
“如果倒退到10年前,从IT的角度来看,我们严重的缺乏收集的数据。彼时,我们对于企业相关的系统、网络和应用程序没有足够的数据信息。” Sabhlok在接受InformationWeek网站的电话采访时表示。“但现在,企业的一切缶菪畔⒍家涯芄槐患觳狻N颐钦处在这样一种情况之下,即你企业的应用程序、系统和设备均能够针对相关的事件和日志发出警报。总的来说,这些都是所谓的机器的数据。”
这真的是好现象吗?企业收集越多的数据就越好吗?不一定。
“我们的大多数客户发现,收集如此众多的数据并没有很好的帮助到他们。” ,Sabhlok说。“首先,他们需要花费大量的精力来维护这些数据。所以当你的企业想要处理掉一批大数据时,这真的是一项相当艰巨的任务。”
除了要确保企业系统和应用程序的可用性、性能和安全性,企业的IT部门通常还需要支持企业的大数据战略任务。“企业正试图利用大数据分析来提高和优化他们的业务,而这一分析他们是通过对历史数据进行筛选来进行的。” Sabhlok说。
大数据还可以帮助企业开拓其内部IT组织的有效性。但往往这些来自多个数据源的海量泛滥的数据信息无法提供务实的,能够带来直接利益的信息。“企业需要的是可以用来直接操作的东西,需要的是可以在企业内部利用各种过滤器对所有的数据源进行过滤,而不是进行全面的大数据项目。”Sabhlok建议从“小数据”尝试开始,企业真心没必要一开始就立即上马大型的大数据项目。Sabhlok告诉InformationWeek说。
企业需要密切关注他们现有的工具功能的可操作性数据报告,这其中就揭示了可操作的数据。“我们希望企业能够充分利用其已经拥有的相关信息。”Sabhlok说。“这就是我所说的‘小数据’战略。从小处着手,并一点点的开始 作,这样你最终将可以得到一些大的结果。”
安全性是便是这种务实的做法可以充分发挥作用的一个领域,Sabhlok说,通过让IT部门知道何时有可疑的威胁安全的事件发生,需要立即采取行动。“IT部门需要有某种预 的警告。例如,某个销售代表在纽约登录到企业网络,但记录显示该销售代表曾经在3点钟从一个来自俄罗斯的IP地址登录过......”他说。
如果一家IT企业有多个数据源,但却没有相关的工具来处理这些数据信息,进而帮助企业提供可操作的见解,这是一个潜在的巨大的问题,Sabhlok指出。
客户和供应商同样如此。他们往往专注于大数据系统发出的警报,而不是其功能的数据报告。他们应该花更多的时间学习那些通俗而又实用的细节,比如,系统收集什么样的数据;以及如何能够更容易的导出数据信息(如CSV文件或关系数据库),Sabhlok建议说。
“你需要了解功能数据报告,并确保这些报告能够解答如何改善您企业的业务的相关问题。”他说。
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