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同样的数据会有不同的用处,这是数据分析、数据挖掘目前的重要趋势 .
从现在每年接待乘客数量9000万人到2020年的1亿人,迪拜机场无疑是世界上最繁忙的国际旅游机场.和这个增速同步的是机场管理方对于乘客满意度的重视.面对每年运送1 5亿件的
行李规模,迪拜机场通过
分析行李系统的数据,提
高行李的流转速度,以确
保乘客能尽快提取行李
Michael Ibbitson是迪拜机场负责技术和基础设施的执行副总裁,他介绍,在未增加飞机跑道的前提下,如何提升旅客承载量,挖掘数据背后的价值,是他们的解决之道.
一般来说,机场的安全检查需要10分钟左右,迪拜机场如何在5分钟或者更短的时间内让95%的乘客通过安检?他们的做法是,统计可能引发安全警报的情况和发生点,根据整个机场的人员流动情况,不断地动态调整安检口的人员部署,并且及时做好乘客的分流.
面对每年运送1.5亿件的行李规模,迪拜机场通过分析行李系统的数据,提高行李的流转速度,以确保乘客能尽快提取行李.因为已经装备了足够多的传感器,比如主要的行李系统和行李從飞机运到传送带的运输车,如果能够更早地获取包括飞机到达等信息,机场管理方就可以更好地安排地勤人员、协调资源,接待落地的飞机,让乘客不需要等待就拿到自己的行李.
拥有丰富数据的远不止是机场.随着移动硬件的迅速普及,互联网更广范围的覆盖,移动互联网应用越来越丰富,所有的互动几乎都会被传感器所捕捉,跟周边的环境进行数据的传递和互动.
挑战也随之而来,如何在这个互动的世界里去捕捉数据流,如何在呈几何数量级增长的各种各样的数据里,尤其是在非结构性的数据里,去挖掘价值,获取深度的分析.“不仅仅是存储数据,而是让数据能够有用”,“把数据变成答案”是一件非常困难但又极具价值的事.
“无用之用”的数据
迪拜机场在一年多之前开始使用Splunk的管理系统.
这家大数据的软件解决方案提供商,既提供云端部署也有本地部署.Splunk总裁兼首席执行官 Doug Merritt介绍,“把机器数据转换为答案”是他们一直秉持的发展理念,他们给企业客户提供解决方案和机器学习技术,来解决最棘手的IT运营,应用程序性能分析,业务分析,物联网和安全难题.现在Splunk生态系统中有超过1000个解决方案.
如何做到“把机器数据转换为答案”?Splunk亚太区副总裁梅正宇介绍,他们通常会先跟客户进行多次研讨会沟通,Splunk了解自己的产品,知道可以做什么;客户最了解自己的商业环境,双方通过沟通来找问题,要向数据提问什么样的问题,要解决什么样的问题,一起来开发解决方案.
在大中华区也有一个机场使用了Splunk的产品进行IT运维、安全维护.在这个过程中,该公司的CIO直觉可以更多地运用数据来帮助他们提升营运的效率.事实上,很多机场都可能有一个数据库,或者是数家服务商所提供的业务数据,当把所有这些数据放到一起时,可以做很多的营运系统,比如怎么去监测机场及周围环境的交通,怎么监测进出港的人流,怎么确保进港飞机增多时能有效调配机场的资源,通过一些演示项目,该机场的管理者发现,只要把他们的数据放到Splunk这个平台上,很多管理方面的问题是可以得到解决的.
对于亚太市场未来的增长,Splunk公司首席营销官Brian Goldfarb用“Huge（巨大的）”来形容：Splunk公司从美国起步,进入欧洲,再进入亚洲.亚洲市场“very large”,而且市场还处在非常早期,借由这几年移动互联网的飞速发展,这里的企业他们已经掌握（存储）了非常大量的数据.
如何把Splunk在美国、欧洲服务企业客户的经验,通过标准化的产品,用于服务亚太公司、中国公司,帮助他们解决在发展中面临的通用问题.
Splunk北亚区总经理戴健庆介绍,他们在中国专注于拓展以下行业的客户：金融、电信运营商和制造业,以华为、联想、小米为例的高新科技企业,“每个公司都在数字化转型,都面临着数据问题”.
大数据版“百度”
“数据驱动”在中国正在成为流行,不管是真正因为信仰数据而依据数据作出决策,还是为了赶时髦.
“当大家都在谈论大数据时,什么都可以是 ‘大数据’的,反倒是没有意义.”Splunk公司IT市场高级副总裁Rick Fitz强调,Splunk是“机器数据”的拥趸：他们倾向于利用存储在机器当中的数据,强调通过各种传感器（包括移动智能终端设备在内）收集的数据,强调将各种文本信息（包括文字信息、语音信息等）变成机器可识别的数据,他们更偏爱热数据、实时动态的数据,用以进行数据分析、管理、运营,在这些数据中挖掘价值.
表面上看,Splunk的大数据技术和市面上很多数据挖掘公司大同小异,不过Doug Merritt坚持他们的独特性：Splunk的底层存储架构是一个扁平化的索引,这就不会要求你在存储数据时提取它的结构,而是在你提问的时候才去提取它的结构,这样一来,数据可以易于重复利用,因为你在存取数据时给所有的数据都已经做了标签.
梅正宇进一步阐释,相应地在“建模”这个问题上,传统的大数据解决方案都是前期建模,即当你存储导入数据时要先建模.早期建模,因为人的认知有限,要把很多有用的数据、有用的信息先淘汰掉,这样反倒降低了数据可利用的价值.Splunk的做法是把建模后置,数据存储进来时只做标签索引,发现问题时才把这个schema（格式、模式）建起来,过去不被利用的、非结构化的数据、非逻辑化的数据,都有可能发挥“无用之用”,这就给数据分析和挖掘带来很多的灵活性.“我们就好像是大数据的百度.”他如此比喻.
结论：关于机器数据方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关大数据的价值缺陷论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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