大數(shù)據(jù)最典型，人們最熟悉的應(yīng)用場景就是精準(zhǔn)營銷，根據(jù)用戶既往的行為數(shù)據(jù)做出分析，然后做出預(yù)測，以此輔助企業(yè)的營銷過程，除此之外，大數(shù)據(jù)還能做什么？還有哪些應(yīng)用場景呢？

Splunk是一家特別的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)公司，它的數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理的方式有所不同。

Splunk的工作對象主要是機器數(shù)據(jù)，所謂機器數(shù)據(jù)是指IT環(huán)境中包括操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫應(yīng)用，ERP，移動終端、電腦、服務(wù)器、路由器等任何設(shè)備上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，Splunk可基于任何來源，任何類型，任何數(shù)量的數(shù)據(jù)源，進行關(guān)聯(lián)處理，關(guān)聯(lián)分析最后為用戶服務(wù)。

比如，Splunk可以提供智能化的IT的運維，利用大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)定位用戶的問題，快速處理問題，用AIOps來解決運維問題；Splunk可以提供成面，成體系的安全服務(wù)，通過分析來發(fā)現(xiàn)未知的安全威脅；Splunk的業(yè)務(wù)分析服務(wù)可用來改善產(chǎn)品和用戶體驗，監(jiān)控用戶的使用數(shù)據(jù)，使用APP的數(shù)據(jù)，以此來改善他的產(chǎn)品和服務(wù)。

在實際應(yīng)用中，Splunk有很多實踐案例可以分享。

納斯達克用Splunk做內(nèi)部外部的威脅分析，作為一家金融交易機構(gòu)，安全是至關(guān)重要的。事實上，納斯達克與許多企業(yè)一樣，有很多來自于外部內(nèi)部的安全威脅。比如系統(tǒng)會發(fā)現(xiàn)離職員工訪問企業(yè)賬戶的異常，結(jié)合其他相關(guān)數(shù)據(jù)判定行為是否正常，比如防止人員流動造成的IP知識產(chǎn)權(quán)流失，或者及早發(fā)現(xiàn)IP知識產(chǎn)權(quán)流失的問題。

國內(nèi)某大型金融機構(gòu)使用Splunk做運維。一方面，IT架構(gòu)越來復(fù)雜，故障定位也越來越難。交換機報錯找交換機，數(shù)據(jù)讀寫錯誤找數(shù)據(jù)庫，交換機的報錯可能是數(shù)據(jù)庫造成的，有些東西沒法一下找到問題，Splunk平臺能對所有數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，能清楚定位報警。一方面，100個報警提示其實可能只有一個真正問題，Splunk關(guān)聯(lián)分析之后能做告警壓縮。報警壓縮的價值在哪兒？一天幾十萬條報警要怎么處理呢？有的人外包，有的人認(rèn)為刪掉一部分，面對茫茫多的報警信息，處理起來非常麻煩，想解決的話，只有加派人手了，這是成本。

制造業(yè)里的寶馬新能源車也在用Splunk，寶馬新能源車的設(shè)計研發(fā)模擬交付用戶跟蹤都在用Splunk，用前期記錄的數(shù)據(jù)來做流程返工，迅速找出問題的所在，Splunk可以監(jiān)控所有電動車的使用過程，通過對所有電動車行駛規(guī)矩，停留的地點，停留時間的分析判斷在哪兒放充電站。寶馬會利用收集到的各種信息來分析和改善產(chǎn)品。

Splunk幫特斯拉監(jiān)控特斯拉汽車從研發(fā)到生產(chǎn)，到后續(xù)的交付，到用戶的使用，信息的采集的全過程，能收集到用戶的駕駛習(xí)慣、踩剎車的習(xí)慣、打方向盤的習(xí)慣，能記錄開車的頻率、習(xí)慣的速度，給出一些提醒建議，幫助改善產(chǎn)品，實現(xiàn)快速迭代。

Splunk能分析的數(shù)據(jù)非常全，然后能對數(shù)據(jù)做全面的關(guān)聯(lián)，這就是Splunk最大的特點了。

天學(xué)網(wǎng)是一家以智能學(xué)習(xí)產(chǎn)品和平臺服務(wù)為主的教育服務(wù)的公司，每天有幾百萬付費用戶，這些用戶非常重視使用體驗，這為運營提出了很多挑戰(zhàn)，因為用戶對于錯誤基本上是零容忍。

