埋点是企业数据采集的重要一环，需要业务、产品、技术等多个部门合力制定埋点方案并进行实施。但随着应用侧产品的不断迭代和埋点治理人员的流动，企业对埋点的管理暴露出诸多痛点：

应用多，规范难统一

很多企业开发了多款应用，每个应用均有自己的专属产研团队，各组管理隔离，容易出现埋点风格迥 异、规范很难统一等乱象。

长期下来，会导致埋点事件和属性定义不清晰/杂乱/重复、元数据严重膨胀、方案复用性差等问题，业务侧难以使用。

埋点规范难落地

即使内部建立起了统一的埋点规范，在使用文档维护的过程中往往需要投入大量人力进行人工校验，很难有效推动落地，后续迭代与维护步履维艰。

数据质量难掌控

校验数据内容是把控数据质量的关键环节，但因来源复杂、数据量大、实时性要求高和数据安全等问题，企业很难通过以人工校验的方式实现，需要采用更加高效和自动化的工具，并结合业务需求和数据特点进行针对性的管理和优化。

埋点事件周期难维护

埋点事件的周期与应用版本和开发的生命周期有强关联，随着版本迭代和埋点方案的不断调整，埋点事件上下线、版本变更等很难通过人工记忆与文本进行维护，造成业务用数难、理解难。

综合来看，企业的埋点痛点聚焦在埋点规范不统一、埋点流程管控难两方面。

为方便企业快速具备创建符合规范的埋点方案的能力，GrowingIO推出了线上埋点管理工具——埋点方案管理，提供「埋点规范管理」「埋点方案生命周期管理」「埋点效果验证」等核心模块，实现规范与流程两手抓，快速提升数据质量：

·建立统一收口，自上而下建立企业级埋点规范，充分保证埋点质量 ；

·从“需求”到“发布”对埋点周期进行全流程把控，提供跨团队协同的流程管控能力，保障落地效果。

统一规范管理

线上快速创建符合平台规范的埋点方案

企业的应用和系统在完成首次统一接入（分析云）后，还需要进行持续迭代，埋点方案也要不断调整。

统一规范后的埋点管理可保证埋点的一致性和准确性，方便分析师快速找到数据，简化操作流程，是提高数据质量和可靠性、降低开发和沟通成本的最佳选择。

业务和开发人员在GrowingIO分析云上首次制定埋点方案时，直接利用埋点治理工具在线上新建埋点方案，并对埋点事件、用户属性下的多个维度进行定义和命名，附加详细描述，以此作为统一的埋点规范。

埋点方案创建示例，在方案状态为「待提交开发」时，可持续添加埋点事件

初次创建完成后，接下来埋点管理工具可为迭代中的应用快速生成埋点方案，业务人员在添加新的埋点事件和用户属性时可直接选择“已有”的事件和属性，复用过往数据，避免信息冗余，优化资源配置。

如需新增事件、新增属性，业务人员也可及时进行重复判断和命名规范校验，极大节省开发成本。

有了统一的埋点规范，开发人员在数据上报时便有了清晰依据，面对多种类型的数据可一一对应埋点规则，进行数据校验，保证数据的准确性和一致性，为上层分析提供优质统一的数据。

流程管理

高效管理跨团队协作的埋点流程

埋点作业的全流程包括：方案设计、方案审核、埋点开发、埋点上线，需要多部门、多角色协同作业。

其中，如何跟踪进展、如何保证信息一致性、如何流转/交接工作、如何做好关键动作留痕等跨部门沟通的常见问题频频发生，导致埋点流程管控难，最终拖慢作业进度和质量。

埋点治理工具可围绕埋点方案从提出需求、方案设计，到开发、测试、上线，再到下线的全生命周期，提供待提交开发到开发完成的多个关键状态，帮助企业高效管理跨团队协作的埋点流程，极大降低跨部门沟通成本。

埋点管理工具可管控埋点方案全流程

管理员根据部门分工不同可对不同人员设置不同权限，确保责任到人、流程清晰，及时跟踪进展，保证方案执行效果和数据安全。

借助这一工具，绝大部分埋点方案制定和执行的动作都可在线上进行，而且能记录所有痕迹，即便发生人员变更，也不影响前后信息的一致性，部门负责人可严格把控埋点流程，减少无用功，提高埋点效率。

和使用「钉钉」「飞书」等办公工具来定义工作规范、管理工作流程相似，埋点管理工具也是对线下埋点流程的线上工具化。

借助这一工具，埋点方案制定和执行的各部门有据可依、分工明确，埋点信息可传承、可溯源，数据校验更方便，极大降低了跨部门沟通成本，保证了数据的准确性。