31选7走势图:Splunk:玩轉“暗數據”的超級獨角獸

來源:快報
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文/ 何己派 編輯/ 譚璐

假如你是公司老板,正頭疼人才流失過快的問題,該如何預知員工的離職傾向并采取行動?

大數據可以幫忙。

“比如這個員工老在晚上12點看什么網站、總是半夜刷門禁卡等,一些明顯異常的行為會被捕捉到,用以判斷他是否會離職,什么時候離職,下一步去哪家公司?!盨plunk中國區總經理嚴立忠說,公司預知員工的異常行為,就可以設置機密文件的訪問權限,避免人員流動造成資產流失。

事實上,大數據公司Splunk做的,是更大的生意——將大數據轉化為行動和價值。2003年,三位年輕人在美國舊金山成立Splunk,彼時大數據行業仍處于莽荒時代。2012年,Splunk成為全球第一家上市的大數據公司。

目前,Splunk的市值超過200億美元,每年保持30%以上的營收增速,財富100強企業中超過90家是其客戶。

數據暗涌

全世界產生的數據正以驚人的速度增長,其中80%以上處于分散孤立的非結構狀態。這些數字環境下未知和未被開發的數據,由系統和設備交互生成,Splunk將其定義為“暗數據”(dark data)。

Splunk 中國區總經理嚴立忠

“很多人以為自己在用大數據,其實只是把傳統的商業數據匯總再挖掘,他們沒有關注到‘暗數據’的存在?!毖狹⒅乙砸惺菸饈偷?,不少銀行的信用卡業務部門獨立運作,傳統的銀行數據對信用卡中心而言,沒有打通和充分挖掘價值,就是一種“暗數據”。

Splunk的主要業務在于收集、索引和利用所有應用程序、服務器和設備生成的機器數據,旗艦產品是Splunk Enterprise。

類似iOS系統對應蘋果手機、安卓系統對應安卓手機,Splunk Enterprise是大數據的“操作系統”,使用者多是IT運維人員,能處理大量數據并將數據分析結果可視化,便于使用者進行分析決策。

數據收集只是第一步,只有落地到場景才能發揮價值。在Splunk Enterprise的基礎上,五條按應用場景分類的業務線由此展開,包括應用交付、IT運維、安全合規和防欺詐、業務分析、物聯網和工業數據。

安全業務是Splunk表現最突出的產品線之一。嚴立忠告訴《21CBR》記者,傳統的企業安全,防火墻解決網絡安全,防病毒解決終端安全,這都是針對某一個點的問題來解決。Splunk所講的“安全”是個大概念,除了技術安全,也包括銀行風控、合規性等商業層面的安全。

Splunk的客戶遍布各個行業。在格外強調網絡安全的金融業,納斯達克是Splunk的客戶之一。利用Splunk進行用戶行為分析,監測和應對內外部威脅,納斯達克的分析人員獲得數據后開展調查的速度提升了超50%。

除了“剛需”的安全與IT運維,越來越多的實踐案例產生在業務分析場景里。國內某家手機廠商使用Splunk系統進行用戶行為監測。用戶上下班用手機刷了什么交通卡,訪問了哪些應用,會頻繁用手機的哪些功能——通過對這些使用習慣的數據統計,手機廠商可以清楚知道下一代產品的改進方向。

而在汽車行業,寶馬、特斯拉都是Splunk的重要客戶。Splunk幫特斯拉采集從研發到用戶使用的全過程信息,收集用戶習慣數據并記錄用戶開車頻率、偏好的速度,讓產品迭代更快。

另一個有意思的案例是7-11便利店。在多雨的印尼,當地人對雨傘的需求量很大。通過Splunk,印尼7-11接入了當地天氣預報的數據與雨傘余量關聯分析,如果預測未來7天下雨則增加雨傘的進貨量。

平臺價值

嚴立忠將Splunk業務的獨特之處,歸結為數據類型。不少公司對大數據的關注停留在“量大”上面,處理的數據多為傳統的業務和交易數據,這部分數據的商業價值已被做數據庫的廠商開采得很徹底。

Splunk最大的競爭力,在于能處理任何來源、類型的數據,包括分析日志、物聯網、開源Hadoop、傳統的Oracle數據庫,甚至封閉的IBM大型機數據。

從技術的角度來看,Splunk讓同行難以模仿的一點在于,沒有事先創建數據模型。傳統的數據分析需要經歷定制、建模的過程且難以實時預測。Splunk的做法則是收集所有非結構化數據,放入系統后,不先做篩選,待用戶有需要才隨時查詢系統,讓實時獲得分析結果成為可能。

“用歷史的數據分析三年前的商業成果是沒有意義的,大數據解決的應該是精準預測與實時響應?!毖狹⒅宜?。

國內不少大數據服務商采用的是項目制模式,強調個性化的定制開發。嚴立忠說,Splunk做的則是創建一個大數據分析平臺,大量生態的廠商在平臺上完成標準化對接,為企業用戶提供解決方案。即使用戶不購買細分場景的產品,只使用平臺,也能滿足日常大部分要求,如同使用只安裝了windows的電腦。

做平臺生意,擴建生態很重要。在Splunk的合作伙伴名單上,可以看到IBM、AWS、思科、微軟等多家行業巨頭的名字。

嚴立忠列舉了三類合作伙伴,顧問咨詢類的廠商如埃森哲、安永,會圍繞項目中涉及大數據分析的部分,向用戶推薦Splunk;應用開發商基于Splunk提供的應用程序接口(API),幫助用戶解決具體需求;云計算廠商則與Splunk合作搭建云平臺,讓用戶在特殊的云環境下分析監控數據。

矛盾的市場

據IDC預測,2020年全球數據總量將達到44個ZB,屆時中國的數據量將達到8060個EB,占全球數據總量的18%。中國這片尚未充分開墾的大數據沃土,吸引著新玩家入場,Splunk也面對號稱“中國版Splunk”的本土廠商們的競爭。

“有點矛盾,中國的用戶并不是不懂大數據。他們很懂,但采用起來不見得那么快?!毖狹⒅宜?,一方面與商業環境有關,在國內,傳統的IT選型需要進行公開招標,企業會找三家供應商PK,項目決策的鏈路相對復雜。

另一方面,爭取更多用戶的認可需要時間。嚴立忠告訴《21CBR》,曾有一家國內大型手機廠商聽完Splunk的產品講解后,決定自己用開源技術做一套平臺,但最終發現“系統化的需求完全解決不了”。

事實上,用戶意識的提升比想象中快。

兩年前,剛加入Splunk的嚴立忠拜訪了許多客戶,不少客戶對大數據的認知僅停留在概念層面。現在,嚴立忠明顯感覺,國內企業用戶對新技術的應用更大膽,更務實。

2014年進入中國市場,Splunk的業務與客戶拓展的年增速保持在200%左右,主要行業均已進入,金融、高科技、互聯網等領域的客戶增長尤其明顯。

Splunk對中國市場有更大的期待,早在2013年底,Splunk就將首個海外研發中心落戶上海。而在集團內部,在保持總體策略基本一致的前提下,Splunk也允許在中國市場有更多個性化的做法,部分決策甚至能當場拍板通過。

2019年,除了繼續拓展本土合作伙伴構建生態,嚴立忠的主要精力放在跟進重點客戶的產品落地與反饋上,“數據平臺未來會變成一個通用概念,任何企業要建IT、建數據化服務,一定繞不開它?!?/p>

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