当前，随着企业数字化转型如火如荼地开展，在企业经营管理数字化的数据建设过程中，经常会遇到指标和标签的使用场景。

指标体系到底是什么？标签体系又是什么？这些疑问导致在数据分析过程中效率低下、科学性不高，无法切实为企业经营管理提供准确、可靠的辅助支撑。

指标体系到底是什么？标签体系又是什么？

实际上标签与指标一样，是理解数据的两种思维方式，在赋能业务水平上两者同样重要。接下来我们结合实际理解，从两者的定义、应用场景进行阐述。

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如何理解指标体系

❖ 数据指标

将海量数据之“海量”的精髓提炼、挖掘出来，以数据为载体展现每日、每月、每季度等企业经营管理所关注的统计量，通过对数据进行分析得到一个具备度量值的汇总结果，从而达到业务可描述、可度量、可拆解的目标。

指标的组成及形式如下图所示：

指标的组成及形式

❖ 指标体系

对数据指标体系化的汇总，使得某一业务域横向、纵向的指标体系化，汇总并明确指标的口径、维度、指标取数逻辑等信息，从而快速、准确地获取指标的相关信息。

例如销售主题的指标体系如下：

销售主题的指标体系

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指标体系的价值

指标体系建设是企业经营管理数字化的重要一环，不仅符合“创新驱动”的理念，更是企业实现“数据驱动”业务发展的重要方法，其价值主要表现在：

❖ 企业经营管理决策辅助

让管理者从数据层面对企业的发展有比较客观的认知，在进行决策时，保持相对理性与科学性；对于新业务的洞察，也可以不断丰富新的数据指标，横向与纵向扩展指标体系，灵活且全面地把握业务发展趋势，为未来的决策提供支撑。

企业经营看板界面

❖ 企业核心业务优化与指导

指标体系中会有很多拆解的细分指标，这些数据指标的变化反映的是用户对于运营情况的实时反馈；指标的拆解可以满足业务人员对指标层层洞察的需求，为运营的业务决策提供了数据支持，从而为企业业务优化提供驱动元素。

企业运营指标拆分界面

❖ 驱动数据指标口径统一

数据指标体系化可实现指标统一的管理、统计口径，避免由于定义模糊和逻辑混乱，造成企业决策科学性差。

数据指标口径统一界面

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如何理解标签体系和价值

❖ 标签

标签是根据业务场景的需求，通过对目标对象的静态属性和各类相关事件，运用抽象、归纳、推理等算法得到的高度精练的特征标识。

最先在互联网领域得到应用，并逐步推广到其他行业领域，打标签的对象也由用户、产品等扩展到渠道、营销活动、供应链等。

标签的组成

在互联网领域，标签主要用于人员画像，有助于精准营销、提升用户差异化体验等；

在企业领域，标签更多助力于战略分级、智能搜索、优化运营、优化服务、经营管理数字化等。

❖ 标签体系

根据目标对象的“基本属性”，“行为特征”等分析维度，把个性化的目标对象打上标签，并对标签进行梳理整合，形成典型的目标标签，在不同的业务场景使用。

例如对公司员工的基本信息进行标签体系构建，如下图：

员工基本信息的标签体系

❖ 标签体系的价值

通过对标签体系的建设，将数据资产变得可阅读、易理解、好使用、有价值，最终目标是通过有序的正向循环不断挖掘提升数据资产的价值，使之变成企业的核心增值资产。

标签洞察分析界面

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数据指标与标签内容上的区别

数据指标通常是描述客观事实，并通过不同的统计口径，叠加不同的计算维度与限定词来展现客观事实。

指标多为数值型，最常见的数据指标为各类宏观指标。比如毛利润增长率等，都是一个实实在在的数字，无人为判断。

年度利润的指标分析

标签通常是人为定义的概念，比如学历标签可以高学历、一般学历、低学历等，合同标签有高风险和低风险。

标签不是一个客观的事实，而是由人为的定义和客观事实结合得到的数据标签。标签通常会定位到具体的实体，其核心的目的是划分不同的实体群组。

学历标签的构建

数据指标与标签是可以相互转化的。

指标可以从标签中转化，比如高学历、低学历的离职率，其中高学历和低学历都是标签，但在标签的基础上增加一个离职率，就由标签转化为了指标。

同样标签也可以从指标转化得来，比如说软件项目中常用的数据标签：大项目（项目金额>=500万），其中“项目金额”就是数据指标，不同软件项目的标签设定可能是不同的。

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数据指标与标签场景上的区别

❖ 指标分类

一般来说指标常用的分类是相对固定的，会将指标分为原子指标、派生指标和复合指标三类。

原子指标是针对某一业务事件行为的度量，是一种不可拆分的指标，具有明确业务含义，比如支付金额。

派生指标可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定，比如最近1年销售事业部销售金额。

复合指标是基于已经设计好的派生指标，设定衍生计算逻辑而构成的指标。

❖ 标签分类

标签可分为事实标签、规则标签和模型标签。

同原子指标类似，事实标签来自于底层的原始数据，事实标签用于描述实体的客观事实，例如性别标签、区域标签等。

规则标签指的是基于事实的统计结果，结合一些人为判断而生成的，比如按照项目金额的不同区间就可以将用户划分为大项目、小项目。

模型标签则更加抽象、更加主观，是通过事实标签和规则标签抽象而来的群体特征，比如购物达人、收藏达人、运动达人等。

❖ 使用场景

指标通常拆解使用，比如一个较大的指标：销售量分析，可以拆解到不同维度上，并且加以限定词，比如数据中台产品销售量、主数据产品销售量等，主要是用来洞察运营及业务能力。

标签通常归纳使用，用来刻画某一个群体的特征，可以是供应商也可以是客户，其核心是目标对象的分类，根据分类不同采用不同的市场策略。

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指标体系和标签体系的融合

将企业指标体系与标签体系融合分析，能够最大限度地在核心业务领域中挖掘业务数据价值。

在分析关键指标的场景中结合标签信息，可以更加深入地洞察市场发展趋势、客户潜在需求、市场竞争态势变化等，从而制定更为精准的业务策略。

另外，实现跨部门、跨业务的数据协同与共享有助于优化资源配置和促进协同创新，提高内部信息交互与协作，推动业务快速、高效发展。

OceanMind海睿思 长期致力于企业运营健康管理数字化场景的研究与实现，以“提高企业经营管理数字化水平”为己任，旨在为企业实现标签体系与指标体系在业务上的深度融合，提供一个全面、系统的运营管理洞察分析平台-睿企，驱动企业从宏观与微观层面洞察业务现状，识别关键问题与潜在风险，进而快速优化决策过程、提升整体运营水平，助力企业数字化转型。