如何从海量数据中，快速采集到你想要的数据？

大数据时代，什么最重要？毋庸置疑，是数据。“数据是新时代的石油和黄金”业界专家如是说。有了数据，就有了业务飞速增长的基础引擎和原料，没有数据，你将失去一切。

用户通过手机、平板、电脑及IOT等设备每时每刻都在生产数据，营销人员、销售人员需要通过大量数据快速对市场形势做出分析与决策并付诸行动！

一、数据采集与分析现状

当下，数据采集有2大痛点，浪费大和效率低。每个分析平台都有自己的SDK，都需要通过集成SDK来获得数据，如果需要对比使用不同分析平台，则需要集成多个SDK，这样会导致程序增大，多重监控事件，浪费手机的计算能力、内存、网络流量等资源，其实完全可以用一个SDK来收集数据，这样就会大大减少资源浪费。

另外一个痛点就是效率，市场行情的快速变化，让APP和网页的更新迭代进程加快，数据的及时性显得尤为重要。如果依然通过业务部门提需求，IT部门开发这种常规模式，会带来非常长的需求满足周期。只有通过动态标签管理的配置规则，可视化埋码，快速、低门槛、无代码式的让营销及业务人员掌握数据收集主动权，才能根本提升数据采集效率。

目前市场上自研、第三方等分析工具成百上千之多，每个工具都各有特色。对于公司而言，选择3-4款分析工具很正常，有的适合分析用户行为，有的适合分析广告效果，有的适合分析业务绩效，有的适合做A/B测试等。

如何高效快速采集数据，并支持发送至多平台进行分析？

华为动态标签管理器服务（DTM）,将开创数据收集与发送新时代。

二、灵活便捷的利器

华为动态标签管理器服务（DTM），让不会编码的同学能够随时随地通过在网页编辑配置规则（数据何时发送，发送的内容，发送的目的地等）并发布，从而快速获得所需的数据，并能自由将数据发送给不同数据分析平台。DTM的有所为，所不为：

DTM 不生产数据，只收集数据；
DTM 不通过编码等“费力”的方式搜集数据，只通过配置规则或可视化方式“简单易用”地搜集数据；
DTM 不分析数据，只把数据按照要求发送到您想要使用的数据分析平台。

三、如何通过DTM动态灵活地收集及发送数据

上图是一个电商购物页面，如果点击“收藏商品”按钮，我们希望快速地把此事件上报给Huawei Analytics平台，该怎么操作呢？

很简单，我们只需要在DTM Portal页面上配置好数据收集的规则即可，规则包含三大部分内容，我们简称为3W，就是：

数据何时发送（when）：什么事件发生后发送数据。

发送什么内容（what）：事件本身的属性及上下文数据。

发送到哪个平台（where）：这里可以选择多个中一个或者多个发送，如Huawei Analytics，Google Analytics，Facebook等数十个平台。

首先看何时发送（when），我们配置一个条件，所谓条件就是数据上报的时机，在这里就是用户点击“收藏”这个按钮的时候触发，具体配置如下：

然后是发送到哪个平台及发送的具体数据，如下图所示，配置完成后点击“发布”即可。

配置完成后，只要点击了收藏商品按钮，我们就会在Huawei Analytics平台收到有关“收藏商品”的事件，同时也会看到收藏商品的属性。如“商品名”，“颜色”，“版本”。如果需要把数据发送至其他平台，选择同样的条件，配置一个新的发送目的地的账号和参数即可。

上述的配置实现原理是什么？

对于APP来说，只要在APP第一次集成一个SDK，以后在DTM Portal创建包含数据“3W”（when，what，where）的配置文件即可。根据需要的数据创建配置，再也不需要找开发人员对需求。需求排期、需求分析、需求开发、需求测试、打包发布这些流程均不再涉及，从此走向数据收集“随需”而动的良性循环。

对于网站来说，更为简单，只要在网站各页面插入一段JS代码，以后即可在DTM Portal创建包含数据“3W”（when，what，where）的配置文件。

看到这里，是不是觉得相比传统硬编码模式，这样大大提高了数据获取效率？还是觉得学习门槛有点高？那可视化埋码将帮助您更加轻松获得数据。

什么是可视化埋码？可视化埋码是通过点击交互，在产品界面上直接进行埋点。先分析，再圈选，是一种所见即所得的埋点方式。

目前在TMS市场，华为DTM有可能是首家将标签管理系统和可视化埋码结合起来的首个产品。

如下图所示，我们进入“可视化埋码”界面，圈选“收藏商品”按钮即可添加埋码，之后还可以添加此事件的参数数据，如商品名、颜色、版本、容量等数据，一旦用户点击了按钮，即可上报此事件“收藏商品”及参数“商品名”，“颜色”，“版本”，“容量”等数据到所选择数据分析平台。

可视化埋码有两个优点：一是运营人员也可以埋点，无需开发支持；二是埋点方案更新后无需修改代码，无需发布应用。通过可视化埋码，可以更快速，更低成本完成数据的收集。

华为动态标签管理，更多的用户行为平台支持，更动态的配置数据收集策略，更快速，易用的数据获取，更灵活的连接多数据分析平台。

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