导读

本文核心内容聚焦为什么要埋点治理、埋点治理的方法论和实践、奇点一站式埋点管理平台的建设和创新功能。读者可以从全局角度深入了解埋点、埋点治理的整体思路和实践方法，落地的埋点工具和创新功能都有较高的实用参考价值。遵循埋点治理的方法论，本文作者团队已在实践中取得优异成效，在同行业内有突出的创新功能，未来也将继续建设数智化经营能力，持续打造更好的服务。

一、埋点治理背景

1.1 埋点数据的价值

随着线上流量红利高峰逐渐达到瓶颈，在精细化运营、数智化运营的大背景下，越来越多的公司开始认识到数据的重要性，并将其打造成为公司的核心资产，以数据为中心驱动业务发展。而埋点数据作为企业内部最重要的两大来源（埋点数据、业务数据）之一，其重要性不言而喻。

埋点是一种常用的数据采集方法。基于业务需求或产品需求，在应用页面中植入数据采集代码，监听用户各种行为事件（页面浏览、关闭，元素曝光、点击等），然后将采集的数据上报至服务端，服务端分别下发到大数据平台和搜索、推荐等各业务系统。通过分析数据，追踪用户行为和应用使用情况，推动产品优化或指导运营；通过实时的获取用户点击、浏览、停留等行为作为关键特征提供给搜索、推荐、广告等系统，来提升智能分发的转化和用户体验。

埋点数据上能影响业务运营数据分析、智能推荐、AB实验的准确性，下能影响数据仓库结构设计和数据采集团队的维护成本。

1.2 业内主流埋点方式的对比

从技术层面上，埋点分为代码埋点、可视化埋点、无埋点/全埋点。目前国内主要的第三方数据分析服务商和大型公司内部普遍支持。代码埋点又衍生出了声明式埋点、无痕埋点、服务端埋点等丰富的埋点方式。

通过多种埋点方式组合，可以在不同场景业务中灵活使用。比如在页面中元素或页面事件使用前端代码埋点；在Debug链路长的搜推代码中使用服务端埋点；产品运营等非研发使用可视化埋点。

1.3 为什么要治理埋点数据

然而随着业务的迭代变更，部分埋点数据失去效用。为了确保数据的质量、效率、安全、标准及易用性，需要对埋点数据进行治理。不仅是存量数据的治理，新增数据更是要保证从源头开始就是正确的。在埋点数据的生命周期内，每个环节制定原则性的管理方法和具体的落地措施。一个稳定的治理链路是埋点治理的基石。

从平台视角来看，埋点治理要解决的问题如下：