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李炳星百货超市，告别加盟赚不到钱。
介绍
本文的核心内容主要集中在隐点治理的原因、隐点治理的方法论与实践、以及一站式隐点管理平台的建设与创新功能等方面。读者可以从全局的角度深入了解埋葬管理的总体思路和实践方法。所实现的埋设工具和创新功能具有较高的实用参考价值。本文作者团队遵循隐性治理的方法论，在实践中取得了优异的成果，在行业中具有突出的创新功能。未来，将持续打造数字化、智能化管理能力，持续创造更好的服务。
01 埋点管理背景
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键式自动化单元测试。除了Suite执行器之外，Juint还有哪些执行器？我的探索之旅就从这里开始了！
1.1 埋藏数据的价值
随着线上流量红利高峰逐渐到达瓶颈，在精细化运营、数字化智能运营的背景下，越来越多的企业开始认识到数据的重要性，并将其打造为公司的核心资产，以数据为中心驱动业务发展。作为企业内部最重要的两个来源（隐藏数据和业务数据）之一，隐藏数据的重要性不言而喻。
埋点是一种常用的数据采集方法。基于业务需求或者产品需求，在应用页面中植入数据采集代码，监控各种用户行为事件（页面浏览、关闭、元素暴露、点击等），然后将采集到的数据上报给服务器，并服务器分别下载它们。发送到大数据平台以及搜索、推荐等各种业务系统。通过分析数据，跟踪用户行为和应用使用情况，促进产品优化或指导运营；通过实时获取用户的点击、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，提高智能分发的转化和用户体验。
埋藏数据会影响业务运营数据分析、智能推荐、AB实验的准确性，会影响数据采集团队的数据仓库结构设计和维护成本。
1.2 行业主流埋置方式对比
从技术层面，埋点分为代码埋点、可视埋点、无埋点/全埋点。目前国内主要第三方数据分析服务商和大公司普遍支持。代码埋藏催生了声明式埋藏、无痕埋藏、服务器端埋藏等多种埋藏方式。
通过多个埋点的组合，可以灵活应用于不同的业务场景。例如，使用前端代码在页面上埋入元素或页面事件；在具有长调试链接的搜索和推送代码中使用服务器端埋点；将视觉埋点用于产品运营等非研发领域。
1.3 为什么要管理隐藏数据？
但随着业务的迭代变化，一些埋藏的数据失去了有效性。为了保证数据的质量、效率、安全、标准和易用性，需要对埋藏数据进行管理。不仅是现有数据的管理，新数据也要从源头保证正确。在嵌入式数据的生命周期中，针对各个环节制定了原则性的管理方法和具体的实施措施。稳定的治理环节是嵌入式治理的基石。
从平台角度来看，嵌入点管理要解决的问题如下：
质量问题：最重要的是，大多数公司数据部门发起数据治理的原因是数据质量问题。例如数据仓库的及时性、准确性、规范性，以及数据应用指标的逻辑一致性等。
成本问题：互联网行业的数据膨胀速度非常快。大型互联网企业在大数据基础设施上花费的成本比例非常高，而且随着数据量的增加，成本将会不断上升。
效率问题：在数据开发和数据管理的过程中，会遇到一些影响效率的问题，大部分都是通过“盲目”推人力来完成的。
安全问题：业务部门特别关注用户数据。一旦泄露，将对业务造成巨大影响，甚至影响整个业务的生死存亡。
标准问题：当一个公司有多个业务部门时，各个业务部门和开发团队的数据标准不一致，数据连接和集成过程中会出现很多问题。
从业务角度来看，嵌入式治理要解决的问题如下：
“全”隐藏数据：由于整体协助链很长，很多时候需要数据分析时，发现页面上某些功能遗漏隐藏点、产品需求没有覆盖等。
准确的数据：在需求开发和测试阶段，重点往往是业务逻辑。对于报告等辅助异步流程，设计评估不准确。由于验证不足，可能会出现数据不准确的情况。
“快”的埋藏数据：推荐算法主要依靠数据驱动，隐藏的数据需要及时上报和反馈，让推荐等智能应用系统能够根据用户当前的行为做出精准的策略决策。
数据统一：智能场景往往需要多个业务线的交叉数据作为输入特征或算法画像。如果各业务线没有统一的标准规范，数据处理和计算逻辑将会复杂，迭代维护成本较高。
埋藏数据的“长环节”：从生产到使用，埋藏数据涉及运营、产品、研发、测试、数据分析师或算法工程师等多个环节（如下图），问题沟通和排查的环节较长。
埋点数据“历史悠久”：页面埋点随需求快速迭代更新，历史埋点设计文档缺乏统一管理，不利于长期维护。
