大数据时代下的无埋点数据采集策略

"本文主要探讨了在数据采集领域，尤其是移动App中遇到的埋点问题，以及如何通过无埋点技术解决mos管发热等问题。文章首先阐述了埋点的挑战，然后介绍了不同的收集策略，包括基于页面点击的AOP全量收集、按需配置的列表浏览量收集和基于KVC的业务数据收集。最后提到了xPath在页面定义中的应用。" 文章首先提出了“埋点之殇”，随着流量红利时代的结束，精细化运营成为趋势，传统的埋点方式在粒度、数据实时性以及动态收集业务数据方面存在不足。在大数据时代，需要更细粒度的数据，如页面、点击和浏览量。为解决这些问题，文章提出了几种策略。 一是基于页面点击的AOP全量收集策略，通过AOP（面向切面编程）技术实现页面事件和点击事件的全面捕获，并且可以按需配置收集列表浏览量。这种方式减少了行为日志的粒度，提高了数据的全面性，但同时也需要关注如何在最小化流量消耗的同时获取最有价值的数据。 二是列表浏览量按需配置收集，关注列表元素的曝光量和停留时间，只上传KVC（Key-Value Coding）配置的列表元素，以进行更深入的分析。通过iOS的Hook技术和Android的OnScrollListener，实现对列表元素的监听，特别是对停留时间较长的元素进行收集。 三是基于KVC的业务数据收集，通过元素的位置和内容分析来捕获交互流和内容流。自动获取如Button、Cell等元素的数据，同时可以通过xPath和反射来配置和获取业务数据。iOS中利用KVC的valueForKeyPath方法，而Android则采用自定义反射机制。 在讨论xPath相关的内容时，文章提到了页面定义的问题，指出Controller和Activity类名可能不足以描述子页面，需要考虑ChildController或Fragment等子页面结构，以更精确地定位和收集数据。 文章从多个角度探讨了如何优化移动App的数据采集，通过无埋点技术解决了传统埋点带来的问题，实现了更高效、更精细的数据收集，有助于提升业务分析的深度和广度。在实际操作中，可以根据具体情况选择合适的收集策略，以适应不断变化的业务需求。