指标与标签有何不同商品标签是什么

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自从大数据概念开始兴起后，好像人们都不怎么谈指标了，而津津乐道于标签。
数字经济时代，谈论指标真的落伍了吗？其实未必！指标也好，标签也罢，只要用好都能发挥其价值。
怎样才能用好它们呢，我觉得要从懂它们开始；说到懂它们，就要清楚它们的异同点，到底指标和标签有什么异同点呢？今天就来探讨一下。
一、概念不同
指标是用来定义、评价和描述特定事物的一种标准或方式；比如：新增用户数、累计用户数、用户活跃率等是衡量用户发展情况的指标，月均收入、毛利率、净利率等是用来评价企业经营状况的指标。
标签是人为设定的、根据业务场景需求，对目标对象运用一定的算法得到的高度精炼的特征标识。
可见，标签是经过人为再加工后的结果；比如：说某个人是个“酒鬼”，这里“酒鬼”就是标签，一看到“酒鬼”这个标签人们就能很快知道，这个人肯定是经常喝酒、喜欢喝酒的人。
二、构成不同
指标通常由两部分构成，即名称和取值；名称是指标的外在标识符号，取值是指标的具体内容。
指标名称是对事物质与量两方面特点的命名；指标取值是指标在具体时间、地域、条件下的数量表现。
当然，指标取值可以是定量的数值，有时候也可以是定性的描述；比如描述一个人时，性别、年龄、身高和体重是经常用到的指标，以体重是220斤为例，指标的名称体重，指标的取值就是220斤；指标如果可以数量化的话，那么都是有单位或量纲的；从词性上说，指标几乎都是名字。
标签通常就是简单的几个字或符号；还是以某人体重为220斤为例，用标签的方式来描述的话，“大胖子”就是一个可用的标签；标签一般是不可量化的，通常都是形容词或形容词+名词；比如“大胖子”就是形容词+名词的结构；标签通常是孤立的，除了基础类标签，通过一定算法加工出来的标签一般都没有单位和量纲。
三、属性与特征不同
1）指标是ICT时代和BI时代的通用语言
指标注重对事物及事件的过程进行全面的、体系化的描述，指标的描述范围更广泛，既包括过程也涵盖结果；指标更注重与业务的结合，逻辑上更严谨，表现风格也比较严肃刻板；指标更侧重业务化、严格化和数量化。
2）标签是大数据与人工智能时代的通用语言
标签比指标更有深度、更凝练，是对指标深度加工的结果；标签注重人物和实体对象的描述，标签一般侧重对局部特征和结果的描述，注重与具体业务场景的结合，描述的范围相对较窄；标签更侧重生活化、口语化和符号化。
总之，标签源于指标，却高于指标；指标更理性，标签更感性；标签比指标更有趣、更形象化、人格化，更有画面感，但指标比标签更讲求精确性、合理性、全面性和体系化。
四、价值评价方式不同
对指标与标签的价值评估方式、评估内容与它们的应用场景相关，也与使用者的感受有关系。
对指标的价值通常用“好不好用”、“全不全面”来评价，对标签的价值通常用“准不准”、“像不像”来评价。
指标的评价较易量化，通常有一定的标准和尺度；标签的评价一般与使用者的感受、应用的结果有强关联关系，不同的人、不同的应用场景，标签能发挥的效果可能大相径庭。
还有一点，由于标签是指标进一步产品化的结果，指标是半成品，标签是成品；所以，标签有时候具有一定的商品属性。
在大数据价值链上，标签是可定价、可售卖、可交易的一种数据产品；比如：在个人征信服务领域，用户的三要素、四要素在合规使用的前提下都是可以按条收费的；而指标通常是不具备售卖价值的，指标的价值可在具体应用场景里或者被融合到产品中才能体现出来。

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