数据埋点采集的痛苦幻想与失望:埋点到底要不要

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数据驱动对于一个企业意味着什么? 15:46:28&|&编辑:hely&|&查看:&|&评论:
成为一个数据驱动型企业,最低的标准是要引入具有前瞻性的数据分析。在这样的分析中,需要包含“在哪儿”,“为什么”,“谁”,“接下来是什么”这些问题。分析还需要提供更多有效的信息和证明对接下来的商业决策进行指导。
数据驱动对于一个企业意味着什么?
很多企业认为,每天自己的业务中会产生很多报表、汇报,所以他们的企业就&&了。事实上,无论这些报告结构多么严谨,里面讲了多么美丽的故事(大部分并不美丽),他们也不过是在回顾过去。他们可能会描述一次上周的销售量下降,但是,他们并没有解释这次销售量下降的原因以及接下来如何去做。而且,有的时候,如果这个报告根本没有被阅读,甚至更糟糕的是,被看过后完全置之一旁,那么这份报告没有对企业产生任何价值。
同样的情形还会出现在仪表盘(Dashboard)上。和报告一样,他们通常是汇报过去的数据(虽然更接近现在),他们通常缺少语言描述,并且伴随各种杂乱的过时的业务指标。我们几乎看不到一个仪表盘或者报告可以清晰地指出如何做才能面对业务中的挑战和际遇。
我需要强调的是,报告和仪表盘对于一个企业来讲确实至关重要,只是我们在使用的过程中,没有充分地印证的关键意义。
成为一个型企业,最低的标准是要引入具有前瞻性的数据分析。在这样的分析中,需要包含&在哪儿&,&为什么&,&谁&,&接下来是什么&这些问题。分析还需要提供更多有效的信息和证明对接下来的商业决策进行指导。大部分的前瞻性预测需要具有预见性,提供优化策略,并且进行假设分析和模拟推演(出自Jim Davis& levels of analytics分析的最高阶段 )。但是分析通常会和报表或仪表盘一样,遭受同样的命运:如果他们被忽视而不能对商业决策有所助益,那么他们没有&驱动&任何事情。
Theanalytics value chain. 数据价值体系
在一个数据驱动的企业,数据是提供报告、深度模拟预测的来源。企业决策者应该将数据分析纳入公司决策流程,并对公司的决策提供价值和影响。(Brent Dykes指出.)
数据驱动企业最大的特点是拥有一套完整的数据价值体系。数据价值体系指的是一套完整的从数据收集、整理、报告到转化成行业洞见和决策建议的流程。当然,最重要的是这些洞见和决策建议真正能够被企业决策者使用,并且帮助他们做出高效、明确的决定。数据价值体系是自我迭代的流程,首先,需要改进公司业务(当然有的时候最好的决策是不改变),其次,对商业的影响可以被评判,再次,对商业的影响是可以用数据证实并有衡量标准。其实,大家普遍认为数据分析可以帮助决策者采取行动、获得价值,但事实上并不是这样。
在很多情况下,数据会终止在HIPPOs(Highest Paid Person&s Opinions,最高收入人意见)。这些HIPPO(最高收入人),他们好像知道一切规则,忽略数据、证据和建议。他们觉得只要去做自己想做的就可以,因为他们知道什么是最好的(毕竟薪水证明一切)。如果他们不依靠数据做出的决定是正确且运行良好的固然很好。然而,大多数情况下,并不是这样。在很多公司,完全缺少问责性。有的评论家甚至会说:&他们不这样做是因为,他们没有办法被问责。如果你敢展现那些会明显否定HIPPO观点的数据在小部分公司里会完全被否决,甚至会被解雇。&
如何形成有效的数据价值体系,关键在于让数据驱动深入到企业文化中。为此,我们需要培养&数据驱动文化&。这是一个多层面的问题,他包括了数据质量、数据分享、数据分析师的招聘和培养、沟通、可分析的公司组织结构、量化设计、A/B测试、决策流程等。
数据驱动文化在企业中,主要体现在几个方面:数据在多大范围内被使用,如何在企业中使用和展现,企业为让数据作为战略资产所投放的资源和培训。
数据驱动文化的基础是数据本身。我们需要收集正确的数据,也要正确地收集数据。伴随着很多从业务部门提交上来的需求,大部分企业的数据部门都是资源驱动的。在与业务部门的合作中,数据部门需要选择最优良的数据源并把它们纳入到系统中,同时保证最小化数据噪声,最大化数据质量。当然,通常说比做容易。
文化 合作,兼容,开放, 好奇
数据领导力 首席数据官,首席分析官
决策制定 反复验证,基于事实,反对HIPPO
组织 嵌入式、联合式分析
员工 可分析的组织架构:团队、技能、培训
数据 数据质量,数据管理
数据驱动企业的组成部分(出自Wayne Eckerson《数据分析人才的秘密(Secrets of Analytical Leaders)》
数据最原始的用户是数据分析部门的数据分析师和科学家们,他们需要通过数据来提供洞见,而不是仅仅出一份报告或者分析结果放在老板的桌子上。他们的工作是要基于数据去提问并解答正确的问题,去理解业务并将他们的建议提供给决策者。为了达到以上目的,他们需要接受专业的培训、掌握准确的技能、提供良好的支持。他们还需要企业在组织架构上更加高效。数据科学家和分析师们要与业务部门合作,和他们共同制定目标,同时他们还要负责制定和推广相同的公司级别的衡量标准。当然,他们也需要一个可以提供培训、监控和制定标准的独立数据部门进行支持。
