大数据应用就是这样“落地”的

我认为大数据应用落地需要想清楚几个事情：一是大数据从何而来，或者说要进行应用的大数据都包括哪些数据？二是采用什么技术手段或者方法对这些大数据进行应用？三是大数据应用预计会产生哪些价值，对业务带来哪些帮助。把这些问题把握好了，大数据应用自然就落地了。

在所接触过的大数据应用方案中，我认为Splunk大数据应用是一个比较令人满意的答案。其他的一些方案要么只提供了一个处理平台，没有提供配套的应用；要么提供了数据处理和挖掘的 软件，但是让搞不清楚，如此大数据应用与 BI、数据挖掘究竟有何不同，“啤酒与尿布”是不是就是大数据应用。只有Splunk能够从上述的几个方面提供一个相对完整的答案。

首先，大数据都包括哪些数据。对哪些数据进行分析处理，在Splunk方案中，需要用户首先对数据来源确认。Splunk给出的参考包括：文件或者文件目录、syslog、Windows事件日志、Windows注册表、Windows性能指标、Unix/Linux日志和指标、文件完整性监视、配置文件、OPSEC LEA、Cisco设备日志、IIS日志、Apache日志、WebSphere日志/指标和其他数据、以及任何其他数据。给我的感觉这些数据，此前都是系统管理所需要的数据，多数都与系统管理相关。没有做过系统管理员，不知道系统管理员使用这些数据，是否注意到这些数据所带来的价值，如今，大数据应用就是要盘活这些数据。

其次，没有Splunk，这些数据都是存在，也在被使用。所不同的是，在Splunk方案中，将这些数据集中收集起来，Splunk对这些数据提供各种实现在线的查询，提供了灵活、方面的手段。例如鼠标点击数据中的某字符串，就可以实时筛选出大数据中与此相关的数据集合。也许这样的描述过于抽象，其实就是一句话，就是提供了针对大数据的查询，随时可以了解相关数据，并提供了丰富的展示手段。

最后，这种查询究竟产生了哪些效果。这就要结合具体应用进行说明了。华夏威科是一家提供 虚拟化和 云计算服务的软件公司，也是Splunk公司的合作伙伴。他们将Splunk应用在桌面 虚拟化应用，以往用户在使用桌面虚拟化过程中，总感觉效果不是很满意。借助Splunk分析，就找出了应用的瓶颈点，对此进行调整。如今，用户对于桌面虚拟化效果感觉满意，并很快实施了第二阶段采购。另外一个案例来自精诚所服务的 电信运营商，他们使用Splunk对于网络流量的用户行为进行分析，例如分析有哪些用户在使用腾讯微信，研究微信究竟对语音产生了多少分流，带来了多大损失。据精诚中国区事业发展部总监张文献介绍，Splunk对网络流量的分析与以往有所不同，以往流量分析只是了解性能瓶颈点，并不对流量所代表的行为进行分析。实际上，借助Splunk分析，运营商就可以清楚了解新的电信业务，例如各种套餐，其用户的实时接纳程度。

银行也是Splunk用户。据Netis（上海天旦网络）介绍，银行用Splunk对网上银行进行分析，例如对网银响应时间进行分析。以往手段也可以掌握相应时段的响应时间，但要对整个过程进行分析，如果响应时间长，问题究竟是出现在数据库、 中间件，还是应用 服务器？还是出现在网络、存储的响应环节，通过大数据分析，找出问题，提供用户满意度。张文献指出，BI和数据挖掘更多是基于成功交易所获得的数据，“啤酒与尿布”即是如此。但他们无法实现实时分析，也没有办法针对不成功、半途放弃的用户数据进行分析。大数据应用恰恰弥补了以往的不足。

如此看来，既然分析什么、怎么分析、有什么效果，这些问题解决了，大数据应用落地也就简单了，管他定义是什么，只要这个东西有用，就足矣了。