数据服务

数据服务是对数据进行计算逻辑的封装（过滤查询、多维分析和算法推 理等计算逻辑），生成API服务，上层数据应用可以对接数据服务 API，让数据快速应用到业务场景中。
　　数据管理平台要能查看中台提供了那些类型的服务，每一类型有多少服务，每个服务对接了哪些应用，数据大屏、画像、驾驶舱、报表等应用。
　　当数据资产构建完成后，最重要的是将其合理高效地使用起来。下面通过三种最常见的数据服务场景来讲解标签类目体系是如何快速转化为数据服务的。
## 查询服务
　　查询服务经常会运用在业务系统中的OLTP事务型数据操作中，例如在海量数据中快速查找某辆汽车的违章信息，或在营销活动中实时判断某位消费者是否达到准入门槛或完成活动任务。查询服务的主要过程如下。
　　1）确定待查找的对象是什么，是车辆、消费者、订单记录，还是其他？
　　2）选中对象（某种树），例如“消费者”后，可以在服务管理中选中“查询”这种服务类型，进入“消费者查询”服务的创建过程。查询服务有几个必选的配置项：查询输入项的ID标签和查询输出项的标签。其中ID标签指的是能作为唯一识别属性的标签，即每个实例在该标签下的标签值都不相同，不允许出现标签取值相同的两个个体。会员号、身份证号、驾照号、指纹图形等都属于ID标签。例如，选择“会员号”标签作为输入项，“户籍地”标签作为输出项。查询服务可能还会涉及性能要求、场景要求等参数配置环节，但不属于标签范畴，因此这里不详细介绍。
　　3）查询服务创建好后生成API或交互界面，具体业务系统或业务人员即可调用API或通过界面系统操作来使用该服务。例如，输入一个具体的会员号【1000234】，后台系统即可通过该ID标签取值在资产实体库中找到唯一对应的个体实例，并根据所需输出的标签信息定位到该个体在“户籍地”标签上的具体取值—【浙江】，并将该取值传递到接口进行输出或通过界面呈现，如图所示。

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查询服务过程示意
## 分析服务
　　分析服务经常会运用在业务系统中的OLAP分析型数据操作中，例如对消费者群体进行客户透视画像，或对企业经营状况进行财务分析等。分析服务的主要过程如下。
　　1）和资产构建过程一样，对象的确认仍然是第一位的。分析也要先梳理清楚分析的对象是什么。客户画像的对象比较单一，就是客户；企业财务报表的对象比较多，有资产、订单、项目、商品等。
　　2）选中对象（某种树），例如“消费者”后，可以在服务管理中选中“分析”这种服务类型，进入“消费者分析”服务的创建过程。分析服务有几个配置项可以选择：待分析的维度（标签）及分析类型（求和、求平均、最大值、最小值、取值分布等）。例如，选择“性别”这一维度并设置“取值分布”这一分析类型。
　　3）分析服务创建好后生成API或交互界面，具体业务系统或业务人员即可调用API或通过界面系统操作来使用该服务。例如，后台系统根据“消费者”对象的确认，找到消费者对象库中的所有具体实例树（具体消费者个体）；根据“性别”标签的类目信息索引找到所有实例树中“性别”树叶位置；将所有的有颜色的“性别取值”树叶提出并排列好；根据“取值分布”的要求对不同颜色的树叶进行颜色归类并分类汇总计算。最终，业务人员可以通过API或界面系统查看消费者在性别上的取值分布图，如图所示。

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　　数据资产设计师一定要分清楚什么是数据资产，什么是数据资产服务化的数据结果，即学会把“种树”和“用树”两个阶段分开，而不是杂糅在一起。否则需要长久使用的树没有种好，临时用树的时候却手忙脚乱，分不清逻辑。
## 圈选服务
　　圈选服务经常会运用在对特定目标对象的操作中，例如广告系统中的精准营销、LBS服务中的地理围栏或数据化运营中的定向投放等。公积金缴存精准扩面可以认为是一种圈选服务，圈选服务的主要过程如下。
　　1）同样，先确认并选中对象，例如“消费者”后，可以在服务管理中选中“圈选”这种服务类型，进入“消费者圈选”服务的创建过程。选择需要作为圈选条件的标签，并设置圈选中的目标群体输出时需要带有的标签信息。例如，选择“性别”“年龄”等标签作为目标群体圈选的条件维度，设置“会员号”标签作为目标群体的输出信息项。
　　2）圈选服务创建好后生成API或交互界面，具体业务系统或业务人员即可调用API或通过界面系统操作来使用该服务。例如，选择“性别”等于【女】且“年龄”小于【30】的消费者群体。后台系统根据“消费者”对象信息，找到消费者对象库中的所有具体实例树；根据“性别”标签的类目信息索引找到所有实例树中“性别”树叶位置，筛选留下“性别”树叶具体取值为【女】的实例树集合；同样操作筛选留下“年龄”树叶取值小于“30”的实例树集合；将这两个实例树集合取交集；找出交集中每个实例树的“会员号”标签取值，并将该取值集合传递到接口进行输出或通过界面呈现，如图所示。

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圈选服务过程示意