Splunk publica guía completa para aprovechar datos de máquina para insights de negocio

El problema para un analista de datos es que las empresas crean demasiada información para manejar. Los algoritmos deben filtrar esta cantidad abrumadora de datos para encontrar los pepitas de valor.

La firma de analítica de datos Splunk ha publicado una guía en profundidad sobre entender el valor de los datos de máquina y sus diferentes casos de uso.

Los datos de máquina llevan décadas disponibles, pero solo recientemente hemos empezado a desplegar herramientas que correlacionan y analizan datos. Esta vinculación de datos proporciona a una empresa insights accionables, para mejorar la experiencia de cliente, prevenir fraude y monitorizar salud de equipos remotos.

Como proveedor de la plataforma Data for Everything, Splunk está invertida en proporcionar estos insights a empresas de todo tipo y tamaño.

«Los datos de máquina son valiosos porque contienen un registro definitivo de toda la actividad y comportamiento de tus clientes, usuarios, transacciones, aplicaciones, servidores, redes y dispositivos móviles», dijo Splunk.

«Incluye configuraciones, datos de APIs, colas de mensajes, eventos de cambio, salida de comandos de diagnóstico, registros de detalle de llamadas, datos de sensores de sistemas industriales, y más».

El problema para un analista de datos es que las empresas crean demasiada información para manejar. Los algoritmos deben filtrar esta cantidad abrumadora de datos para encontrar las pepitas de valor.

La guía cubre una amplia gama de casos de uso, incluyendo datos de usuario, datos de aplicación, middleware, redes, sistema operativo, infraestructura virtual, infraestructura física, IoT, redes sociales y recursos humanos.

Para leer la guía completa, haz clic en este enlace.