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 。
对价值的认知上 ， 指标可以按照重要性分为关键指标、一般指标等 ， 或者说高价值指标、低价值指标之类的；而标签较少提及这种说法 ， 比如有关键指标一说 ， 而没有关键标签一说 。
五、分类不同1）指标有很多种分类方式
比如：
按照指标计算逻辑 ， 可以将指标分为原子指标、派生指标、组合指标三种类型；按照对事件描述内容的不同 ， 分为过程性指标和结果性指标；按照描述对象的不同 ， 分为用户类指标、事件类指标等；按照指标的变化频率 ， 分为静态指标和动态指标；按领域划分 ， 有用户类指标、收入类指标、行为类指标等；按照重要程度 ， 分为主要指标和次要指标等；按职能来分 ， 分为观测指标、管控指标和挑战指标 。当然 ， 还有很多其它的分类方法 ， 不再一一列举 。
2）标签的分类方法通常比指标要少一些
之所以这么说 ， 是因为指标能描述的对象范围更广 ， 对事物的描述能做维度更全面、颗粒度更细 ， 而标签对事物（用于对人的描述比较多）的描述则是更深入、更形象的 。
按照标签的变化性分为静态标签和动态标签；按照标签的指代和评估指标的不同 ， 可分为定性标签和定量标签；按照标签体系分级分层的方式 ， 可以分为一级标签、二级标签、三级标签等 ， 每一个层级的标签相当于一个业务维度的切面；按照复杂程度分为：基础标签、规则标签和模型标签——基础标签通常是写实的 ， 与指标有较高的重合度 ， 比如身高、体重等；规则标签一般是有一些简单的规则来控制 ， 符合某种规则时才生成相应的标签；模型标签一般需要通过某些机器学习算法来生成 。
六、表现形态不同指标的表现形态相对简单 ， 通常以格式化的报表、直方图、趋势图、看板等图形来表示 。
标签的表现形态相对复杂 ， 我们通常说的标签是数据化的标签 ， 数据化标签的表现形态以可视化的图表或大屏为主；比如 ， 我们在客户画像时通常以词云图的形式来表现其特征 。
事实上 ， 在现实世界中标签还有三种表现形态：实物标签、网络标签和电子标签 。
实物标签是用于标明物品的品名、重量、体积、用途等信息的简要标牌 ， 例如：商品标签、价格标签、车检标签、服装吊牌、车票、登机牌都是实物标签；网络标签(Tag)是一种互联网内容组织方式 ， 是相关性很强的关键字 ， 它能帮助人们通过关键词快速建立对内容总体印象；电子标签又称RFID射频标签 ， 是一种识别效率和准确度都比较高的识别工具 ， 通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据 ， 识别工作无须人工干预 ， 可工作于各种恶劣环境 。
七、生产过程不同指标是生产性思维、拆解式思维 ， 讲究的是化整为零 ， 将事物分解开来进行多角度的描述 ， 得到很多的指标；标签则是合成性思维、聚合式思维 ， 讲究的是化零为整 ， 将多个分散的指标按照一定的原理进行综合加工 ， 得出概括性的结果 。
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 。

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