另外一个重要的数据用户并不是很明显,他们是公司所有其他人!一个数据驱动公司需要将数据尽可能的公开化,并给员工提供一个便利的途径让他们接触数据和高效使用数据的方法,将数据嵌入到流程中,并让员工有权利基于数据做决策。当然这里面有一部分是公司决策者本身。这些决策者们需要对数据非常敏感,他们需要有高效的技能去界定一个分析师提供的数据实验设计的好坏,必要的时候给出意见,提正确的问题,正确地解释数据标准和结果。在数据驱动文化中,员工是&双语的&,他们可以听得懂&用数据讲业务&也能听得懂&用业务讲数据&。
怎么才能让数据驱动实施起来保证客观,摒除HIPPO的影响呢?这需要一个非常完善的A/B测试文化,它可以保持企业的创新,不断尝试新的创意,可以直接听到真实的客户和用户反馈。正如Intuit Inc.创始人Scott Cook 所说,&这是市场在对你讲话&。公司应该鼓励假设,更重要的是,每个人的新想法都应该被赞同和接受。最后,这不是一件对抗性的事情。即使是对HiPPO,我们可以说:&我们并不知道答案,所以我们要验证它&,然后让数据说话。
有了这样的数据驱动文化,企业更容易倾向关注数据、验证假设、商议策略和不断迭代。正如Julie Arsenault提到的,&你有数据支撑么?&应该是一个每个人都敢问,每个人都随时准备回答的问题。
最后一个部分是数据领导力。你需要一个&数据领导者&来带领数据驱动文化的变革,让每个人意识到数据即战略资产,并驱动实际收益与回报。当然,除了自上而下领导数据变革,也需要每一个员工自下而上的共同努力,才能真正形成一个企业的数据驱动文化。
文化的转变是困难的,但是,越快开始,在企业的历史中,就越早开始孕育这种文化并转变成数据驱动型企业。
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&&& 在这一年来接触了我个人接触了200家创业公司,发现都在数据采集上遇到多多少少的问题,我把它们归结为三类:
&&& 1、不知道怎么采,包括采集什么数据以及用什么技术手段采集;
&&& 2、埋点混乱,出现埋错、漏埋这样的问题;
&&& 3、数据负责人员和业务工程团队配合有问题,很难推动业务工程团队配合,往往项目功能升级的优先级大于数据采集的优先级。
&&& 上面这三类问题让数据同学相当痛苦,进而有些幻想出现不用做数据采集的方案,结果做了些尝试后,进而是更大的失望。我这里对这三类问题的现状及应对之策做一下分析。
&&& 1不知道怎么采
&&& 一般创业公司是数据采集上,可以分为三种方式:
&&& 第一种是直接使用友盟、百度统计这样的第三方统计工具,通过嵌入AppSDK或JSSDK,然后就可以看统计数据了。这种方式的好处是简单、免费,因此使用非常普及。对于看一些网站访问量、活跃用户量这样的宏观数据需求,基本能够满足。但是,现在一些订单相关的产品,越来越不满足于看这些宏观统计数据,还想做一些深度的用户渠道转化、留存、多维度交叉分析等操作,这个时候就会发现很难满足。这里的问题倒不是出在分析能力的薄弱,而是出现数据采集的不完整。
&&& 通过这种SDK只能够采集到一些基本的用户行为数据,比如设备的基本信息,用户执行的基本操作等。但是服务端、数据库中的数据并没有采集,对于一些提交操作,比如提交订单对应的成本价格、折扣情况等信息也没有采集,这样就导致后续的分析成了&巧妇难为无米之炊&。
&&& 通过客户端SDK还有一个问题就是经常觉得统计的不准,和自己的业务数据库数据对不上,出现丢数据的情况。这是前端数据采集的先天缺陷,因为网络异常,或者统计口径不一致,都会导致数据对不上。
&&& 第二种是直接使用业务数据库做统计分析。一般的互联网的产品,后端都是有业务数据库,里面存储了订单、用户注册信息等数据,基于这些数据,一些常用的统计分析都能够搞定了。这种方式天然的就能分析业务数据,并且是实时、准确的。但不足之处有两点:一是业务数据库在设计之初就是为了满足正常的业务运转,给机器读写访问的。为了提升性能,会进行一些分表等操作。一个正常的业务都要有几十张甚至上百张数据表,这些表之间有复杂的依赖关系。这就导致业务分析人员很难理解表含义。即使硬着头皮花了两三个月时间搞懂了,隔天工程师又告诉你因为性能问题拆表了,你就崩溃了。二是业务数据表的设计在于高并发低延迟的小操作,而数据分析常常是针对大数据进行批量操作,这样就导致性能很差。
&&& 第三种是通过Web日志进行统计分析。这种方式相比基于业务数据库的方式,完成了解耦,使业务运行和统计分析两个数据流相分离。这里的问题是打印日志往往是工程师顺便搞搞,完全是以Debug的需求来打印日志字段,但在业务分析上,往往发现缺斤少两。并且从打印日志到处理日志到输出统计结果,整个过程很容易出错,我在百度就花了几年的时间解决这一问题。
&&& 以上三种方式都多多少少解决了一部分数据采集的问题,但又都解决的不彻底。
&&& 2埋点混乱
&&& 我曾经接触了一家做了七八年的老牌互联网公司,它们的数据采集有400多个点。每次数据产品经理提了数据采集的需求,工程师就会按照要求给做了,然后交给数据产品经理去验证。数据产品经理在试用的时候也感觉不到异常,可等上线之后,发现埋的不对,再进行升级发版操作,整个效率就比较低了。一个公司发展到一定程度,没有专人去负责埋点管理工作,数据采集完全没有准确性可言。还有时产品上线之后,才发现数据采集的工作没有做,也就是漏埋了。
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