数据部|埋点之痛和埋点治理流程( 二 ) 壹观察|笔记本|物联网|评论家

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业务需求统一汇集到前端app产品处，然后app产品和数据部数据产品对接埋点业务需求，同时app产品产出PRD后给到数据PM，数据PM基于前端PRD来设计埋点需求，出埋点需求文档（DRD）。这里面数据PM会和前端产研有多次交互，一个好的交互方式能及时消除信息不对称，笔者经过实践，为提高整体埋点治理效率，总结出如下整个埋点生命周期流程中前端功能需求和埋点需求协同的节奏：

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经过几个月的实践，我们发现埋点治理新流程有如下优势：

统一了埋点需求入口和出口
统一了埋点设计规范
加深了数据对产品业务的理解
产出了更多的有价值数据应用

当然也有一些缺点，比如数据和产研频繁交互会更多，沟通成本会上升，这一点也可以在具体实践中不断优化流程，达到最优最合适的效果。
那具体新的埋点治理流程到底能有啥效果，能不能量化评估，接下来谈谈我们是怎么去评估这套新流程的效果。
效果评估：
效果评估从两个维度来：准确的数据应用产出，解决了流程干系人的痛点。
比如之前数据很难用，因为数据质量问题，几乎就只能做少量分析；现在统一流程和规范后，数据分析同学能基于埋点数据产出很多（取数，分析，BI，甚至行为数据产品）。之前流程干系人的埋点之痛，现在大多数也都解决了。
具体过去和现在对比如下：

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下一步规划：
统一和规范了埋点治理流程是实现埋点治理的关键的一步，也是埋点整体治理体系的第一步。公司要根据自身业务发展的阶段，公司的研发资源，成本等来综合评估是否还要进一步完善埋点治理体系。一个完整的埋点治理体系，除了统一埋点提需流程，还包含打通各业务线，做统一的埋点事件设计，统一的埋点管理平台，统一的埋点测试平台，统一的行为数据分析平台。具体这些平台如何来实施，后续有空再分享。
当然，埋点数据的价值应该被高层所重视，建议能自顶向下推动数据驱动业务的文化，如果没有这层驱动，相关人员是无法有真正动力去做流程体制改造，建设多个埋点系统的。还有，数据部的同学要主动承担起这份责任，用数据驱动业务思想去影响业务和产研同学，只有他们觉得他们做的埋点真的有应用价值了，他们才会花时间去重视。
笔者的经历有限，分享的经验并不能完全代表其他公司的埋点治理情况。各位数据同行们，对于埋点治理体系有任何的想法，对我的分享有任何建议，欢迎沟通。
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【数据部|埋点之痛和埋点治理流程】题图来自Unsplash，基于CC0协议