标签逻辑创立好之后，一起装备标签的更新周期、更新优先级

除通过可视化规则加工标签外，也会敞开SQL界面写SQL加工标签，因为在实践场景中，客户场景不禁相同，有些杂乱标签需要SQL快速完成，在产品界面上也可直接操作。

一起，尽管产品上会敞开根据函数核算的标签加工、SQL类的标签加工，但仍是会主张客户将公共层的指标类标签、及杂乱类标签放在数仓中完成，以使标签装备这层轻量，届时进行数据跑批时快速。

4. 创立组合标签

根据原子标签和衍生标签，可进行组合标签的创立，如根据最近买卖时间、最近1年买卖次数，最近1年买卖金额区间这3个标签，加工“用户归纳价值”组合标签，将客户分为“低价值用户”、“一般坚持用户”、“重要发展用户”等。

5. 创立实时、算法标签

• 实时标签：如根据用户实时行为数据通过Flink引擎核算实时标签，如用户点击APP上的一个产品广告，且加入购物车，判断该客户属于“某类型产品感爱好用户”，作为客户短期爱好标签。
• 算法标签：如根据用户的基金买卖行为，猜测该用户属于追涨、杀跌、高抛等哪种类型的客户，作为客户的风险偏好标签。

最终将这些实时与算法标签的元数据可统一接入标签平台统一管理。

标签逻辑创立好之后，一起装备标签的更新周期、更新优先级，进行标签的守时跑批、手动跑批等。