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前四阶段进行了数据资产版本的不断更新，形成了贴合业务发展、较为系统的、完整的资产目录。不过这些工作仍然停留在对现象的梳理归纳层面，如果切换一个行业，就需要重新构建。从历史积累的工作流程中抽象出通用的资产设计方法，经历了方法梳理和原理研究两阶段。
不同行业、场景的数据资产设计的共性部分是否可以抽取提炼成数据资产设计方法论？优秀的资产架构设计师不应该停留在为企业一家家地设计标签体系的层面，这仅仅是结果、现象层面的产出。
在人生第一次的晋升答辩中，笔者被一位评审专家问到：“设计标签的能力可不可以产品化？产品经理的使命是将社会问题通过可复制的产品能力来解决，而不是单点单次地重复。”
这几句话让笔者开始思考：与其一个人设计、管理、维护标签体系，不如将自己多年来设计标签体系的思路逻辑梳理出来，并将规范性的做法传授给其他产品经理或数据工作者，让他们也参与进来，大家一起研究标签体系，形成标签体系方法论。
于是笔者停下忙碌的跑客户、调研需求、梳理标签等事务性工作，将以往的标签设计结果一一翻晒出来，去伪求真，找寻不变的核心主干，并将关键概念更加清晰地梳理和定义出来。
1. 先梳理标签还是对象
业内也有一些同行或客户在提“标签”乃至“标签体系”的概念，但是这些标签就像指标一样，看上去接近业务需求，但并不接近核心本质。有时候领导们从宏观到微观讲了很多指标要求，最不用心的做法就是将其一一记录下来，梳理之后丢给数据开发人员进行具体的指标开发。
如果将这些指标一一摊开、仔细检查，会发现一个很大的问题：指标这么多，很可能并不指向同一对象。企业各项经营管理的核心指标中，也许有一些是消费者层面的指标，有一些是商品层面的指标，还有一些是交易流水层面的指标。例如“历史交易总金额”这个指标，它有可能是消费者的汇总金额，也可能是商品的汇总金额，还可能是交易流水订单的汇总金额。计算口径不一致，可能会导致数据结果并不一致。
因此在梳理数据资产设计方法论的过程中，第一件事情并不是直接关注“标签”，而是把注意力放到标签的核心本质——“对象”身上。只有把一家企业经营流程中涉及的所有对象都整理和筛选出来，才算确立了标签生长的根基。
2. 对象到底有哪几类
数据资产设计方法论中，对象分为“人”“物”“关系”三种类型，但这不是在一开始就明确的，而是经历了自我推翻的痛苦辩证过程。在O2O重点发力时期，受到“人-货-场”概念的影响，方法论将对象分为“人”“物”“场景”三种类型。这种分类法起初并没有明显问题，但是数据产品经理们逐渐发现，“人/物”与“场景”并不是平级的，“人/物”应该被包含在“场景”中。那么之前定义的那个“场景”又真正指向什么？原有的对象分类方法是整个资产设计方法论的基础，如果修改会导致所有的资产构建过程都要重来，是整个推翻还是对原有的“场景”定义进行修饰？
事情很多，需要一件件解决。其中最重要的一定是对本质问题的确认：原来定义为“场景”的概念到底是什么？清空既往认识，从头开始梳理，之前想要定义的其实是一种“人与物”“人与人”“物与物”两两之间的关系连接，这种关系连接很可能通过实际动作表现，例如生产、购买、使用、开会等；也可能通过虚拟联系表现，例如认识、推荐、潜在消费、风险关联等。而“场景”应该是“人”“物”“关系”概念之上更高一层的概念：某一场景中至少包含一种“人”、一种“物”、一种“关系”。
想通了上述核心概念，答案就不言自明了：不能在原有“场景”概念上进行修饰，因为“场景”和“关系”是截然不同的两个概念。将对象的最新定义及时同步给数据产品经理，建议他们在了解最新的对象定义后，再梳理或修改已有的数据资产设计。
3. 标签类目体系雏形
在确认对象后，开始梳理对象的属性——标签。标签是数据资产的载体，要实现某一对象的完整刻画，就需要将标签充分梳理出来。当标签达到一定的数量时，就需要有一种标签的分类管理方法，即合理设置的标签体系。
本方法参考了商品类目体系思路，将某一对象下的标签集先按照一级类目的方式进行划分。如果某个一级类目下的标签过多，就将这个一级类目拆成两个一级类目，或下分两个二级类目。慢慢地，一个标签类目体系就逐渐构建起来了，如图2-8所示。