天學(xué)網(wǎng)副總裁劉文（左）和Splunk 中國區(qū)總經(jīng)理嚴(yán)立忠（右）

天學(xué)網(wǎng)副總裁劉文表示，故障出現(xiàn)后的響應(yīng)時間只有分鐘級，以往小時級的響應(yīng)是完全不行的。

為了提升保障用戶的使用體驗，六年前開始，天學(xué)網(wǎng)自主開發(fā)了一部分監(jiān)控系統(tǒng)，也有一部分使用了開源的監(jiān)控系統(tǒng)，所以，天學(xué)網(wǎng)本身其實有技術(shù)積累的。

盡管如此，但是面對一些具體的問題時也是無從下手，或者說自己投入辛辛苦苦做出來的東西效果達不到預(yù)期，或者達到預(yù)期后的代價非常高。

大約從三年前開始，天學(xué)網(wǎng)開始使用Splunk的方案。天學(xué)網(wǎng)副總裁劉文這樣說道，我從當(dāng)前60分水平想要做到80分的話，需要花很大代價，我現(xiàn)在用Splunk的方案能做到90分以上，而代價遠比我自己做的要小。Splunk的使用體驗讓劉文深刻體會到了什么叫術(shù)業(yè)有專攻。

劉文將與Splunk的合作過程總結(jié)為三個需求階段

據(jù)了解，天學(xué)網(wǎng)跟Splunk的合作不到三年，當(dāng)前能做到快速，定位和解決問題，這是第一階段，在Splunk的幫助下，天學(xué)網(wǎng)的技術(shù)團隊得以能專注于研究教學(xué)技術(shù)，將智能技術(shù)注入其中，下一階段，天學(xué)網(wǎng)想在問題出現(xiàn)之前解決問題。

在天學(xué)網(wǎng)的用戶中80%以上的場景需要在家里完成，用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)90%以上是非結(jié)構(gòu)化的。比如用戶練習(xí)英語口語的時候會產(chǎn)生錄音，產(chǎn)生筆記，百萬級用戶規(guī)模下，數(shù)據(jù)量將非常大，如何發(fā)現(xiàn)服務(wù)過程中的潛在問題將會帶來很高的價值。

如今，天學(xué)網(wǎng)已經(jīng)著手第二層級的需求，劉文表示十分看好其前景，能夠很大程度上提高故障反映速度，提升用戶體驗，這對于復(fù)購率和使用數(shù)字兩方面都非常重要。在滿足第二層級需求的過程中，劉文還意識到，引入Splunk的服務(wù)引進的不只是一套技術(shù)，而且是引進了一套業(yè)內(nèi)的最佳實踐經(jīng)驗。

第三個階段的想要達到的效果是從立體的視角審視發(fā)生了什么。審視用戶來的時候有沒有遇到問題，購買行為怎么樣？使用過程中有沒有遇到麻煩，可能遇到什么問題。

第三個需求也開始嘗試，天學(xué)網(wǎng)考慮將Splunk用在全業(yè)務(wù)流程管理，用來分析底層機器數(shù)據(jù)，上層應(yīng)用數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)層面的數(shù)據(jù)等等。

劉文認(rèn)為，開源的方案是一條路徑但是構(gòu)建和使用成本太高了，效率和質(zhì)量也很難滿足實際需求，這時候確實需要一個很強的工具，他表示，教育行業(yè)對于質(zhì)量和體驗的要求與醫(yī)療行業(yè)的要求特別像，便宜點當(dāng)然好，但價格不是第一位。

他希望，底層系統(tǒng)的運行指標(biāo)和上層一些業(yè)務(wù)指標(biāo)以某種方式串起來，串起來之后來進行更快的迭代和決策，這件事有很強的探索性。

他相信，在Splunk的幫助下，一方面企業(yè)的生產(chǎn)力絕對是得到了提高。另一方面，整體擁有成本遠低于自己研發(fā)，既節(jié)省了金錢也節(jié)省了時間。