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【经验分享】IT运维产品如何进行数据埋点分析?

  • 发布时间:2021-05-26

【经验分享】IT运维产品如何进行数据埋点分析?

【概要描述】在任何一个产品课程中都会讲解到数据分析,数据分析的基础是要做好数据埋点,但是课程中往往用C端产品作为案例,产品的优化围绕着流量和转化率,而讲解B端产品的老师,也多会用网商系统举例,分析客单价、流失率,与IT运维产品的数据分析有较大出入,那么IT运维产品又该如何进行数据埋点和数据分析?对此笔者参考了一些网上的资料,做了粗浅的思考和分析。

  • 分类:技术原创
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  • 发布时间:2021-05-26 13:50
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一、前言

 

在任何一个产品课程中都会讲解到数据分析,数据分析的基础是要做好数据埋点,但是课程中往往用C端产品作为案例,产品的优化围绕着流量和转化率,而讲解B端产品的老师,也多会用网商系统举例,分析客单价、流失率,与IT运维产品的数据分析有较大出入,那么IT运维产品又该如何进行数据埋点和数据分析?对此笔者参考了一些网上的资料,做了粗浅的思考和分析。

 

 

二、明确埋点目的

 

要做好一件事的前提是明确为什么要做这件事,做这件事的目的是什么。

 

在《用户体验要素》中,作者提出了用户体验的五层模型,分别是战略层、范围层、结构层、框架层、表现层,在没读这本书之前,笔者对于产品体验的理解局限在后三层——图样是否感觉美观大方、按钮摆放是否符合大众习惯、页面结构是否合理等。而产品体验优化的目的,应该围绕着五层模型的前两层,也就是战略层和范围层。清楚产品的战略定位,以及能力范围,后三层的思考才有核心,从而使得每一个思考出来的优化方案都在为巩固产品战略地位、更好地实现产品能力而服务。

 

同样的,在数据埋点这件事上,最终目的其实也是为了强化产品能力和巩固产品战略地位,所以在做IT运维产品的数据埋点工作之前,首先要做的不是思考要做哪些数据的分析,而应该先把产品的战略地位和能力范围梳理清楚。

 

 

 

三、反映能力优劣

 

清楚了产品的定位和能力范围,下一步就是思考产品怎么样才算是“被用好了”,跟C端产品不一样,IT运维产品解决的是规范和效率问题,因此并不一定是点击率越高、页面停留时间越长,产品就越优秀,情况可能恰恰是相反的。

 

这时候,就需要去分析产品提供的每个重要能力,如何佐证它真实地“被用好了”,例如备份管理,它的能力之一是定义重要数据,在实际生产环境中,企业若上线新的应用,一定存在重要数据需要备份,如果重要数据占比与其他应用类似,证明定义重要数据这项功能被用好了。反之,如果新应用上线时,用户并没有想到定义重要数据,或者重要数据占比小,那么说明备份管理存在某些问题,影响用户使用了。

 

类似的,如果客户的备份系统都对接上了我们的产品,说明对接备份系统的功能能够很好的被使用;如果备份策略都关联上了重要数据,说明用户对备份管理的操作已经形成了习惯。

 

 

四、进行数据采集

 

当我们清楚了哪些公式可以协助更好地了解产品使用情况时,我们就可以针对这些公式中的参数去进行数据埋点,根据之前的分析,不难发现分析一个产品所需要的数据不一定是该产品本身的数据,例如分析备份管理所需要的部分数据可能来自于CMDB,甚至有些数据没有被记录在任何系统里,如备份系统的数量,这时候就需要去整理归纳,通过技术手段来进行信息采集,面对不能通过技术手段采集的信息,可以采用其他的办法,例如每次到客户现场调研的时候,都可询问客户目前有几套备份系统。

 

 

五、总结

 

以上是对数据埋点分析一些粗浅的思考,笔者认为若是按照这个思路深挖产品,对每个产品都进行剖析,可以找到运维产品的一些共性,随着企业业务规模的拓展,数据埋点和数据分析会愈加凸显价值。​​​​

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