用標簽管理個人大數據
前麵提到，大企業需要“養數據”。個人在“養數據”的過程中需要注意哪些呢？我們要清楚，關鍵詞標簽是進行數據管理最重要的工具，透過標簽我們可以快速定義一篇報告的內容，而數據每次調用的順暢情況則可以用來衡量這一標簽是否有效。
在我們的個人大數據管理中，最常見的關於標簽的矛盾點是，你給某篇文章上了標簽，但這個標簽卻是一直動態變化的。過了一段時間，你會發現這個標簽失效了，而你設置標簽的時候卻是正確的。舉個例子，你給某個朋友貼上的標簽是“美女”，但是過了10年後，她老了，你這個“標簽”就失效了，就又要進行升級了。我們把這個現象叫作標簽的生命周期。
你以前的標簽是對的，但是經過－段時間之後，這個標簽就失效了，所以你需要重新更新索引，而這個過程所花費的力氣非常大。多年來，有人不斷地去尋找對應電子商務有關的標簽，以下是數據專家總結的3點經驗，可以分享給大家。
1.越有效的標簽就越能讓人快速地調取數據。標簽的用途多樣，比如做知識分類的、識別來源的、情景和人物描述的以及表明時序的，等等。
2.要注意知識範疇的培養。例如，在電子商務中，可以運用了各種分類標簽，其中有行業標簽：B2B，B2C.C20、外貿B2C.外貿B2B，最新的還有020；技術支持方麵的標簽有：大數據、營銷方法、用戶體驗、微營銷等。
3.場景的標簽我把它分為公司與人物，再加上時間。
可見，由時間鏈、共識麵（公司、人物、來源）、知識體係（標簽）和格式（內容）所構成的一張知識圖譜是解碼決策分析的依據。
試想，你正需要馬雲一篇關於物流的文章中的數據做參考，你回憶起來這好像是上周的。再增加一個維度去看的話（共識麵），就可以用“過去兩周＋物流”去看在這兩周內還有誰提到了“物流”。
你會發覺數據標簽中有些是比較曆久彌新的，即生命周期比較長的，比如人的名字，不論這個數據從哪兒來、在哪裏、誰說的，都不會對數據標簽產生影響。但有些標簽是對趨勢的界定，則需要經常地總結或細分。
收集到的數據要如上述這樣貼上標簽。當要調取數據時，你會在心裏想一下數據的來源是哪家媒體、哪個人、什麼時候獲取的。這樣一來，時間線和來源就成了你鎖定想要數據的重要線索。
從另一個角度來說，當你想知道亞馬遜在物流中的新動向時，不妨先鎖定物流行業和公司標簽，再配合時間線做決策。如果你想到“大數據＋周濤＋3個月內”，你往往根本不用想文章的細節，就可以將之調取出來。這就是大數據讓我們已經發生的改變—我們隻要記住幾個標簽作線索，就可以輕鬆地調用一萬篇文章內的數據。
用標簽管理個人大數據
前麵提到，大企業需要“養數據”。個人在“養數據”的過程中需要注意哪些呢？我們要清楚，關鍵詞標簽是進行數據管理最重要的工具，透過標簽我們可以快速定義一篇報告的內容，而數據每次調用的順暢情況則可以用來衡量這一標簽是否有效。
在我們的個人大數據管理中，最常見的關於標簽的矛盾點是，你給某篇文章上了標簽，但這個標簽卻是一直動態變化的。過了一段時間，你會發現這個標簽失效了，而你設置標簽的時候卻是正確的。舉個例子，你給某個朋友貼上的標簽是“美女”，但是過了10年後，她老了，你這個“標簽”就失效了，就又要進行升級了。我們把這個現象叫作標簽的生命周期。
你以前的標簽是對的，但是經過－段時間之後，這個標簽就失效了，所以你需要重新更新索引，而這個過程所花費的力氣非常大。多年來，有人不斷地去尋找對應電子商務有關的標簽，以下是數據專家總結的3點經驗，可以分享給大家。
1.越有效的標簽就越能讓人快速地調取數據。標簽的用途多樣，比如做知識分類的、識別來源的、情景和人物描述的以及表明時序的，等等。
2.要注意知識範疇的培養。例如，在電子商務中，可以運用了各種分類標簽，其中有行業標簽：B2B，B2C.C20、外貿B2C.外貿B2B，最新的還有020；技術支持方麵的標簽有：大數據、營銷方法、用戶體驗、微營銷等。
3.場景的標簽我把它分為公司與人物，再加上時間。
可見，由時間鏈、共識麵（公司、人物、來源）、知識體係（標簽）和格式（內容）所構成的一張知識圖譜是解碼決策分析的依據。
試想，你正需要馬雲一篇關於物流的文章中的數據做參考，你回憶起來這好像是上周的。再增加一個維度去看的話（共識麵），就可以用“過去兩周＋物流”去看在這兩周內還有誰提到了“物流”。
你會發覺數據標簽中有些是比較曆久彌新的，即生命周期比較長的，比如人的名字，不論這個數據從哪兒來、在哪裏、誰說的，都不會對數據標簽產生影響。但有些標簽是對趨勢的界定，則需要經常地總結或細分。