在游戏大数据采集与分析领域，LiveData云上数智系统已应用于全球数十款游戏，具备3年以上的线上运营经验，成功应对过百万级大DAU游戏、预注册高峰导量等大型活动带来的考验。今天，我们邀请到LiveData工程师与产品经理，针对游戏日志采集进行深入解读，帮助大家做好数据采集，让数据更高效地应用于游戏研运工作中。

1.游戏日志采集，对团队的所有角色都重要

       为了更好地了解游戏状况，最好的方法是记录游戏整体的服务状态和过程，之后再进行针对性的分析。在一个游戏团队中，不同的人会在不同的方面关注游戏的运行状态。从研运一体的角度出发，好的日志采集需要能覆盖以下团队角色的需要：

A 制作人/总监/策划

       这类人群需要对游戏整体情况有一个宏观衡量，并能够快速分析出核心指标产生大波动的原因，制定长期战略。以LiveData服务的客户为例，根据游戏公司的组织结构不同，一位制作人可能同时管理多个项目，也可能专注在一个项目中。制作人/总监/策划日常关注活跃用户数、付费率、留存率等指标，这些将影响他们对游戏后续如资源倾斜、推广节奏等的发展规划。

B 游戏运营

       这类人群不用多说，是游戏团队中数据需求最多的人群。由于游戏运营工作将贯穿游戏研发、上线、成熟再到衰退的所有阶段，因此运营人员也需要更多、更广、更快速的数据支持。

C 游戏研发/运维人员

       这类人群是最容易被忽略的，但在好的数据策略支持下，将是日志数据非常大的受益方。通常情况下，游戏客户端发生的卡顿、崩溃、错误等异常问题难以被监控，线上发生的问题需要结合实时日志来定位。完善的异常上配置和错误堆栈信息记录可帮助开发人员更高效地解决线上问题。

D 客服人员

       游戏客服常见问题包括道具丢失、充值失败、网络异常等，这类问题与用户在特定场景下的具体行为相关，通常需要查看用户的具体日志才能定位原因。除此之外，针对不同游戏等级和付费水平的用户，客服人员也需要维护一套有针对性的话术与处理机制。

E 算法人员

       目前算法越来越多地运用到游戏设计中，如道具的个性化推荐、玩家的对战匹配、玩家的付费和流失行为预测等。前期数据采集的深度、广度和准确性，很大程度上影响着算法模型的效果上限。

2.面对全球数据采集，LiveData是如何做的

       通过前面的介绍不难看出，好的日志数据采集将对游戏研运起到重大促进作用。随着全球化进程的加速，不少中国游戏公司开始将眼光望向海外，那么在全球环境下，数据采集都会遇到哪些特殊问题呢？

       首先是数据的统一换算问题。海外玩家的沟通语种、所处时区、所用付费币种等等不尽相同，如果没有完备的识别和转化服务，很难统一计算数据。其次是参差不齐的网络环境。海外地区的网络质量难监控，断网、弱网络情况经常发生，尤其针对三消等弱联网品类游戏，数据采集和上报十分困难。另外，海外用户对数据的隐私和安全性更加看重，同时数据采集和传输产生的流量也对客户端用户体验产生挑战。

       针对以上难点，凭借多年为出海游戏提供数据服务的实战经验，LiveData总结了一套完美的应对方案：

       一方面，针对全球数据转换问题，提供完善的基础服务。针对用户所用语言、用户所在地区等基础属性信息，LiveData通过客户端采集用户真实使用的语种，实时更新ip地址的归属地区，用以丰富数据分析的维度。针对汇率换算问题，自行维护一套汇率换算服务，每6小时同步一次最新汇率。针对时区问题，以小时为单位进行数据存储和分析，适配多时区情况。

       同时，在数据安全与稳定性方面，LiveData也有针对性地进行了技术优化。在数据安全上，使用ECC非对称算法，保障数据安全。在数据传输上，使用私有协议对数据进行压缩，降低带宽占用，低流量；支持百万级并发，多级缓存与负载均衡，日均采集十亿级数据；离线及弱网环境下，SDK自动智能缓存，保障数据不丢失。

3.好的数据服务不止于采集，而是赋能整个研运体系

       LiveData云上数智系统从研发之初，便一直秉承着一个观点，即好的数据服务不应局限于数据采集与运营数据呈现，而是应当能为整个游戏研运体系服务。在LiveData云上数智系统的产品结构中，特别强调数据对于研发、客服、算法人员的应用支持：

• 针对研发：提供异常分析、异常报警服务。云上数智系统支持对http请求的超时、失败，客户端卡顿、错误、崩溃等的异常数据采集与实时监控，研发人员可根据实时日志及堆栈信息进行问题排查。
• 针对客服：提供用户数据及日志数据的对接服务。如上文所述，客服人员常需要处理玩家理道具丢失、充值失败、网络异常等问题，这些问题都需要结合具体的玩家日志来看。对接用户的游戏等级、付费等级等信息，也将有效减少由于客服服务不周带来的高价值玩家流失。
• 针对算法：提供适用于算法的结构化数据输出及特征构造建议。LiveData自研的流失预测、付费预测算法已于多个游戏应用并取得优质效果，LiveData将开放底层的数据经验，帮助开发者更快地完成算法模型构建。

       不论是在国内还是海外，游戏市场的竞争已进入白热化阶段。高质量的数据采集、高效的数据应用必将助力游戏企业取得快人一步的突破。LiveData将继续努力，不断打磨产品，实现为游戏企业提供最优质数据服务的愿景。