将大数据运营分析带入21世纪

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大数据这个术语在20年前就已经存在。然而，企业近年来才开始探索其可行性。尽管大数据在营销中扮演着重要的角色，但企业开始考虑的还有其他许多应用。运营分析是他们计划应对的新领域。

为什么机器数据对于运营智能是无价的？

日志管理是几十年前引入的，当时存储容量有限。其目的是记录用户的活动，因此系统管理员可以在以后的日子进行分析。

日志将被存储几个星期，然后被更新的日志所覆盖。系统管理员将会人工检查日志，查看工作人员是否正确使用资源，并确定他们是否需要任何帮助。

IT人员不像以往那样经常使用机器数据。更新的工具提供了更加方便和用户友好的服务。但是，机器数据在许多现代应用中仍然起着重要的作用。事实上，根据2014年的一项研究显示，发展最快的欧洲企业比其同行更多地依赖机器数据。以下是一些组织目前仍在提供服务的应用程序：

·监控需要额外资源运行的云应用程序（云爆发）

·识别无效或恶意的虚拟机

·绘制客户服务变量（如呼叫中心数量和客户满意度）之间的相关性

·识别未知流量来源，并将其与欺诈算法进行匹配

·确保交易时间在合理范围内

·通过研究用户设备、现场时间和其他行为数据来优化营销活动

如果没有访问最底层的机器数据，这些目标是不可能实现的。这是数据分析工具的来源。

为机器数据找到新的用途

 

最新的运营智能的SaaS应用程序之一是Splunk。该平台允许企业实时捕获，跟踪和过滤运营数据。

Splunk可以提供更详细的洞察力，然后提供大多数其他工具，因为它从root处收集数据。它通过日志和文本文件同化机器数据，随后将这些文件转换为运营智能。

这些数据存储在可以轻松搜索并转换成可视化报告的存储库中。用户也可以订阅实时警报。

Splunk Cloud和Splunk Enterprise为组织提供了广泛的解决方案，包括开放式库和交互式可视化。这些应用程序的更新版本预计未来将具有更复杂的功能。

Splunk产品营销和管理副总裁Shay Molelem表示，“随着越来越多的组织以惊人的速度收集、分析和保留数据，存储日益成为数据分析中最昂贵的方面。长期的数据保留已经成为一个关键问题，因为企业需要满足法规遵从、安全调查和更好地了解长期业务趋势的需求。Splunk热衷于为各种规模的组织提供更加经济实惠的大数据分析。降低历史数据保留和分析成本是为客户实现这一价值的重要组成部分。”

社交媒体管理是最大的目标之一。企业需要挖掘社交媒体数据来优化广告，定位能力和客户登陆页面。如果不能访问用户数据，他们的成功将建立在纯粹的猜测之上。市场营销自动化工具提供商Campaign Monitor公司最近收购了Tagga的客户数据平台来做到这一点。通过将Tagga整合到平台中，Campaign Monitor现在可以将行为数据（如社交敬业度和浏览历史记录）整合到一个客户档案中，使营销人员能够以一对一的方式获取有关客户的大量数据集，并发送高度个性化的内容。

机器数据将继续在组织模型中发挥作用

机器数据并没有随着云计算的发展而过时。它仍然是品牌需要利用的根本目的。如今的工具为他们提供了挖掘，分析和过滤机器数据所需的功能，即使是最复杂的运营智能活动也是如此。
来源：机房360

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