网舟科技｜金融支付行业埋点治理实践

网舟科技｜埋点进阶（二）：埋点治理最佳实践

用户行为数据管理和对应的行为数据分析的关系十分紧密，如何在产品层面上应用好，前置条件是埋点数据需要做到标准化、规范化的管理和应用，这是很多行业内公司及团队都会碰到的课题。

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。

网舟科技｜埋点进阶（一）：埋点还是埋雷？埋点治理工作浅谈

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。

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网舟产学研发布，互联网运营大数据分析实战训练平台和方案

网舟科技相应政府产学研促进号召，为学校、研究培训结构，开发了互联网运营大数据分析实战训练平台和方案，通过提供BI工具，互联网/电子商务真实用户行为数据，以及相应实训任务、课题、专题分析、专题建模等实战课题和计划，引导学员通过数据、软件实战，提升对数据分析挖掘、对互联网运营、对数据建模和应用策略的理解，为未来从业培养真正的专业职场能力。