大数据技术为用户带来了许多意想不到的发现。
大数据明星公司之一Splunk的CEO Godfrey Sullivan向TechTarget记者表示,大约30-40%的公司收入都来自于他们没有意识到的途径。
Godfrey Sullivan曾经是商业智能软件公司Hyperion的CEO(2007年被Oracle收购),他认为这两家公司有很大不同。Sullivan说,Hyperion主要支持的是财务规划周期的工作流,其背后是有一致的会计规则的,而Splunk则专注在发现(discovery)领域。
Sullivan用一家日本公司举例,通过对电梯数据进行索引与分析,他们发现步行距离的远近是租赁合同中最重要的指标。另外一个在欧洲的用户,使用Splunk对电动汽车充电站的数据进行了索引,但最终最主要的发现确实他们的移动电话账单已经超额了。
“我想说的是,Splunk对于大数据领域来说是第一个有价值的技术与工具,是实实在在的先驱者。虽然只是一句口号,但机器生成数据的确与大数据有着千丝万缕的联系。” Sullivan说。
终端与大数据爆炸
随着互联网的发展,越来越多的事务通过Web在进行传输,同时移动设备也在不断生成数据,这些都是大数据信息爆炸的前提条件。而Sullivan认为,终端设备数据起到了最重要的作用。
就像商业智能(BI)以及客户关系管理(CRM)一样,Splunk同样创造了一个术语,即“运营智能(operational intelligence,OI)”,作为一个类别的定义。Sullivan表示:“对于我们而言,它定义了捕获机器数据的结果,然后从中进行学习并获得业务价值。”
“BI是结构化数据的世界;而我们关注的则是半结构化与结构化数据。比如,在一家电子商务网站上,你查看了哪些商品但没有购买,这些都会收集起来作为一个数据点。这是在线下门店中无法实现的。” Sullivan说:“你要买什么手机?或者哪个版的iPhone?这都是机器数据可以回答的问题。”
Sullivan称Splunk的技术特别适合于实时数据分析,而时间对于机器数据来说是最重要的维度,用户需要及时地了解业务发展趋势。
此外,Splunk还拥有一个“另存为Hadoop”的功能,Sullivan介绍这不是简单的数据存储,而是一个分析引擎。他表示,Hadoop对于廉价批处理存储是非常好的解决方案。
大数据技术需要指引
Sullivan介绍,Splunk对于索引以及利用可搜索机器数据的技术与Google处理web文档的方式很类似,包括安全性和信息事件管理。但Sullivan认为,如今的业务细分领域已经更加广泛,不仅仅是IT故障检测,IT要为业务带来价值。
Sullivan指出,目前企业IT中25%精力花在安全性上,35%花在应用管理上。物理和虚拟架构管理占到30%,而分析只有10%。后者的增长速度最快,但同样来的也最晚。
目前为止,Splunk在全球范围内已经拥有大量的用户,其中不乏大型跨国公司客户。但Sullivan认为,包括Splunk在内的大数据技术还处在早期阶段。他说:“所有公司的管理者都无法触及到每一个员工,我们并不想这样,但事实就是如此。因此你需要将CIO和懂的技术的员工联系起来,即便他们之间差着好几个级别。技术工具不是问题,最关键的有合适的指引。”
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