伴隨著大數據計算能力的軟硬件環境成熟，國內大部分企業的數據意識在逐漸提升，寄希望于數據高效應用，基于數據驅動的力量推動決策落地。在這個過程中，數據采集作為數據應用的起點，其重要性不言而喻。目前，神策已開源 40+ SDK，并支持多種埋點采集方案，如代碼埋點、全埋點和可視化全埋點。 可視化全埋點，即無需通過技術人員進行代碼埋點，可直接采用可視化的方式定義一些特定事件屬性進行埋點，從而輔助分析。可視化全埋點可以直接在網頁或移動 App 的真實頁面上圈選，相較于其他埋點方案更貼近業務場景，便于業務人員自主埋點，很大程度上降低了技術門檻。 神策數據提供的可視化全埋點解決方案，支持多種環境和框架，包含設備橫屏、配對碼連接、內嵌 H5、mPaaS 和 React Native 框架；同時，針對跨平臺、跨版本、多入口提供事件合并分析功能。隨著數據采集方案逐步邁向場景化、行業化、智能化，神策數據秉承“為客戶帶來價值”的理念，升級迭代出 App 可視化全埋點 2.0 版本，正式支持可視化全埋點自定義屬性功能，解決傳統可視化全埋點無法采集像商品標題、商品價格、點贊視頻名稱等和業務相關數據的痛點，在原有的數據采集方案上增強精細化數據采集能力。神策數據 App 可視化全埋點 2.0 可以將電腦與手機畫面同步，增強定義事件的能力，具體如下： （1）定義多種類型的控件，支持根據其在 ListView 中的位置和內容進行篩選； （2）在電腦端便捷操作，右側界面動態展示當前元素的準確定義； （3）支持多種設備：手機、平板電腦、車機、機頂盒。

神策數據接入有以下步驟: 1.生成數據 在神策分析數據接入過程中，每條數據（包括任何事件行為和用戶屬性數據）都是一個符合數據格式的Json。 當希望一次發送多條數據時，可以構造一個Json數組，每個元素是一個完整的Json。 建議一次最多不超過50條數據； 僅發送一條可以使用長度為1的Json數組。 2.編碼 本步驟主要是將1.生成數據中的Json或Json數組進行編碼。 3.發送數據 即將編碼后的數據發送到神策分析接收數據的API。 4.其他 （1）如果沒有特殊情況，不建議自己實現上面的接入流程，而是使用SDK或工具的方式接入數據。 （2）神策分析是異步處理接收的數據，所以發送完成后需要等待片刻才能查詢到。

神策數據成立于 2015 年，是一家大數據分析和營銷科技服務提供商，主要為客戶提供深度用戶行為分析平臺，以及專業的咨詢服務和行業解決方案。立足于大數據及用戶行為分析的技術與前沿實踐，神策數據已服務證券、銀行、保險、品牌零售、電商、在線教育、游戲等 30 多個細分行業 1500+ 付費企業，連續三年的業績年均增長率超過 100%，續費率近 100%。 神策數據總部在北京，并在上海、深圳、合肥、武漢、成都、臺北等地均擁有本地化的服務團隊，覆蓋全國及東南亞市場，同時，公司擁有專業的服務團隊，為客戶全面提供指標梳理、數據模型搭建等專業的咨詢、實施和技術支持服務，并提供一對一客戶服務。公司在大數據領域積累多項核心技術，包括海量數據采集、存儲、清洗、分析挖掘、可視化、安全與隱私保護等。 2020 年，神策分析引擎 2.0 面市，再刷新行業標準，現支持 14 種靈活的數據分析模型，事件分析查詢速度同比提升 2.4 倍，每日幫客戶結構化用戶行為數據超過 2000 億條，超過 5 萬活躍用戶使用神策驅動業務增長。

簡單介紹幾種不同的數據導入方式： FormatImporter：Python3運行環境即可，靈活，只要裝了python3就能運行；可以作為格式轉換器使用，不作為導入工具使用，節省了數據清洗的工作； BatchImporter：運行在部署神策系統的服務器上，可以用于單機版和集群版，無法在云版上使用，導入速度較FormatImporter和LogAgent要快 HdfsImporter：運行在部署神策系統的服務器上，只能用于集群版，導入速度最快，數據直接進入HDFS； LogAgent：一般用在客戶的業務服務器或生產日志服務器，實時、不重不丟，有進度管理、斷點續傳，可以讀取同一個文件新追加的內容； Fliebeat+Logstash：一般用在客戶的業務服務器或生產日志服務器，支持容器化部署，Fliebeat+Logstash成熟的開源工具組合，配置豐富，可以接收多種輸入，針對文件型輸入，一個組件可同時采集多個目錄下的日志，filebeat相比LogAgent更輕，并且與服務端之間無耦合；

神策是以用戶行為數據為基礎，結合業務數據等多種數據源，通常包含標簽的生產能力和用戶洞察、分析能力。在用戶流量獲取難度不斷攀升的情況下，如何對存量用戶進行精細化運營成為降本增效的關鍵，即洞察用戶的細節，根據用戶畫像驅動業務決策。 當前大數據風行時代，每個企業都渴望能為用戶畫像，但并非每個企業都能用好用戶畫像。目前神策數據在30多個行業中擁有1500多家企業，涵蓋品牌零售、保險、證券、銀行、融合傳媒、汽車、商務服務、游戲、網絡教育等。

