就這樣，日期到了。這是人們期待已久的日子，屆時將會出現大量銷售。你花了六個月的時間來計劃這一天。您準備好了庫存，保證了網站和應用程式的基礎設施能夠支援大量訪問，並設計了精彩的行銷活動，以進一步提高您的業務銷售額。
這一天開始了，活動正如火如荼地進行，但是當您訪問分析工具時，一切都變暗了。即時報特別資料收集告顯示您的網站和應用程式上總共有零個使用者。您的手機開始響起，收件匣中開始彈出電子郵件：“我的資料在哪裡？”、“分析發生了什麼？
經過簡短的調查後，您發現廣告活動目標網頁的資料收集執行得很差，並且沒有收集任何資料。 IT 部門緊急介入，經過多次會議和數小時的討論後，他們確定了問題的原因並發布了更正方案。然而，已經太晚了。
這一天結束了過去六個月所做的所有工作都受到了嚴重損害
已實現銷售，但未計入分析工具。由於缺乏數據，無法在白天即時優化行銷活動，導致銷售量遠低於預期。所有本可以從數據中提取的情報，這些情報本可 中國人在歐洲 以幫助豐富當前的活動和未來的活動以產生更多的銷售額，但都被浪費了。
這個故事雖然是虛構的，但仍然代表了我國一些企業的現實，尤其是面對一些季節性的日期，例如黑色星期五。當人們大肆談論成為數據驅動型組織、將所有決策都基於數據的重要性時，看到一些公司在處理其網站和應用程式上的數據收集活動時的疏忽是矛盾的。
資料收集不僅僅是安裝在您的網站或應用程式上的一段程式碼，用於收集特別資料收集資料並將其發送到某個儲存庫。
數據收集代表願景
當它結構良好時，它可以賦予組織權力，使他們能夠拋開數位化工作的通用願景，即在線上世界中執行的所有行動的結果都集中在一起。相反，我們對每個用戶都有一個細緻的策略視角，了解每個用戶在購買產品或服務的過程中的個人資料和時間安排，並了解每個管道在過程中的運作方式。這樣就可以為每個使用者設計準確且有針對性的通信，減少訊息傳遞的摩擦並增加開展業務的機會。
為了改善目前的情況，DP6 正在其部落格上發布一系列有關資料收集的出版物。在四月份，我們將發布一系列文章來試圖理清這個主題，包括：如何進行一致的資料收集、建立資料的最佳實踐以及特別資料收集市場上可用的工具。
今天我們首先討論良好資料收集的支柱。這些將作為所有類型收集的指南，並且是良好實踐的基礎。
我們今天在資料收集方面發現的主要問題是這樣一種心態：擁有資料比沒有資料更安全，也就是說，即使資料在特定情況下沒有用處，也要收集一切。
這似乎是一個無害的想法，但它最終反映了一個文化問題，可能對收集的數據的品質非常有害。因此，我們此時需要加強良好的實踐。
良好實踐
收集數據的標準化：
數據標準化對於整個分析過程的運作至關重要。使用標準化收集，工程團隊只需花費更少的精特別資料收集力即可使數據可用於分析。如果沒有標準化，資料將無 擁有不同程度的控制權 法相互通信，這需要使用 ETL（提取、轉換、載入）流程來強制整合。儘管這通常是必要的，但無論標準如何，減少其使用始終應該是一個目標，以避免不必要的成本，無論是直接的貨幣成本還是團隊的成本，或者由於依賴開發而可能出現的延遲，而這反過來又往往很複雜。
例子：
每一件都在自己的盒子裡：
此步驟中要遵循的最重要的概念之一是Tidy Data，其支柱之一指出每個變數必須在資料庫中擁特別資料收集有自己的欄位。這一點與所收集資料的標準化直接相關，因為通常希望在一個維度中插入多個變數以遵循某些定義的模式。但是，如果是這種情況，您應該為這些變數建立新的維度，可以透過簡單的方式對其進行分段，而無需使用正規表示式處理基數。
例子：
標籤管理器的標準化：
在網路分析領域，經常會發現專業人士對組織的標籤管理器缺乏標準化感到不滿。由於難以理解和定位實現，不採用標準化最終會使工具的使用變得耗時，這一事實可能會產生重複實現等極端情況特別資料收集。
這是由於開發或維護過程中的失敗所造成的。例如，假設您受僱維護預先設定的 沃沃盒 追蹤程式碼管理器 (GTM) 容器，而在您上班的第一天，其中一個主追蹤程式碼停止運作。您在對新容器沒有任何真正了解的情況下，決定進行新的實施以加快交付速度並減少影響。該集合再次開始工作，但代價是打破 GTM 標準，以及其他可能對以後產生影響的點。
理想的情況是讓您的標籤管理器保持井井有條和標準化。標籤特別資料收集調整可能需要 10 分鐘或 1 天，具體取決於環境的標準化程度，直接影響回收區域的回報和效率。
必要的，而且只是必要的。非凡之處太多了：
這是該領域的每個人在職業生涯中至少犯過一次的罪過，因為很特別資料收集容易被分析選項嚇倒，並且想要收集所有內容。或者，您這樣做可能是因為擔心某些領域要求進行分析，但沒有足夠的數據支援。然而，隨著經驗的積累，我們認識到我們不會使用收集到的所有數據中的一小部分。不僅如此，除了標準化之外，所有這些數據的維護也變得不可持續。
解決這個問題的最好方法就是對話。換句話說，與要求您特別資料收集收集資料的領域交談，詢問收集資料的原因以及如何應用資料。始終確保資料收集遵循組織的目標以及驗證其成功所需的 KPI。這樣，你的表現就會透明，收款過程對其他人來說也會更清楚。