在任何一个项目的启动中，我们需要有完善的流程把控，保障符合预期的上线。使用增长分析（DataFinder）时，整体的上线流程如下：

1. 了解和熟悉数据应用全链路 。
2. 进行整体性思考，避免埋点问题。
3. 启用数据采集项目流程。

下面为您详细介绍各阶段的主要工作内容。

数据采集方案设计作为数据建设的重要组成的部分，直接影响到后续的数据应用质量和数据回溯，而我们在日常中经常会碰到如下问题：

• 埋点重要信息缺失： 作为一个新入职员工，面对环境中的几百个事件，或者afsdfgfhtr无任何标注的属性名，茫然不知所措，而前任留下的文档也是似有若无，询问身边的老员工则众口不一……
• 埋点用时方知少： 作为一个运营人员，活动策划写好了，活动页面做好了，哈哈，到了大展身手的时候啦，想详细分析不同人群的数据反馈。突然发现很多属性信息没有，不足以细分，好的，什么也不用干了……
• 埋点口径不统一： 作为一个产品人员，新版本上线后，想详细分析新版本上线后的数据变化。内心os：还好之前提了埋点的需求，不像上面那个运营没有数据可以查。几分钟后……等等，为什么这个数据和后台业务数据很不一样……
• 埋点浪费： 过了一段时间后，会有些历史埋点无人查询，导致环境中事件人越来越多。

想要避免一些埋点问题，我们需要更加整体性的进行思考：

1. 数据需求规划
   • 如何梳理需求文档：如何梳理需求
   • 行业指标体系模板：分行业指标体系
2. 数据采集方案设计
   • 如何设计数据埋点采集方案：如何设计埋点采集方案
   • 分行业埋点方案模板：分行业埋点方案模板
3. 埋点实施
   数据接入：Finder数据接入概述
4. 埋点测试
   • 实时埋点检测：实时埋点检测
   • 数据校验：通用埋点验证操作指引
5. 正式环境上线
   如果您使用的私有部署的产品，验收后，请开启您的数据驱动之旅吧。
6. 基础配置
   详情查看基本配置文档：基础配置
7. 产品推广使用
   产品功能使用文档可查看：数据分析与治理章节。