神策數據是一家專業做大數據解決方案的公司，其核心價值是幫助企業實現數據驅動，通過專業的數據產品，幫助企業中的業務人員提高數據分析的能力。數據分析師的工作，首先是對某一行業的數據分析，知道這個行業需要分析什么數據，幫助企業中的所有業務人員提高數據分析的能力，而且能夠對該行業進行數據分析。 其次，還有溝通需求、設計收集方案、與研發溝通實現采集方案落地等任務，這些都有許多變數，如何與業務人員合理溝通需求，如何推動研發團隊將方案落地而非一拖再拖、如何做PPT分享、如何爭取話語權，讓自己的數據能夠說服不懂數據的業務人員等。

神策能做渠道分析，例如： 1.分析不同渠道帶來的新用戶數量，優化后續交付策略； 2.分析不同渠道帶來的新用戶的保留和轉換，考察不同渠道帶來的用戶質量 3.分析日常銷售或收入，不同渠道的貢獻比例。 神策數據渠道數據分析的應用場景包括： 1.推廣應用程序，網頁，微信小程序。 2.跟蹤訪問某網頁、某微信小程序的渠道來源。 3.追蹤通過某個網頁或鏈接、或第三方廣告商在App內投放的廣告等下載App的用戶 4.將應用程序的下載地址放入某個網頁，同時跟蹤訪問網頁和下載應用程序的渠道來源。 5.統計不同渠道每天新增用戶數量；查看不同渠道新增用戶轉化率；查看不同渠道新增用戶保留率；統計不同渠道帶來的用戶銷量；查看指定渠道激活的用戶數量；查看不同渠道的注冊/支付訂單用戶數量；查看不同渠道用戶從激活到成功注冊的轉化率。

神策數據能日分析2000億條以上的數據。 神策數據的數據采集方案： 1.靈活采集方法：提供編碼埋點、全無埋點、可視化全埋點、隨需選擇、靈活組合。 2.代碼埋點：支持各類開源SDK，如Java/Python/PHP，保證數據采集的大、全、細、時。 3.全埋點（無埋點）：易于集成的SDK，就可以方便地跟蹤App、網頁產品中用戶的互動行為，方便快捷。 4.可視化全埋點：可視化方法靈活自定義全埋點，消除技術門檻，直接埋點非研發人員。

神策數據的A/B測試功能在最近一次升級后，能夠提供完整的試驗創建和試驗分流能力，可以滿足流量分層、試驗互斥等高級測試需求。 以下是神策數據的A/B測試功能主要功能點與特色、優勢： （1）高可用的流量分發，將多個版本展現給不同用戶； （2）支持流量正交，實現同一試驗層內的流量互斥，不同試驗層內的流量正交，達到流量復用的目的； （3）實時生成試驗數據報告； （4）能夠打通神策分析的多維分析模型，數據分析更多維。

神策的產品研發團隊分為數據治理、數據倉庫、神策分析云、神策營銷云、基礎平臺化、用戶畫像、閃電報表等不同的方向。 一、數據治理團隊 數據治理是所有數據應用的基礎和根基，其好壞直接影響所有數據應用是否有價值。同時，數據治理也是一個組織進行數據資產沉淀的基礎，也直接決定了一個組織的數據資產能否得到有效的沉淀，以及在后續數據應用時，能否充分地發揮數據本身價值。 正因為如此，我們對于數據治理投入了很大的精力，專門成立了數據治理團隊，數據治理團隊對數據接入、數據源管理、數據質量、數據清洗和 ID-Mapping 方面都提供了標準的產品和解決方案。數據治理團隊主要解決在不同環境下以最高的效率、最低的代價治理數據的問題 二、數倉團隊 神策數據提供了多種多樣的數據分析、智能營銷等功能，而驅動這些功能運行在海量數據上的底層處理能力是由神策數據倉庫賦予的。神策數倉是神策基礎數據模型的數據倉庫實現，對外提供了數據導入、查詢和訂閱等接口。我們的很多客戶 PV 都超過百億，所以這里每個功能都涉及海量數據的處理。 三、神策分析云團隊 神策分析云團隊主要解決從明細數據表到分析模型的構建，再到業務場景的抽象、指標的管理和數據可視化的全過程。在這個過程中我們打造出了用戶行為分析、用戶畫像、廣告效果分析、閃電數據報表等多款極具競爭力的數據分析和可視化類產品。 四、神策營銷云團隊 神策數據已經從單一產品向多產品演變。早期主要聚焦在數據的分析，現在更關注數據的應用，進而幫助客戶實現基于數據流的企業運營框架 SDAF，即 Sense（感知）Decision（決策）Action（行動）Feedback（反饋），神策營銷云團隊在這樣的背景下應運而生。 五、基礎平臺化團隊 神策的基礎平臺化團隊致力于解決上述類型問題，其主要工作包括兼容市面上各種不同的 Hadoop 發行版；解決全場景下的多應用多云環境的部署、升級、服務治理、監控等功能需求。 六、用戶畫像團隊 用戶畫像團隊主要負責用戶畫像平臺的建設，其中包括標簽體系的創建、計算、管理，用戶維度的分析、報表，人群包的篩選、推送等功能。 七、閃電報表團隊 閃電報表團隊需要從頭研發或者基于開源組件，完成各個分析模型分析結果的圖表化展示，以直觀便捷的方式讓使用者能夠與數據進行交互，方便地完成數據的鉆取與篩選。