数据标签体系结构是指一套用于构建和维护数据标签体系的逻辑框架和组织结构，用于实现对数据的分类、分层、标记、管理及应用。常见的数据标签体系结构包括以下几种：

1. 层次结构

数据标签体系中的层次结构是指将数据标签按照一定的层次关系进行组织和分类，形成一个层次化的标签体系。其中，根标签是体系的最顶层，下面是第一层子标签，每个第一层子标签下面又可以有第二层子标签，以此类推，形成一个树状的标签体系。例如，可以将企业信息分为“基本信息”、“财务信息”、“人力资源信息”等几个第一层子标签，然后再对每个子标签进行细分，如“基本信息”下面可以分为“企业名称”、“企业地址”、“企业成立时间”等第二层子标签。

2. 面向对象结构

面向对象结构是指将数据标签以对象的形式进行组织，每个对象可以包含多个属性和方法，通过对象的继承和多态等特性来实现数据标签的分类、分层和重用。例如，可以定义一个“客户”对象，包含“姓名”、“性别”、“年龄”、“职业”等属性，以及“获取信息”、“更新信息”、“删除信息”等方法，然后在标签体系中以“客户”对象的形式进行组织。

3. 维度结构

维度结构是指将数据标签按照不同的维度进行组织，如时间维度、空间维度、属性维度等。这种结构常用于对数据进行多角度的分析和展现。例如，可以将销售数据按照时间维度进行组织，分为“日销售数据”、“周销售数据”、“月销售数据”等不同维度的标签；也可以将客户信息按照空间维度进行组织，分为“地区客户信息”、“行业客户信息”等不同维度的标签。

4. 数据字典结构

数据字典结构是指将数据标签以字典的形式进行组织，其中字典的键是标签的名称，字典的值是标签的定义和取值范围。这种结构常用于对数据标签进行字典式的管理和使用。例如，可以定义一个数据字典，其中包含“性别”、“年龄”、“职业”等标签的定义和取值范围，然后在标签体系中使用该数据字典来管理和应用这些标签。

5. 混合结构

混合结构是指将上述几种结构进行混合使用，根据实际情况选择最适合的数据标签体系结构。例如，可以将数据标签体系分为几个模块或子系统，每个模块或子系统采用不同的结构进行组织和分类，最终形成一个混合式的标签体系。

综上所述，数据标签体系结构包括层次结构、面向对象结构、维度结构、数据字典结构和混合结构等多种形式，每种结构都有其特点和适用场景。在实际应用中，需要根据实际情况选择最合适的数据标签体系结构，并对其进行优化和维护，以满足不断变化的业务需求和数据处理要求。

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