在互聯網公司的眾多數據中，營業的數據、財務的數據往往是比較容易得到應用，但是網站訪問的數據往往是應用得最少的。這是什么原因，網站數據該如何應用呢？

交易數據、財務數據往往是關系到公司的生死，如果這個數據出現標題題目了，那么公司的運轉就會出現了緊張狀況。

網站數據只關系到公司產品自身的好壞，而在公司發展的階段，這點上體現并不明顯，在國內尤其不明顯，許多公司都可以憑借一流的銷售，三流的產品去搶占市場，一部分的網站，甚至不要什么優秀的產品，光是靠著大量的投資，打廣告，吸引到到用戶量，出業務的數據就可以融到大筆的資金，所以網站本身的數據就一定程度上被忽視下來了，而能作到在產品上大投入的公司，憑借的也不是網站的數據，而是產品人員自身的實力。

所以上到CEO，CFO；下到公司的具體員工都在關心這個數據。網站數據往往是由用戶-獨立會話-訪問頁面構成的一個序列的數據，這些矩陣的數據在處理上增加了很大的難度，單單從數據量上講，往往是交易量幾十倍，數據量的增加還不是根本難度，難度是從分析一條數據，變成了分析一個序列的數據；同時另一個難度是這么龐大的數據量，已經很難保證不丟失數據了，事實上，大部分網站記錄中，丟失1%-5%的數據是正常的現象，而即使是1%，對于序列的分析也有不小的影響。同時在保證數據準確性方面，由于業務數據關系到財務標題題目，都是有多臺服務器和多系統保證其準確性的。
業務數據通每條業務是一個單獨的數據，這樣數據在處理的關聯上簡單許多，數據量也相對網站數據要少許多許多。

網站建設數據應用上困難。

網站的數據往往難以下決定，數據往往是很難直接應用到實際的修改之中。除了A/Btest是方案的對比，其他的數據多數不是方案的對比，而是同一個產品的優化。某頁面的轉化率低，產品經理也不能直接將這個頁面舍棄，還是要進行優化，這讓數據的判斷和處理的難度增加了許多。同時網站的數據，由于受到系統和人的意識兩個方面的影響，還沒有成型的結構去解釋數據受什么關聯數據的影響，并且，一但是判斷結果是用戶不繼續進行操作，數據上就陷入到了荒原。