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数据采集高德注册平台与埋点的现状

 

 
在数据分析的整个体系中,数据采集是最重要的一环。在数据采集上,“埋点”一词非常形象,在正常的业务逻辑中嵌入数据采集代码的过程,就是“埋点”的过程。下面就为你们解读一下,数据采集与埋点的现状:
 
企业在数据采集的道路上经常会遇到各种各样的问题,充斥着困惑、痛苦和无奈。
 
困惑:如何采、采哪些、用什么手段
 
一般创业公司的数据采集工作,高德平台注册通常会选择三种途径,分别是第三方统计工具、通过业务数据库做统计分析和 Web 日志统计分析。
 
其中,友盟、百度统计等第三方统计工具,通过嵌入 APP SDK 或 JS SDK 来直接查看统计数据。这种方式简单、免费,基本满足宏观基础数据分析需求,如访问量、活跃用户量等。但使用这类统计工具的用户很快发现了三个问题。
 
1.由于数据采集不完整,无法实现深度分析。
 
这种方式的 SDK 只能采集到一些基本的用户行为数据,如设备的基本信息、用户执行的基本操作等数据,而服务端和数据库中的数据并没有采集。即使是客户端的数据,也无法采集到一些精细化的维度。例如,在一些提交操作中,提交订单对应的成本价格、折扣情况等信息无法采集,高德注册平台导致后续的分析成了“巧妇难为无米之炊”。
 
2.统计不准,与业务数据库对不上,甚至丢数据。
 
这是前端数据采集的先天缺陷,后续将详细介绍,网络异常、统计口径不一致等因素,都会导致数据对不上。
 
3.安全顾虑,云模式的数据分析平台让不少企业不愿意将核心数据放在第三方平台上。
 
通过业务数据库实现统计分析时,一些互联网公司基于业务数据库中存储的订单、用户注册信息等数据,进行常规的统计分析需求,实时且准确,但也有不足之处。
 
首先,业务数据和统计分析数据耦合。业务数据库是为业务运转而设计的,满足机器读写访问需求。为了提升性能,会进行一些分表等操作。一个正常的业务都要有几十张甚至上百张数据表,这些表之间有复杂的依赖关系,这就导致业务分析人员很难理解表的含义。运营人员硬着头皮用几个月的时间好不容易看明白了,可能隔天又被工程师告知因为性能问题拆表,导致运营人员做无用功。
 
其次,性能较差,无法进行批量数据操作。业务数据表设计针对高并发、低延迟的小操作,而数据分析常常针对大数据进行批量操作,导致性能很差。
 
最后,缺少必要的数据字段。业务数据库是为满足正常的业务运转服务的,而有些分析需求用到的信息并不会在业务数据库中出现。比如浏览器版本信息,我们在进行数据分析时就会用到,分析不同浏览器版本的用户转化情况,但是正常的业务流程并不使用,这时我们就无法进行对应的分析。
 
使用 Web 日志统计分析,即用户在进行各种访问时,在服务器端打印一条记录,这条记录包含本次访问相关的信息。该方法能实现数据的解耦,使业务数据和统计分析数据相互分离。然而,这种方式的问题“目的不纯” —— Web日志往往是工程师为了方便 Debug 顺便做的,这样的日志对于业务层面的分析,常常“缺斤少两”。另外,从打印日志到处理日志再到输出结果,整个过程很容易出错。
 
不可否认,以上三种方式都一定程度上解决了一部分数据采集的问题,但并不彻底。
 
痛苦:埋点混乱,常现埋错、漏埋
 
神策数据曾经接触了一家七八年的老牌互联网公司,他们的数据采集有 400+个点。每次数据产品经理 A 提出数据采集的需求后,工程师 B 就会按照要求增加埋点,并交给数据产品经理 A 去验证。 A 最初觉察不到异常,但是产品上线之后,却发现埋错了,或者漏埋了,然后要求 B 再进行升级发版操作,整个过程效率极低。这是不少企业埋点的缩影。
 
无奈:数据团队和业务工程团队配合困难
 
一般来说,企业 A 轮融资之后,会有专门的数据团队或者兼职数据人员来负责企业的业务指标。为了拿到基本的业务指标,需要业务工程团队去配合做一些数据采集工作。在两个团队配合方面,以下两种原因让数据采集工作不能得到应有的重视。
 
首先,求“快”,数据分析让路产品升级。
 
产品迭代通常是企业优先级最高事项,当数据采集工作与产品迭代撞车时,一般会放弃数据采集工作。如果没有数据指标的支撑,就无法衡量这个功能的升级是否合理。互联网产品并非功能越多越好,产品是否经得起考验,还是要靠数据说话。
 
其次,KPI 驱动,数据团队需求得不到业务重视。
 
数据团队和业务工程团队是平级的团队,数据团队工作烦琐且不能直接提升工程团队的 KPI,导致需求时常不被重视,让数据采集工作难有进展。
 
以上,数据采集与埋点的现状,希望能对你们了解数据采集与埋点有帮助!

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