解决方案架构师的一项职责是确保振幅客户在使用其产品的全面数据分类法时远离入职流程。当我要求客户解释他们检测这种分类法的过程时，快速自助建站，我得到的回答是，"我们没有真正的过程。你有什么建议？"在与我们的产品和工程团队讨论了仪器仪表的最佳实践，并回顾了振幅最成功的一些客户的流程后，我们确定了构成可持续仪表流程的几个关键组件。这里有5个步骤，你可以纳入你的工作流程，让你开始走上更好的分析工具的道路。第0步：向你的工程师提供数据。在我们进入良好的检测过程之前，需要执行一个关键步骤0。如果没有这一步，无论你的整个过程有多好，你的工具就是达不到标准。拥有最佳仪器实践的产品开发团队从第一天起就让工程师参与产品决策和用户研究。"如果不在过程中投入工程设计，就不可能相信你的数据。"Ryan Ashcraft，高级产品工程师，振幅您如何鼓励您的工程团队变得更加数据驱动，并在明确定义的仪表流程上保持一致？以下是一些战术建议：在开发周期的早期就与您的工程师就分类法进行协作。一旦数据在生产现场，与工程师分享你发现的有趣的见解，或者鼓励他们以振幅来探索这些数据。您还可以与工程师讨论如何跟踪数据对您的业务产生积极影响。建议你的工程师使用他们关心的指标来激发他们对数据和分析的兴趣。例如，在Amplitude，消费返现，我们的工程团队已经测试了我们的站点性能指标。数据可以使您的工程师感到在他们正在开发的产品上投入更多的资金，定量地了解他们所构建的功能的影响，并在困难的决策过程中指导他们，大数据指的是什么，例如不推荐哪些功能。这也将使您的团队能够更好地维护一个高效且功能强大的分析工具流程。步骤1：为数据命名约定定义一个公司范围的标准和指导方针。标准化所有团队和所有平台用于事件、事件属性和用户属性的语法。通过以下方式将本标准纳入一个易于理解的指南中：在你的公司内部维基链接。如果您有一个功能规格的模板，那么这个标准应该链接到该模板中。在产品开发入职过程中分享标准。如果没有对齐，那么跟踪可能会由于团队使用不同名称检测数据而中断。我们的数据分类术语手册是一个很好的资源，用于命名约定和如何最好地构建分类法。相关阅读：减少数据验证的难度第2步：定义成功指标并在构建功能之前考虑问题。在构建一个特性之前，pm和设计人员应该确保定义成功指标，大数据时代是什么意思，并考虑他们想用收集的数据回答的问题。成功指标是指您希望跟踪或看到因产品更改而更改的度量。你可能想用你的数据回答一些问题：成功意味着什么？你怎么知道产品更换是否成功？失败是什么样子？您要跟踪什么漏斗转换？你的特性规范模板应该包含一个区域，让你写下这些成功指标和问题。一旦收集到这些信息，就可以派生事件和属性，这些事件和属性将允许您回答这些问题并跟踪这些度量。请参阅我们关于如何为产品发布设置度量标准的文章。第3步：与您的工程师和数据调控器协作，为新特性完成分类法。工程师应该从一开始就参与整个过程，因为他们可以最好地验证您希望跟踪新功能的数据的可行性和范围（例如，事件发生时此事件属性的值是否可用？）。您的工程师是一个很好的资源，可以优先考虑哪些数据是最重要的，以及了解在每个用户操作时哪些上下文是可用的。协作是工程和使用数据的团队之间的关键。在一个理想的世界中，分析师、工程、QA和分类/规范之间不存在隔墙建造者。你的工程师是一个很好的资源，可以优先考虑哪些数据是最重要的。根据公司的规模和结构，您可能还需要考虑创建一个数据调控器角色，其职责包括拥有数据的结构、内聚性、质量和维护。每个事件的属性和属性都是计划好的，以确保每个事件都有一个关键属性。相关阅读：伟大分析的基础是一个伟大的分类学步骤4：在一个中心资源中记录分类法，该资源在实际的代码插入过程中很容易访问。这对于持续的协调非常重要，尤其是在包含多个需要访问数据的团队的组织中。振幅客户常用的一些工具有：谷歌/Airtable电子表格融合/内部wiki页面振幅分类插件中的模式拥有一个中心资源是至关重要的，因为您可以轻松地复制在功能之间共享的必要上下文。例如，如果您要更改签出流程，则可以复制所有签出事件应跟踪的"购物车"属性。"对齐必须在工程级别进行，而不能在电子表格级别进行"。Tanner McGrath，振幅增长主管但是，大淘客，如果您希望与工程团队的协作尽可能无障碍，那么最佳和最有效的方法可能是在GitHub中构建一个分类存储库，其中定义了事件类型、事件属性和用户属性。然后每个团队都可以使用这个存储库。例如，这可以确保Android和iOS对相同的数据始终使用相同的名称。此外，团队成员可以很容易地跟踪对回购的承诺，而对电子表格的编辑则更难遵循。编写跟踪代码的工程师也可以随时访问GitHub回购。最后，许多工具，如Airtable和Amplitude的Taxonomy附加组件也包含有用的api，可以利用这些api直接在代码库中维护分类法。步骤5：一旦数据被仪器化，项目经理和工程师应该一起工作，对数据进行验证和质量保证。与代码评审过程类似，您应该有一个指令插入评审过程。在将数据发送到生产环境之前，分类法更改应该始终以振幅形式发送到测试项目。然后，工程师或项目经理可以用新测量的数据创建一些样本图表，以验证其准确性。有关如何在振幅中验证事件数据的最佳实践，请查看我们的视频演练。良好的仪表流程的重要性插装是整个数据治理策略中一个很小但很关键的部分，需要构建到产品开发工作流中。遵循这五个步骤将确保您的整个团队，从分析师到工程师，都与您试图用数据实现的目标保持一致。