大数据平台001-数据埋点_数据埋点、mot 和大数据之间的相互应用-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangqiang9x/article/details/84570744

本文探讨数据埋点的实现方式，包括第三方平台、全自动化、手动和半自动化埋点，建议使用全自动化埋点以减少额外工作量。数据埋点主要解决业务和行为数据分析问题，提供用户行为数据和服务器状态信息。埋点注意事项涉及数据量与质量平衡、数据格式简洁和三端格式统一。解析埋点数据需经过平台回传、显示、别名设定等步骤。面对埋点的纠结，应明确需求并逐步优化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数据埋点如何实现？

一、可以通过第三方平台来完成，比如诸葛io、growing io、神策等
二、自埋点之全自动化埋点
三、自埋点之手动埋点
四、自埋点之半自动化埋点

不建议第三方平台，由于要做到通用他们支持的功能是有限的并且不提供元始数据。
建议全自动化埋点，因为不太希望新增或修改页面时要增加额外的埋点工作量，虽然对于数据平台来说手动埋点更加的精准和方便一些。
所以以下篇幅都是介绍全自动埋点

数据埋点要解决什么问题？

数据平台的原始数据分为两类，一种是业务数据一种是行为数据
业务数据：主要来源于业务数据库快照，一般回顾过去，用于做报表分析
行为数据：主要来源于埋点，一般是预测未来，用于增加用户体验的
只是通常是这样，但有时也可以做交叉分析，相互服务。

数据埋点的维度也可以是多维度的，如：
IOS/安卓/浏览器，合起来也被称为三端埋点，主要用于记录用户的行为数据，简单的用法如 PV、UV、用户粘度、使用时间分布、路径深度等，可以为用户画像多增加一些指标，也可以单独拿出来展示
服务器埋点，主要收集各服务的使用情况，错误信息等，接口性能等。当然你也可以通过ELK的方式来实现，不过数据放入平台的价值会更大，可以做更加复杂的计算。可能通过数据埋点到数据流中间件，然后ETL到elaticsearch中。当然适合你的就是最好的，根据自己的需要决定。尽量做到正好够用并且又容易做后期的扩展。