数据建设工作并不是一件简单的事，在做好数据建设是需要讲方法的。

之前有个读者给亮哥留个言，但亮哥无法回答，只有沉默了，想了想，今天还是写一篇文章吧。

读者问：

亮哥你好，看你的书很久了，但是有一个问题困扰了我很久。在做用户数据分析的时候，我们常用的第三方类似Umeng这种统计工具，其相关数据是不互通的，也就是我没办法从用户的活跃数据，反推到这部分用户在功能使用上的情况。 另外多数公司在人力物力上的不足，以及时间成本的影响，都没有条件自建数据统计工具，这种情况下，有没有什么比较好的办法，可以处理这样的矛盾呢？ 另外自建数据统计系统，有什么好的建议吗？

「维度」这两个字，很多人在做数据分析提需求的时候，都会碰到。

但也有很多人写成「纬度」、「围度」，其实亮哥不知道哪个是对的，但是从我的理解来说，「维度」比较合理。

在互联网里工作，对数据这件事情，可以说，任何一个工种，都必须与之打交道，只不过关注的点可能并不一致而已。

对于做市场、PR、公关的同学来说，他们关心的是大而化之的数据，你会发现那些市场品牌宣传稿、公关稿里谈及数据，都很大，譬如：

某产品上线至今，拥有X万/亿注册用户，日活用户超过Y万/亿，平均每5分钟，产品就会被下载一次……每秒钟同步处理Z笔交易……

诸如此类。

对于做产品的同学来说，他们关心的是用户怎么使用产品，用户从哪些入口进入，在哪些页面或功能点上停留进行使用，多长时间或达成何种目标后离开。

对于做运营的同学来说，他们关心获取一个新用户需要多少钱，atv，自己的活动有没有好看的ROI，自己申请的预算是否带来了预估的效果，下个月的KPI究竟是用户活跃还是转化付费。

所以，如果一家公司里，没有人关心数据，或者说，该关心数据的人不关心数据，或者关心了错误的数据，那就是一场灾难。

数据的维度非常广泛，有时间维度（日、月、年、时、分、秒……），也有动作维度（注册、激活、登录、使用、转化、付费、流失……），还有空间维度（访问时长、页面数……），以及各种率。

对于一家企业来说，想要好好的运营（我说大运营），对于数据的把控是十分重要的，这一点不必多说。

2.做产品最需要知道的一些数据

Web和App，大家关心的点是不一样的。

大多数人会接触的都是非常表层的数据。

譬如说，Web时代，讲究UV、PV、访问页面数、停留时长，这些看起来是很通用的指标；App呢，就讲究注册用户数、活跃用户数、付费用户数，这些看起来也是很通用的指标。

所以，你会发现，Web时代，Google、百度都会提供统计工具，实现方式也很简单，申请个账号，获取一段代码，把代码放到每个页面里，这是最粗的做法；App时代，也有人提供统计工具，友盟啊、诸葛io啊，之类的，有些只要你接入SDK，有些则需要你上线部署。

但是，我说的这些都是很粗的维度。

这些粗颗粒的数据，在粗放式运营时可能很管用，但是它们都只能体现最表层的数据，也就是说，你可以通过数据的走势去判断目前产品的健康程度和成长情况。

但是，一旦数据发生大波动，你想要找到原因，就难了，因为这些宏观数据并不进入微观领域。

你想要了解微观，那么，Web时代，你要会配置路径，所谓路径，就是流量从进入到离开，经过的路线，和打游戏一样，你要植入足够的侦察力量，你才能拿回来一些情报用作监控，或者分析；App时代呢，你需要有自己的数据团队，他们要能够去通过埋点搭建出用户的行为模型，在模型里，可以看到用户的使用情况。

其实就这么简单，因为这些都是基础工作。

而在基础工作中，提出需求和上线解决就很重要，这也就进入了这位读者纠结的部分。

3.如何提出数据需求

这里，亮哥要和你聊聊怎么去提数据需求，以及从哪里去摸出数据需求的线索。

如果今天，开发团队里有一个数据小组，你知道作为运营要如何去提数据需求吗？

第一，你要非常了解业务。

什么是非常了解业务呢？我在训练一个数据专员的时候，会要求他用2周时间，什么事儿都不干，去和每个业务Leader聊天，弄清楚目前涉及到各业务的产品中，整个业务流程是怎样的，用户的使用流程又是怎样的，需要几步动作，最后会反馈什么。然后回来和我说，能说清楚的，进入下一环，说不清楚的，重新去了解，直到能掌握业务的真实情况才算完成。

第二，要基于业务的未来去提埋点需求。