6、数据项目与GA4配置全解析

数据项目与GA4配置全解析

数据项目复杂性与应对策略

在数据项目中，数据源越多，项目就越复杂。这不仅是技术层面的问题，比如寻找共同的连接键，还涉及公司政治因素。不同的利益相关者掌控着企业组织内分散的数据，形成所谓的数据孤岛。一个组织可能拥有大量优质数据，但由于数据分散在不同系统且未关联，很难加以利用。解决数据合并的政治问题，最好尽早让利益相关者参与进来，理想情况是在最初创建使用该数据的业务案例时就介入。

刚开始时，这可能像是一座难以攀登的大山。迈出第一步的好方法是确保所获取的数据不超过实际需求。在某些情况下，聚合数据就足以启动项目，而不必一开始就试图合并每个单独的原始数据点。

“少即是多”是一个重要原则。从多个系统导入数据时，常见的想法是“以防万一”导入所有数据，但更好的做法是明确用例，确定所需数据后再进行导入。如果后续出现其他需要额外数据的用例，再调整导入内容。猜测应发送的数据会使项目更复杂，还可能保留技术债务，而合理导入数据有机会减少这些债务。

尽量只导入有数据规范的数据。旧数据库中常有一些由离职同事添加的列，没人知道其用途，尤其是旧数据库通常有非描述性的列名，如XB_110。同时，要考虑数据源中数据的类型和结构。新的数据导入是清理日期格式、货币格式歧义以及删除空记录或无意义记录的好时机。需要注意的是，唯一正确的日期标准是YYYY - MM - DD。

导入数据时，这是真正了解数据的好机会，确定所使用的数据特征或数据架构本身就很有价值。在公司内部协调，让每个人对相同的数据点使用相同的名称，这可以成为早期的价值驱动因素。

在指定数据架构方面，虽然可以选择自动检测架构，但如果没有成熟的方法在导入时演变架构，在生产环境中最好明确指