大数据时代≠无埋点时代：无埋点优越于代码埋

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无埋点采用“全部采集，按需选取”的形式，对页面中所有交互元素的用户行为进行采集，通过界面配置来决定哪些数据需要进行分析，实质与“全埋点”并无无实质差异。

数据基础夯实与否，取决于数据的采集方式。埋点方式多种多样，按照埋点位置不同，可以分为前端（客户端）埋点与后端（服务器端）埋点。其中无埋点是目前较为流行的前端埋点方式之一。

“无埋点”概念已烂大街，而在实际进行事件设计与实施的过程中，技术人员有道不尽的爱恨情仇：

• 一方面，无埋点神秘无比，甚至被誉为“最全、最便捷、界面友好、技术门槛低”的数据采集方式；
• 另一方面，运营人员又发出“为何所采数据与业务数据库数值相差这么大？”等各种抱怨。

简言之，无埋点采用“全部采集，按需选取”的形式，对页面中所有交互元素的用户行为进行采集，通过界面配置来决定哪些数据需要进行分析，实质与“全埋点”并无无实质差异。

无埋点的优劣势分析

无埋点的优劣势分析（图片来源：神策数据）

为解释颇具迷惑性的无埋点概念，笔者总结了其优势与劣势。

无埋点优势

1. 可视化展示界面最基本度量，满足基本数据分析需求。无埋点可视化展现界面PV、UV等网站或APP分析的最基本度量，告诉运营人员每个控件被点击的概率是多大，哪些控件值得做更进一步的分析等。如此有助于企业了解用户行为，为进一步数据分析指明方向。
2. 技术门槛低，使用与部署较简单。无埋点极大程度避免了因需求变更、埋点错误等原因导致的重新埋点繁复工作。
3. 用户友好性强。运营人员可以直接应用手指或者鼠标进行操作，自动向服务器发送数据，避免手工埋点的失误。

无埋点劣势

然而，作为前端埋点的方式之一，无埋点有先天缺陷，带来易用性的同时，也牺牲部分数据的采集深度。无埋点的劣势如下：

1.无埋点只能采集到用户交互数据，且适合标准化的采集，自定义属性的采集需要代码埋点来辅助

每个用户的交互行为均有许多属性，无埋点无法深入到更细、更深的粒度。例如在电商行业中，用户点击“购物车”是一次交互行为，无埋点会忽略掉用户信息、商品品类等其它维度信息，此时需要配合代码埋点来辅助数据采集；再如用户上滑屏幕时，内容瀑布流的底部载入、商品或广告的加载展示、下拉菜单中下拉内容的数据点击等情况，这类自定义行为的采集需要代码埋点辅助实现采集。

由于无埋点仅适合标准的方案采集，一些数据分析平台也开始支持用户为每个event添加自定义属性，如此能大大扩展事件分析的效能。值得一提的是，神策数据为用户提供的自定义属性无数量限制。

2.无埋点兼容性有限

例如在安卓系统进行埋点时，不同工程师可能会给APP界面中相同的button起不同名称的ID，当运营人员想筛选出所需数据时，不同名称会给运营人员带来困扰。另外，由于目前第三方框架较多，如RN框架，容易造成无埋点兼容性问题。

3.无埋点具有前端埋点的固有缺陷

无埋点是前端数整合网络营销学校据采集方式之一，因此具有前端埋点的天然缺陷，如数据采集不全面、传输时效性较差、数据可靠性无法保障等问题。无埋点的技术原理依赖网站或者APP后端技术开发的严谨性与规范性、网络状态、网络口径等因素。

以游戏行业实现数据驱动为例

某游戏技术负责人将数据驱动理念贯穿游戏设计与测试的全流程中，保证顺畅、优质的玩家体验是游戏成功的关键因素。近日，负责人为笔者介绍游戏行业的数据驱动价值，在谈到围绕数据采集准确性、数据分析与决策的科学性、数据资源安全性等方面分享选型经验时候，他针对前后端埋点做了深入浅出的介绍，具有一定的行业参考价值，如下：

他表示，前端埋点已是各行业成熟且广泛采用的数据接入手段，对于分析前段页面是否合理，分析在后端没有交互的前端行为等，必须采用前端埋点。然而，他强调对游戏行业而言，单纯前端埋点存在一些致命弊端。结合游戏的实际应用场景，介绍一二：

1、玩家行为数据前端采集不全面、不准确，错误的数据易导致决策的非科学性

以PCU（最高同时在线人数）统计为例。在网络游戏领域内，PCU是游戏系统运维中衡量系统运行压力的重要指标，也是游戏受欢迎程度的考量指标。然而，有时玩家网络电商课程已经退出游戏，但是连接还在，此时前端采集是不准确的。这样的数字不能正确衡量服务器机器的负载情况、数据库的压力情况等。如此在后端（服务器）埋点最为精准，数据延迟和丢失的情况几乎不存在。

2、前端埋点无法应对灵活游戏场景的分析需求

如果要调整玩家行为事件，如任务副本及其它们的属性采集方案，前段埋点需要修改客户端的代码，则需要一定的事件周期来发布新版本。负责人介绍：“NPC（非玩家控制角色）状态、副本状态、经济系统实时状态等统计类数据，这些前端埋点是无法统计到的，而在后端采集数据可根据实际情节灵佛山网络公司排名活完成数据统计工作。”

因此，游戏行业数据采集方案不能忽略“后端埋点”方式，合理的数据埋点才能实现严密的科学分析与决策。

总之，数据采集方式决定所采集到用户行为数据的深度和粒度。夯实数据基础，无埋点需要配合前端代码埋点实现，而前端数据采集的固有劣势，应该结合后端埋点完成。数据采集不准、不全、不细容易让后续数据分析工作陷入“巧妇难为无米之炊”的困境。

综上所属，笔者做出如下总结：

• 数据驱动是第一生产力，数据采集非“大全细实”，数据驱动如“空中楼阁”；
• 大数据时代≠无埋点时代。“无埋点”顶多个是个“万金油”，功能很多，应急抹一抹，想治病还是难。

作者：张乔，神策数据内容营销高级经理，用户行为洞察研究院负责人。公众号：用户行为洞察研究院

本文由 @张乔-神策 于。，。