本文的核心内容主要集中在隐点治理的原因、隐点治理的方法论与实践、以及一站式隐点管理平台的建设与创新功能等方面。读者可以从全局的角度深入了解埋葬管理的总体思路和实践方法。所实现的埋设工具和创新功能具有较高的实用参考价值。本文作者团队遵循隐性治理的方法论，在实践中取得了优异的成果，在行业中具有突出的创新功能。未来，将持续打造数字化、智能化管理能力，持续创造更好的服务。
01 埋点管理背景
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键式自动化单元测试。除了Suite执行器之外，Juint还有哪些执行器？我的探索之旅就从这里开始了！
1.1 埋藏数据的价值
随着线上流量红利高峰逐渐到达瓶颈，在精细化运营、数字化智能运营的背景下，越来越多的企业开始认识到数据的重要性，并将其打造为公司的核心资产，以数据为中心驱动业务发展。作为企业内部最重要的两个来源（隐藏数据和业务数据）之一，隐藏数据的重要性不言而喻。
埋点是一种常用的数据采集方法。基于业务需求或者产品需求，在应用页面中植入数据采集代码，监控各种用户行为事件（页面浏览、关闭、元素暴露、点击等），然后将采集到的数据上报给服务器，并服务器分别下载它们。发送到大数据平台以及搜索、推荐等各种业务系统。通过分析数据，跟踪用户行为和应用使用情况，促进产品优化或指导运营；通过实时获取用户的点击、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，提高智能分发的转化和用户体验。
埋藏数据会影响业务运营数据分析、智能推荐、AB实验的准确性，会影响数据采集团队的数据仓库结构设计和维护成本。
1.2 行业主流埋置方式对比
从技术层面，埋点分为代码埋点、可视埋点、无埋点/全埋点。目前国内主要第三方数据分析服务商和大公司普遍支持。代码埋藏催生了声明式埋藏、无痕埋藏、服务器端埋藏等多种埋藏方式。
通过多个埋点的组合，可以灵活应用于不同的业务场景。例如，使用前端代码在页面上埋入元素或页面事件；在具有长调试链接的搜索和推送代码中使用服务器端埋点；将视觉埋点用于产品运营等非研发领域。
1.3 为什么要管理隐藏数据？
但随着业务的迭代变化，一些埋藏的数据失去了有效性。为了保证数据的质量、效率、安全、标准和易用性，需要对埋藏数据进行管理。不仅是现有数据的管理，新数据也要从源头保证正确。在嵌入式数据的生命周期中，针对各个环节制定了原则性的管理方法和具体的实施措施。稳定的治理环节是嵌入式治理的基石。
从平台角度来看，嵌入点管理要解决的问题如下：
质量问题：最重要的是，大多数公司数据部门发起数据治理的原因是数据质量问题。例如数据仓库的及时性、准确性、规范性，以及数据应用指标的逻辑一致性等。
成本问题：互联网行业的数据膨胀速度非常快。大型互联网企业在大数据基础设施上花费的成本比例非常高，而且随着数据量的增加，成本将会不断上升。
效率问题：在数据开发和数据管理的过程中，会遇到一些影响效率的问题，大部分都是通过“盲目”推人力来完成的。
安全问题：业务部门特别关注用户数据。一旦泄露，将对业务造成巨大影响，甚至影响整个业务的生死存亡。
标准问题：当一个公司有多个业务部门时，各个业务部门和开发团队的数据标准不一致，数据连接和集成过程中会出现很多问题。
从业务角度来看，嵌入式治理要解决的问题如下：
“全”隐藏数据：由于整体协助链很长，很多时候需要数据分析时，发现页面上某些功能遗漏隐藏点、产品需求没有覆盖等。
准确的数据：在需求开发和测试阶段，重点往往是业务逻辑。对于报告等辅助异步流程，设计评估不准确。由于验证不足，可能会出现数据不准确的情况。
“快”的埋藏数据：推荐算法主要依靠数据驱动，隐藏的数据需要及时上报和反馈，让推荐等智能应用系统能够根据用户当前的行为做出精准的策略决策。
数据统一：智能场景往往需要多个业务线的交叉数据作为输入特征或算法画像。如果各业务线没有统一的标准规范，数据处理和计算逻辑将会复杂，迭代维护成本较高。
埋藏数据的“长环节”：从生产到使用，埋藏数据涉及运营、产品、研发、测试、数据分析师或算法工程师等多个环节（如下图），问题沟通和排查的环节较长。
埋点数据“历史悠久”：页面埋点随需求快速迭代更新，历史埋点设计文档缺乏统一管理，不利于长期维护。
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