Splunk veröffentlicht umfassenden Leitfaden zur Nutzung von Maschinendaten für Business Insights

Das Problem für Datenanalysten: Unternehmen erzeugen zu viele Informationen, um sie zu bewältigen. Algorithmen müssen diese überwältigende Datenmenge durchforsten, um die wertvollen Nuggets zu finden.

Die Data-Analytics-Firma Splunk hat einen tiefgehenden Leitfaden zum Verständnis des Werts von Maschinendaten und deren verschiedenen Anwendungsfällen veröffentlicht.

Maschinendaten sind seit Jahrzehnten verfügbar, aber erst kürzlich haben wir begonnen, Tools einzusetzen, die Daten korrelieren und analysieren. Diese Verknüpfung liefert Unternehmen actionable Insights zur Verbesserung der Kundenerfahrung, Betrugsprävention und Überwachung der Remote-Gerätegesundheit.

Als Anbieter der Data-for-Everything-Plattform ist Splunk investiert, diese Insights Unternehmen aller Größen bereitzustellen.

„Maschinendaten sind wertvoll, weil sie einen definitiven Datensatz aller Aktivitäten und Verhaltensweisen Ihrer Kunden, Nutzer, Transaktionen, Anwendungen, Server, Netzwerke und Mobilgeräte enthalten“, so Splunk.

„Dazu gehören Konfigurationen, Daten aus APIs, Message Queues, Change Events, Ausgaben von Diagnosebefehlen, Anrufdaten, Sensordaten aus Industriesystemen und mehr.“

Das Problem für Datenanalysten: Unternehmen erzeugen zu viele Informationen. Algorithmen müssen diese überwältigende Menge durchforsten, um die wertvollen Nuggets zu finden.

Der Leitfaden deckt eine breite Palette von Use Cases ab: Nutzerdaten, Anwendungsdaten, Middleware, Networking, Betriebssysteme, virtuelle Infrastruktur, physische Infrastruktur, IoT, soziale Medien und Human Resources.

Den vollständigen Leitfaden finden Sie hier.