从业务视角来看,埋点治理要解决的问题如下: 埋点数据“全”:因整体协助链条非常长,许多时候在需要做数据分析时,才发现页面有部分功能漏报埋点,产品需求未涉及等。 埋点数据“准”:需求开发测试阶段,往往重点关注业务逻辑,对于埋点上报这些辅助异步流程,设计评估不准确。会存在因验证不充分而导致数据不准确的情况。
埋点数据 “快”:推荐算法主要依赖数据驱动,埋点数据需要及时上报并反馈,推荐等智能应用系统才能根据用户当前行为给出精准的策略决策。 埋点数据 “统一”:智能场景往往要通过多个业务线交叉数据作为输入特征或算法画像,每个业务线如没有统一标准规范,数据处理计算逻辑复杂且迭代维护成本很高。 埋点数据 “链路长”:埋...
如果在业务发展过程中引入的治理,那么首先面临的问题是,业务侧既有存量埋点数据上报,同时也在不断设计和增加新的埋点数据上报。 假设要治理的数据是一个大水池(且进水口在不断的往里进水),目标是净化大水池,则需要先在进水口加装净化器,避免边治理边污染。 该道理应用于埋点治理,则需要先把新增埋点控制起来,再...
当前,流量平台已经覆盖了 2000 多个应用,管理埋点(事件)数 20 万,每天产生的埋点数据量超过万亿,每年能给公司节省的成本超亿元。 图注:字节跳动流量平台的产品概念图 字 节跳动流量平台 主要分为几块: 埋点内容: 这是用户接触最多的一块,包括埋点生命周期的设计、开发、验证、上线、使用、乃至下线。 埋点治...
素材实验组维度的数据指标,支持赛马实验、AB实验、量化择优实验和算法择优实验。其中AB实验、量化策略、算法模型等埋点数据都是基于数据深度治理之后,以几乎零成本即可将埋点上报,并自动解析到百舸基础埋点数据底表里。 3.3.3疲劳降权 疲劳降权:和频控不同的是触达曝光和点击的配置条件之后,资源仍然会继续下发,优先...
这个阶段通常会有两种场景，一种是业务方/分析师自身需要统计某种数据于是找到分析师，分析师首先要判断现有埋点是否能支持该需求，如不能且判断需求价值高，可由分析师发起新埋点需求，或者对旧埋点做增补。第二类则是伴随产品功能迭代/新功能上线，也是实际工作场景中更为常见的一种。通常功能产品经理需要预先产出...
一、埋点治理背景 1.1 埋点数据的价值 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。
🛠️ 字节埋点数据治理的策略 先控增量,再治存量 降低无用埋点上报 按重要性区分埋点等级 支持采样上报通过这些策略,字节跳动有效地管理了埋点数据,取得了显著的效果和收益: 目前,埋点治理已经应用到公司内绝大多数的业务线。 通过无用埋点下线机制,节省了大量的成本。
数据分析师判断埋点可以满足业务需求,数据产品判断埋点可以被很好的吸纳到现有的埋点体系,功能产品回去「改作业」后二次确认,就可以进入需求评审环节了。 这一环,有两个细节需要数据产品&分析师格外注意。 1. 埋点易用性 此外,埋点设计除了考虑到自身使用的易用性,也要尽量考虑到业务方的易用性,所以分析师除了...
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。