数据埋点、打点……到底是啥？

来源：https://coffee.pmcaff.com/article/2485889755697280/pmcaff?utm_source=forum

本篇为产品经理要了解的数据系列：第5篇。

什么是埋点？

这个名词大多数产品经理并不陌生，在一般功能产品评审时，一般会单独附一个文档（excel文件居多），用于向开发同事说明：跟着这个版本上线后，需要看到的数据有哪些。然后有的公司叫打点、有的叫埋点，可能还有别的奇奇怪怪的名字。
我个人喜欢“埋点”这个名词：像埋地雷一样，在某个点位“埋”下一串代码，当用户的行为触发到这个点位的时候，就触发了这串代码的执行，记录下了用户的一次行为。
举例：在代码里，标记一个埋点的代码是这样的：

其中“media_play_time”是这个埋点的标识，下面的字段是这个埋点数据触发时，需要同时上传的参数有哪些。

定义数据的维度有哪些？

从分析视角来看，我们需要知道：

以上5W所描述的数据维度，有些属于默认维度，即不管用户发生什么行为，（理论上）都一定会采集到的数据，如平台信息、用户状态；有些则属于发生在特定地方的特点行为，如在商品A详情页发生的购买点击行为。
前者，可以提取出来，作为默认采集的数据维度，不需要在定义数据埋点时再作声明，包括但不限于：

可以跟公司的大数据团队，或者资深点的前端开发同事聊一下，即使在没有产品经理定义埋点的时候，这些数据有些也是会被日志采集的。通过沟通可以明确当前默认采集的维度信息哪些，同时也可以查漏补缺，将这些默认属性定义下来，（也别忘了给开发gg点个赞，毕竟是在你定义之前就采集了这些数据）。
除此外，单纯的用户行为分析，一定需要跟用户的状态关联才有意义。如果只是看到APP 100万dau这样的数据，下一步拆解，一定想去了解是这些日活用户，他们都登陆了吗？会员状态如何？购买状态如何？连续活跃用户有多少？
因此，一般也会把用户的维度作为默认属性进行采集，包括但不限于：

而后者，即那些需要单独定义的埋点，则需要数据PM先行定义好交给开发，开发同事将其作为单独的一项开发工作进行，在没有埋点管理平台的时候，一个excel文档就足够管理了，我一般会使用如下的字段，来定义一个埋点：

埋点的设计、管理和应用

在之前的文章中，已经写过一篇长文，就不再重复了，请移步到这里查看：https://coffee.pmcaff.com/article/2384212646147200

如何管理埋点（2）？

笔者之前一直使用的是excel文档进行埋点管理，当时对接4位功能产品经理，需要将他们的功能埋点整合到统一的埋点规范里，尤其是变量的定义规则，一旦乱了，后面的分析场景就挖了坑。所以埋点从定义->开发上线->应用的顺序是这样的：功能PM定义埋点需求->数据PM评审埋点定义是否规范->功能PM与开发评审埋点->埋点上线->与运营部门进行功能和埋点的宣讲。所以这个流程涉及到4方成员：功能PM、数据PM、开发同事、运营同事。
问题来了，当涉及到多方协作时，用excel+会议的方式解决问题的时间成本过高，所以需要一个平台化的产品，来解决埋点定义、评审和使用的问题。

综合下来，埋点平台要解决的问题有：
1）埋点定义的规范和规则：规则不分好坏，关键是要在公司内部达成共识，通过工具来约定一套规则，符合统一规则的埋点才能够被收录进来；
2）协作问题：负责不同模块的功能PM，可以通过该平台进行响应模块的埋点设计，并且最终能够合并到总的埋点文档中；
3）多方使用问题：上面提到的4方成员，都需要通过这个平台解决他们各自的问题；
4）埋点的长期维护、更新和管理职能，能够通过该平台快速查找到埋点的前世今生。

以角色作为泳道，可将4类用户的常规诉求，体现在下面这个图里：

可以尝试通过埋点管理平台来解决以上场景中的需求：（目前还处于原型阶段）

整个平台分两块：埋点中心模块和埋点规划模块。

埋点中心模块承载已上线埋点、变量及标签的管理功能。事件表按自定义埋点和全埋点区分管理；变量按照事件变量和用户变量区分管理；标签是另一个分类埋点的维度，且具有灵活可扩展的特点；复合指标是指建立在同一个指标的不同维度，或者多个指标的符合计算后的指标的管理，举例子：想看订单数和日活数据的比例关系，可以将这两个指标通过复合指标计算后，形成一个新的指标。
同时，因为列表也展示的信息有限，因此将事件变量的明细信息放到详情中进行查看。

在工作场景中，埋点也会经历多次更新。而分析场景具有很大不确定性，常会用到n个版本之前的埋点数据，常碰到的问题是，从数据库捞出来数据后，却搞不清楚具体代表的业务是啥，因此可以通过对埋点的每一个迭代打一个“快照”信息，记录下对应的埋点明细。

埋点规划模块用于管理埋点需求的收集和评估，以及跟进处于开发中的埋点需求。是数据PM和功能PM，以及开发沟通的模块。其结构与埋点中心是类似的，区别在，埋点模板的下载和批量导入埋点，以及提交人、开发人字段的明确。

文章列表：
什么是OLTP、OLAP、数据库和数据仓库？（系列1）
什么是Hadoop、Hive、Spark、Kafka……？（系列2）
数据仓库中的ODS、EDW、和DM层是什么？（系列3）
什么是数据中台？（系列4）
数据埋点、打点……到底是啥？（系列5）