数据分析师|如何设计出一个实用高效的埋点管理系统？

编辑导语：埋点管理系统的搭建在一定程度上解决了埋点设计管理混乱的问题，方便数据查询，提高了团队的沟通效率，进而推动整体业务项目的高效进行。本篇文章里，作者就如何设计一个高效便利的埋点管理系统做了总结，一起来看一下。

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一、为什么要做埋点管理系统？如果你是一名数据分析师，是否有过这样的经历：
当你需要查询APP产品埋点数据的时候，你不得不经常找数据产品经理去确认是否已有埋点，埋了哪些字段，是否已有上报数据等。常常这些埋点事件元信息分散在多个产品经理手上，信息散乱，分析师使用埋点数据之前沟通成本极高，影响数据使用的效率……
不仅如此，如果遇到埋点数据异常，追溯埋点历史问题过程也是非常的漫长，需要数据产品经理去跟业务产品经理确认埋点需求的版本，然后数据产品经理确认埋点设计需求的批次，然后给到开发，开发同事再去查找问题……
以上种种问题一直是困扰着我们埋点工作的痛点。埋点场景的痛点我总结为以下5点：

埋点需求及埋点设计文档管理散乱，产品、开发、测试协同沟通效率低下，严重影响工作效率。
埋点事件元信息管理散乱，常是分布在多个产品经理手上，分析师使用埋点数据时需要查询埋点需求及埋点事件的元信息这个过程链路长，沟通成本非常高，埋点元信息使用查询极其不便利。
若出现埋点数据异常问题，若开发同事需要追溯埋点历史数据，则更是需要有当时的埋点需求批次和埋点设计文档作为辅助，元信息管理散乱，极其影响debug的效率。
非可视化测试，验收埋点难度太大。每次都要跑去数据库了查询，对于没有写SQL基础的业务经理来说，验收埋点数据的效率就会比埃及地下。
数据校验流程混乱，版本管理难度大，开发同学常常要自己开发一个后台管理功能来管理埋点发布或下线的版本。

二、埋点管理系统是什么？埋点管理系统本质是解决数据采集及数据使用场景问题的业务系统，业务方则是数据产品、数据开发工程师、数据分析师等数据团队的人员。
比较常见的例子，数据分析师在业务处于快速发展的阶段大概率只让你取数，未必让你真正去做业务数据分析的活儿。
等数据取数这类需求达到一定的数量，老板才会想着去开发可视化类的取数工具，帮助数据分析师从大量的数据查询和报表开发的工作解脱出来，去做更加有价值的业务专题分析的工作。
回到我们的主题，埋点管理系统也常常会等到埋点需求非常多，从埋点需求产出端、到埋点需求使用方都感觉到这个合作流程已经影响了整体的工作效率的时候，埋点管理系统才会被老板想到，这个工具是否可以替代原本的零散和低效的协同模式来提高大家的工作效率。所以，埋点管理系统本身是一个提升数据同事工作效率的工具。
埋点管理系统能解决问题主要有以下5点：

解决了埋点需求及埋点设计管理散乱，产品团队、开发团及测试团队，数据应用团队的协同沟通效率低下问题。
解决了数据应用场景中需要高频及便利地查询查询埋点事件元信息问题。
解决了开发同事在遇到埋点数据异常需要追溯历史埋点的历史文档寻找的版本管理问题。
通过可视化抓包，解决了埋点数据验收的重度依赖数据库查询的相对低效的方法。
通过可视化对比校验和发布／下线能力，解决了开发同事单独管理埋点需求的版本及发布场景问题，并有明确的数据校验流程，从而间接提升数据质量的管理。
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