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运城IT培训数据分析埋点选择

发布：佚名
来源：设计网
时间：2016-07-21 10:12

我曾经接触了一家做了七八年的老牌互联网公司，他们的数据采集有 400 多个点。每次数据产品经理提出数据采集的需求后，工程师就会按照要求增加埋点，然后交给数据产品经理去验证。数据产品经理在试用的时候也感觉不到异常，可等产品上线之后，才发现埋的不对，再进行升级发版操作，整个过程效率极低。我们发现，一个公司发展到了一定程度，没有专人去负责埋点管理工作，数据采集就完全没有准确性可据采集就完全没有准确性可言。甚至有时产品上线之后，才发现数据采集的工作没有做，也就是漏埋了。

于是数据团队又开始幻想，既然埋点这么容易出问题，有没有可能不埋点?这就像寻找可以祈求风调雨顺的神灵。

在 2010 年，我的团队曾经做了一个叫 ClickMonkey 的产品，只要页面上嵌入 SDK，就可以采集页面上所有的点击行为，然后就可以绘制出用户点击的热力图，这种方式对于一些探索式的调研还是比较有用的。到了2013 年，国外有家数据分析公司 Heap Analytics，把这种方式更近一步，将 App 的操作尽量多的采集下来，然后通过界面配置的方式对关键行为进行定义，这样便完成了所谓的“无埋点”数据采集。使用这种方案，必须在产品中嵌入 SDK，等于做了一个统一的埋点，所以“无埋点”的叫法实际上是“全埋点”的代名词。

另外，这种方式同样也只能采集前端数据，后端服务器和数据库中的数据，依旧是无可奈何的。并且，即便进行前端数据采集，也无法深入到更细粒度。比如提交订单操作，订单运费、成本价格之类的维度信息，都丢失掉了，只剩下“提交”这一个行为类型。

对于非技术人员，容易被这种方式的名称和直接优势所吸引，但很快又会发现许多深度数据分析需求无法直接满足，进而有种被忽悠的感觉，会感到失望。其实不止是非技术人员，即使是技术人员，也都会让我解释一下“可视化埋点”的原理，说明“无埋点”真是个有迷惑性又不甚清晰的概念，难以细究。

这里说一下关键点：一是事先在产品上埋一个 SDK，二是通过可视化的方式，生成配置信息，也就是事件名称之类的定义，三是将采集的数据按照配置重命名，进而就能做分析了。

数据团队和业务工程团队的配合问题

最后，我们再聊一聊数据采集中遇到的非技术性问题。一般来说，公司到了 A 轮以后，都会有专门的数据团队或者兼职数据人员，对公司的一些业务指标负责。即使为了拿到这些基本的业务指标，一般也要工程团队去配合做一些数据采集工作。这个时候雷军的“快”理念就起到作用了，天下武功唯快不破。于是所有事情都要给产品迭代升级让路，快的都没有时间做数据采集了。殊不知没有数据指标的支撑，又怎么衡量这个功能升级是不是合理的呢?互联网产品并不是功能越多就越好，产品是否经得起用户考验，还是要基于数据说话的，然后学习新知识，用于下一轮的迭代。

数据团队和业务工程团队是平级的团队，而数据团队看起来总是给业务工程团队增加麻烦事儿，似乎也不能直接提升工程团队的 KPI，所以就导致需求不被重视，总是被更高优先级的事情挤掉，数据的事情难有进展。

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