申明：该笔记来自桑文锋（神策数据ceo）《数据驱动：从方法到实践》，系统性学习，请移步~~ 

1、我国信息化建设阶段

2、数据建设的内涵

从技术角度来讲：数据建设就是不断完善数据处理的流程以使得整个系统变得更好的过程。

从业务角度来讲：从业务角度来讲，可以分为：数据采集、数据建模、数据分析、数据指标。

3、数据埋点的基本含义

在正常的业务逻辑中嵌入数据采集代码的过程，就是“埋点”的过程。

4、数据采集的途径以及优缺点

5、数据埋点常见一些问题

埋点混乱：错埋、漏埋。

6、业务团队和工程团队配合混乱

一般而言，企业拿到A轮融资之后，会有专门的数据团队或者兼职数据人员来负责企业的业务指标。为了拿到业务指标，需要工程团队配合做一些数据采集的工作。在两个团队配合方面，以下两种原因让数据采集工作不能得到应有的重视：

（1）求“快”，数据分析让路产品升级

产品迭代通常是企业最高优先级的工作，当数据采集工作与产品迭代撞车的时候，一般会放弃数据采集工作。

但是，如果没有数据指标支撑，就无法衡量这个功能的升级是否合理。

互联网产品并非功能越多越好，产品是否经得起考验，还是要靠数据说话。

（2）KPI驱动，数据团队需求无法得到重视

数据团队（也就是业务分析团队）和工程团队是平级团队，数据团队工作繁琐（是委托给工程团队做的工作比较繁琐）且不能直接提升工程团队的KPI，导致数据团队的需求经常不被重视，让数据采集工作难有进展。