现代商业银行日常经营活动中积累了大量数据，这些数据除了支持银行前台业务流程运转之外，越来越多地被用于决策支持领域，风险控制、产品定价、绩效考核等管理决策过程也都需要大量高质量数据支持。银行日常经营决策过程的背后，实质是数据的生产、传递和利用过程。

数据治理属于“冰山下的工程”，整改周期长、涉及范围广、见效速度慢，同时需要业务部门和技术部门多方协调，需要机构从顶层设计方面统筹，所以要具有强大的战略定力。对于银行而言，如何整合资源、把握核心是关键。

如何理解标签？

标签在银行的常用场景是哪些？

如何理解指标？

指标在银行的常用场景是哪些？

标签和指标有什么区别？

如何搭建标签和指标体系？

如何让标签和指标发挥真正的效果？

报告内容节选如下：