图2-8 “游客”对象的标签类目体系示例
在标签的具体设计上也形成了一系列的规范原则，目的是统一标准，让标签设计师们少走弯路，保障数据资产设计的质量和效果。这些规范原则都提炼自过去几年在资产设计全环节客户业务部门、公司法务部门、公司数据安全部门、公司财务部门等各方提出的各种建议和要求以及数据部门自身的经验教训，已经是比较全面的标签规范集锦。
2018年是数据中台元年，在这一年中，对数据资产的精准定义引发了多轮大讨论，引起了社会各界的重视。标签作为数据资产的组织载体，也被准确定义。2019年恰逢数据专家们探究数据中台的前世今生、定义逻辑、架构分层与全链路管理，初版的标签体系方法及数据资产体系的管理、服务、运营理论被融入《数据中台：让数据用起来》一书中。
在这一时期，标签类目体系的方法初具雏形，可以推广给数据产品经理们进行基本概念的理解，作为资产设计的实操规范，是方法论的0.1阶段。
在确定标签类目体系的基础定义、构建原则后，还是缺少一样东西—原理。由于缺少基础原理，标签类目体系只是一种从实践中归纳总结出的方法，离真正的科学体系方法论还差了一截。原理的补足至少经历了三个重要过程，如图2-9所示。
图2-9 原理研究的三个重要过程
1. 基础理论的重要性
一门学问要成为真正的学科，要形成独立的学术专业，就必须有自己的基础原理或者第一性原理。每一个学科都有在其逻辑奇点上生长出的系统边界，如果对某一学科研究得足够透彻，我们就能找到更大的逻辑奇点，打破原有的系统边界，获得更大学科的系统边界。而找寻逻辑奇点不要用归纳法，而应该用纯逻辑，因为归纳是基于现象的总结，而对现象的观察容易受到当前思维认识的局限而变形。要用纯逻辑，则需要熟练掌握逻辑知识、现象发生过程，在脑中进行上百次的推演论证，直到某天“牛顿的苹果”砸下。
思维认知的井盖打开之后，再回头看十几、二十几年前学的知识，一下子清明很多。原来思维认知不够时看不懂的概念，被所谓专家们模糊解读的知识，自己学得磕磕绊绊、一知半解的道理，都豁然开朗：不要被现象所蒙蔽，了解事物的核心本质即可。另外我开始关注“基础定义”，即一个概念最原始的定义。有了基础定义，才会有后续的演绎推导，很多争论和怀疑就自然消解了。在具体行动之前，要先了解清楚定义和基本原理，这非常重要。
2. 以树为原型的理论框架
某一天我在办公间向窗外看去，正对着几棵生长茂密的树木。在微风中，树枝与树枝交错摆动，好像在传递着什么信息和能量，也好像在诉说着什么秘密。我仔细打量着眼前的树木，从树根，到错综复杂的树枝，再到最末端的树叶：茂密的树叶容易将内部的树干和树枝遮挡住；每一片树叶都不尽相同；树与树之间可以通过树叶接触、投影；阳光照射最充足的树叶生长得特别健康（见图2-10）。
那天激烈翻涌的思路形成了标签类目体系的基本原理框架：数据资产树的基本结构、生长原理、栽种与使用模式。“树形结构的标签树”这一第一性原理虽然比较抽象，但是可以很好地推演出标签树的类目结构、生长与凋零的仿生学过程，以及种树与用树的区别及联系。有了这一基本原理，标签类目体系才有可能成为数据资产管理领域下的一门细分科学与方法论。
图2-10 窗外的树
3. 不断丰富完善的过程
至此，标签类目体系才算初步成形，可以进行正式的书写。我将基本原理扩充完整之际，数据产品经理们联系我写一下标签类目体系的价值意义，因为他们在对外宣讲时，经常会遇到客户或业界伙伴对标签价值的“拷问”。
在对外商业化培训的过程中，我也收获了许多活跃反馈：在讲解基础理论的同时，需要配合生动的案例剖析与有效的工具实操，这才是真正对商业有帮助的培训。因此我又开始了坐在窗边打字的日子，而窗外的几棵樟树依然陪伴在我的身边，对我书写的内容进行讨论和评判。
现在，标签类目体系方法论正式进入1.0阶段，涵盖了由来、原理、方法、实践落地等基本要素，经历了大量复杂项目的适用性考验。以标签为载体的数据资产构建模式在各行业头部企业中都被广泛传播并重点引入。方法论的抽象过程并非一蹴而就，而是经历了日耕不辍的修补完善与攻关阶段的清修顿悟。它的优化迭代穿插在热火朝天的客户现场、塑造价值的数据生产车间和安静自律的研究桌案之间。