前端埋點-數倉庫表的開發成本：

埋點數據落到數倉后，需要預先建立哪些表，如何做埋點數據的分層；畢竟埋點的數據體量是非常大的，TB級數據的存儲本身就是一個比較大的成本，再加上調度系統、計算資源、運行性能等方面，就需要數倉團隊在一開始就要把數據模型提前建立好，做好ods層到dw層、ads層的劃分，維度和事實之間的建設；

數倉性能，時間問題（hive）：因為埋點數據的體量問題，落表的時候，一定會存在大量的冗余字段，如果集群資源比較緊張，對于常規數據的統計、計算都會帶來性能上的問題；在數據團隊的架構中，有對外提供數據應用服務，對于數據的實時計算就有一定的要求，什么場景下應該是T+1，什么場景下應該是偽實時，避免數據調度任務影響前臺應用產出。 前端埋點是前端監控的實現方式，前端埋點和上報即是數據的收集階段。靠譜的前端埋點框架平臺

前端埋點和后端埋點的區別？

在實際過程中，有些埋點是不用特意區分前后端的，用戶的一個埋點事件在前端埋點或后端埋點都可以實現，但是需要注意的是，在實際埋點上報、數據收集等過程中會有數據丟失的情況，從這個角度來看的話，其實后端埋點要比前端埋點更有優勢，前端埋點會因為一些網絡問題、適配問題等等容易出現上報異常造成數據丟失且丟失后排查困難，因為前端相關的是沒有記錄相關操作的，只負責上報，上報成功與否沒有記錄。

而如果是后端埋點，無論是自己的數據系統還是第三方數據系統都是可以通過自己系統本身相關的數據庫查詢或記錄日志等操作進行埋點數據的校驗排查，所以針對一些比較重要的埋點，還是建議以后端埋點為主，必要時通過記錄日志或記入數據庫等方式對相關數據進行二次記錄以便進行數據核實。 有哪些推薦的前端埋點數據采集系統前端監控和前端埋點sdk。

前端埋點在標簽預留場景中，要考慮到反推埋點預留：

①基于用戶畫像的標簽建設，需要考慮畫像的多層屬性，社會屬性、基本屬性、市場屬性、交易屬性、行為屬性等，通過畫像篩選人群的時候，可能需要通過數據模型建立用戶分層的過程，所需要用到的輔助數據；

②基于智能運營的標簽建設，運營策略、活動、方案的數據需求收集，哪些標簽需要用到埋點中的信息；

③基于營銷系統的標簽建設，涉及到渠道分配、廣告投放、點擊預測等，可能需要對曝光、點擊、轉化進行全鏈路的埋點建設，或者基于某一個產品使用鏈路，埋點數據要完備；

④標簽管理，沒有一套產品來支撐，多標簽你怎么對外提供；海量的標簽，又要怎么做標簽管理。

有不少開發人員認為埋點不分前端和后端的，也不分客戶端，只要有需求要對某段代碼進行分析或者性能上的要求就會有埋點。

埋點就是插入一段跟現在業務邏輯毫無相干的代碼進行某些數據收集，通過對于這些數據進行分析，我們可以得到很多有用的信息。前端埋點在性能要求很高的網站大量普及，比如說淘寶，京東等等日入訪問可達百萬甚至千萬級別的網站，對于這些網站進行埋點是非常有必要的。

通常來說，埋點階段是在頁面onLoad階段即一旦頁面加載完所有內容，就會執行這段數據。也可以根據不同的業務邏輯進行代碼處理。 埋點的作用可以提高渠道轉化:通過用戶的操作序列，找到用戶流失的節點。

大數據時代，多數的web或app產品都會使用第三方或自己開發相應的數據系統，進行用戶行為數據或其它信息數據的收集，在這個過程中，埋點是比較重要的一環。作為開發和測試人員你知道什么是數據埋點嗎？作為測試重點要關注哪些方面？埋點測試的過程有兩個比較重要的環節，埋點上報和埋點落庫。

埋點上報：無論是前端埋點還是后端埋點，是否正常按照相關規則進行上報，相關的事件名、屬性值都是否完整正確上報。

埋點落庫：埋點上報完的數據是需要存儲到數據庫當中再進行相關的數據統計、分析、歸類等等，除了檢查埋點上報，還要看終數據是否正常落庫，相關數據字段是否正常。 搭建前端監控平臺之數據上報，需要通過埋點方案來實現。前端埋點產品有哪些好用的

前端埋點技術方案如何實現？靠譜的前端埋點框架平臺

所謂埋點，是數據采集領域（尤其是用戶行為數據采集領域）的術語，指的是針對特定用戶行為或事件進行捕獲、處理和發送的相關技術及其實施過程，為進一步優化產品或制定有針對性的運營計劃提供數據支撐。

埋點的實質，是先**應用運行過程中的關鍵節點，當需要關注的事件發生時進行判斷和捕獲，獲取必要的上下文信息，將信息整理后發送至指定的服務端。

webfunny前端埋點，是一款輕量級一體化埋點系統。webfunny埋點采用代碼埋點方案，數據“采集+管理+分析”智能一體化，數據驅動業務，讓埋點不再困難。代碼埋點是基本也是重要的埋點方式，適用于需要精細控制埋點位置、靈活的自定義事件和屬性等精細化需求的場景。 靠譜的前端埋點框架平臺

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