一个组织如果没有认识到管理数据如同管理有形资产一样极其重要，那么它在新经济时代将无法生存。 —— 汤姆·彼得斯
大家都意识到了数据的重要性，但是如何获取数据？如何获取有价值的数据？除了我们平时收录的数据，我们更需要的是用户的行为数据，然后分析这些数据，来优化我们的产品，创造更大的价值，而埋点或者说事件跟踪就是一种非常有效的途径来获取用户的行为数据。
什么是埋点？
埋点是数据采集的一种方法，将每个需要统计的点击事件、页面上装摄像头，采集相应的信息和行为。
无论是产品的迭代还是运营的策略，都是需要有详细的数据支撑来针对性的做下一步迭代和运营的决策。有了数据分析，你可以得到用户画像、用户行为路径，不用再去做大量用户调研、盲目的猜原因，为我们大大降低了试错的成本。像《增长黑客》，《首席增长官》这类书籍，其实也是结合数据来做大量实验，高速迭代，高速试错，最后实现用户飞速增长。
按照埋点位置区分，分为客户端（前端）和服务端（后端）两部分埋点。
简单来说，客户端的数据是记录用户的操作行为，如点击、访问路径。
服务端的数据是记录用户的具体信息的变化，如学生剩余课时，学生的一些属姓。
客户端埋点主要是代码埋点方法，这种方法的优点是颗粒度细，自定义程度高，可以按需采集，全面且准确。
服务端埋点主要是接口的调用，前后端的数据整合，更加结构化。
埋点主要事件
1.点击事件
只要用户点击一次就计一次，不论点击的结果是否成功。（点击事件包含单击、双击、拖拽等交互事件）
举例：登录按钮的点击量≠登录成功后的页面曝光量。
点击登录后，会因为密码错误、账号错误等原因造成登录失败，无法进入登录成功后的页面。
2.曝光事件
浏览事件的定义要根据不同需求自定义。
比如成功打开一次页面计一次，页面停留超过多少秒等
如何判断哪些数据重要
首先需要将采集到的数据分类，根据用途可以划分为三类
1.功能分析：主要用来某个功能或模块的受欢迎程度
2.业务分析：主要用来分析事件转化
3.用户画像：用户分类
最后，结合最近的工作经验吐槽一下埋点，好的埋点能精准定位到我们业务的问题所在，也能减轻BI人员提取数据的难度，但是毫无价值或者不精准的埋点只会加重数据分析人员的工作难度，如果数据不能准确反映问题，那数据不再是指明灯。如何将业务问题转化成数据问题，其实也是很重要的一环，你的数据能不能体现业务，你的数据是不是最直接、最关键的一环，不受其他数据影响，这都会影响我们的结果，只有精益求精，才能实现数据的价值。
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