一、埋点数据上报基本流程
埋点数据从收集到处理、存储，最终服务于业务逻辑和运营优化，大体上分为以下几个步骤：
其中数据上报关键步骤在于数据收集和数据存储两步，经过基本处理和转译的数据存储在数据仓库和数据报表中，帮助进行业务分析和运营决策。
二、产品的数据上报链路
2.1 数据上报方式
1. 前端触发上报
时机埋点采集时最常用的一种方式，用户在前端进行相应操作时即进行数据上报，主要目的为了解用户在前端的交互行为。
2. 前端获取后端结果上报
此种上报方式的主要目的在于，除单纯获得用户前端交互操作行为本身，还要获得用户操作结果，包括操作行为成功、失败，成功须同时传输操作结果，失败须上传失败原因、系统报错内容等。
3. 后端触发上报
此种方式在后端处理结果出来后即上报，数据及时性高，基本不会出现漏报情况，但由于是后端数据来源，因此对用户使用时的设备终端及软硬件环境等缺乏属性记录，附带参考信息少。
4. 后端获取前端属性触发上报
集合了前端触发上报和后端触发上报的优点，数据完备性、准确性最高，但开发成本也较高，须综合考虑业务需要和数据属性要求后采用。
2.2 数据上报时机
1. 实时上报
埋点数据获取时即上报，此种方式数据及时性高，但如果埋点在客户端或前端，过于频繁的数据上报可能造成客户使用体验受到影响。
2. 延时上报
如批量打包上报，为了保证用户单个功能的使用体验，避免因过度上报对正常访问造成影响，无论单个埋点的数据量多少，减少上报的请求数，在累积到特定数据量时进行上报。
2.3 以营销活动主要数据埋点上报链路为例
三、常见的埋点问题及其产生原因
1. 数据源错误
采集的页面埋点错误，或数据处理时数据解析方式错误造成转义失败。
2. 数据丢失
多产生于批量打包上报时数据遗失，或是网络中断时数据上报失败造成的日志缺失。
3. 数据不准确
统计口径不一致、埋点定义差异、采集方式误差均有可能造成这一结果。
四、如何提升埋点质量
4.1 建立埋点规范
包含埋点命名规范、Key-Value字典、标准流程等操作层面约束。
4.2 埋点测试和验收
本阶段要对埋点数据的正确性、顺序性、完整性进行测试和验收。
（1）正确性主要检验埋点是否触发、埋点数据上报方式和上报时机是否符合埋点需求设计；（2）顺序性主要检验埋点采集和上报前后顺序是否正确；（3）完整性主要检验各埋点场景是否开发完毕，上报数据是否完整无损。
4.3 全流程埋点管理
包含埋点需求提出、埋点需求评审、规范化埋点开发、埋点自测、埋点验收、埋点上线、关键决策人员、版本更新、版本管理、埋点数据可视化等。
