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 ， 微信公众号：大数据产品设计与运营
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题图来自Unsplash ， 基于CC0协议

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