一般情况下，先有指标，后有标签；指标是业务管理导向的，需要提前规划；标签是应用导向的，跟随业务需求的而变化，面向业务可随时增加；
指标的生产通常先要扫平数据质量问题，统一数据口径；而标签生产涉及数据质量的问题较少，因为数据质量的问题已经在指标生产阶段被解决了；指标通常存在多个口径、口径不一致的问题，而标签在这方面的问题则相对较少 。
八、应用场景不同 指标的应用场景很多，涉及企业的战略、管理、运营和支撑等层面；具体包括：战略目标、市场定位、业务监测、业绩考核、任务分解、数据分析、数据建模、BI应用等 。
标签的应用场景主要集中于CRM领域，尤其适合于用户运营 。比如：客户画像、新增获客、沉默用户激活、存量客户维系、数据建模、数据可视化等 。
指标最擅长的应用是监测、分析、评价和建模，标签最擅长的应用是标注、刻画、分类和特征提取 。
特别需要指出的是，由于对结果的标注也是一种标签，所以在自然语言处理和机器学习相关的算法应用场景下，标签对于监督式学习有重要价值，只是单纯的指标难以做到的；而指标在任务分配、绩效管理等领域的作用，也是标签无法做到的 。
九、管理与维护的内容不同 原则上来说，指标与标签都需要建立体系化的管理机制 。就指标的管理机制而言，指标管理通常涉及三个方面：需求阶段的管理、开发过程的管理、应用过程的管理；所以，对指标的管理动作主要就是：做指标、管指标、控指标 。
指标的日常管理涉及指标的定义、指标的分类、指标的权限管理等；对指标的监控与维护通常涉及缺失值、异常值、勾稽关系等方面的检查 。
对标签的管理与维护通常按照标签的生命周期来开展的，涉及标签开发与发布、标签应用、标签价值评估和标签优化及下线四个阶段 。
对标签的管理动作主要就是：打标签、贴标签、用标签和改标腾赚网签等；为做好标签管理与维护，有必要设立专门的标签管理团队，建立标签分类、命名、描述、和实施等方面的规范，完善配套的数据采集流程、标签加工流程、标签问题处理与反馈流程等；建立标签全生命周期管理体系，与数据资产管理制度相统一，为标签在各层面的落地及管理提供建设依据 。
十、小结 以上是笔者从9个方面详细解读了指标与标签的不同点 。
当然，两者还是有不少共同点的，比如：指标和标签都是对事物的一种描述和解读，都是对数据加工的结果，都可以分维度拆解，都是企业的数据资产等等，还有一些共同点就不再一一展开 。
剖析指标和标签的异同点是为了更好的使用它们、驾驭它们；所以，希望以上我关于指标与标签的分析能够对诸位有所启发 。
作者：黄小刚，公众号：大数据产品设计与运营
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