數據採集的重要性不言而喻。
一、數據採集方案
目前有三種常見的數據採集方案，分別是埋點、可視化埋點、無埋點。
1. 埋點
埋點也稱打點，通在在產品（網頁、APP等）中手動添加統計代碼收集需要的數據。
假設要收集用戶註冊數，就需要在註冊近鈕處加載相應的統計代碼，谷歌統計、百度統計等工具採用的就是這一方法。
痛點：工程量大、週期大，容易發生漏埋、錯埋的情況。
2. 可視化埋點
可視化埋點是埋點的延伸，通過可視化交互的方式來代替手動埋點。這種方式降低了用戶使用的門檻，提升了效率。
無論是埋點還是可視化埋點，數據運營都需要起到承前啓後的作用；收集業務部門數據需求，撰寫需求文檔，向技術部門提交埋點需求。
3. 無埋點
無埋點顛覆了傳統的“先定義再採集”的流程，只需要加載一個SDK就可以採集全量的用戶行爲數據，然後可以靈活自定義分析所有行爲數據。
優勢：成本低、速度快，不會發生錯埋、漏埋情況；使用無埋點方案，數據運營可以擺脫埋點需求的桎梏，將更多時間放在業務分析上。
二、數據報表
定期向業務部門提交數據報表是數據運營的工作之一，包括日報、週報、月報、年報。
數據報表建立在數據指標體系的基礎上，數據運營應該讓這部分工作儘可能自動化。
- 搭建數據看板（Dashboard)是除了數據報表之後又一項工作，數據看板往往和企業的BI系統連在一起，屬於數據可視化的一部分。
- 在資源充足的企業，往往採用自建的方式搭建數據平臺
- 對於中小企業，合理藉助第三方數據工個是一個非常不錯的選擇
在數據採集和數據可視化這個環節，數據運營應該善於藉助工具，減少在數據採集、數據清理、數據可視化上面耗費的時間。
