O volume de dados está crescendo exponencialmente. Informações de clientes, mercados e produtos e serviços estão aumentando e precisamos olhar os dados de uma nova maneira.

Para conquistar uma verdadeira transformação digital, as empresas precisam parar de enxergar as informações como um custo em contínua expansão que precisa ser contido e pensar nelas como algo pelo qual vale a pena desenvolver uma estratégia capaz de gerar vantagens competitivas.

Historicamente, certas informações seriam armazenadas em warehouses, para serem usadas para propósitos específicos. Por exemplo, um banco armazenaria documentos financeiros de um cliente para o propósito de garantir total conformidade e certificar que os documentos estejam disponíveis para consultas de um órgão regulador.

Uma abordagem moderna do gerenciamento de dados permite que as empresas se beneficiem do futuro dos dados gerados por máquinas.

Uma fonte rica em insights

Todos os sites, comunicações, redes e a infraestrutura de TI geram massivos dados de máquinas por segundo todos os dias. Eles trazem informações críticas do comportamento do usuário, riscos de segurança, consumo de capacidade, níveis de serviço, atividades fraudulentas, experiência do cliente e muitas outras.

Os dados de máquina contêm registros definitivos de todas as atividades e comportamentos de usuários, clientes, servidores, redes, aplicações e dispositivos móveis, incluindo informações de configurações, dados de APIs, eventos de mudanças e muitos outros.

Atualmente, muitos processos de tomada de decisão podem começar com dados gerados por máquinas, que se tornaram um dos mais vitais das empresas. Arquivos de log dão dicas importantes da performance de máquinas e da experiência do usuário.

Quando relacionados com outros dados, oferecem insights de operações de todos os tipos: um serviço de streaming pode monitorar experiências de conectividade, uma empresa de dispositivos médicos pode enviar dados a executivos, ou uma emissora de rádio pode relacionar a atividade de sua audiência ao resultado de campanhas promocionais.

Todos os dias, são encontrados novos usos para dados gerados por máquinas. Como resultado, as empresas estão prestando mais atenção a softwares especializados em coletar e indexar essas informações para ganhar vantagens competitivas.

Os Data Warehouses atuais não conseguem analisar dados de máquina, pois precisam normalizá-los em uma estrutura muito rígida. O business intelligenge tradicional também não oferece um modelo preditivo tão abrangente quanto o business analytics.

Com as ferramentas Splunk para business analytics é possível obter informações de negócio em tempo real a partir de dados de máquina, integrar e analisar dados estruturados juntos a dados de máquina para criar contexto, complementar tecnologias de BI para obter insights precisos e muito mais.