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没有价值论文参考文献：
C等于CBNweekly M等于Doug Merritt
企业越发看重对商业数据的分析,开始接受以云、大数据得到分析即服务的模式,但企业面对众多数据时不知道自己想要什么,或者自己想要的能否从海量数据中获得.因为缺乏挖掘数据价值的能力,相当多的数据即便被生产、收集,还是白白浪费掉了.在Splunk总裁兼CEO Doug Merritt看来,如何利用这些数据,从中提取价值,才是企业要关心的问题.
C：数据行业面临最紧要的问题是什么?
M：一家IT公司有着众多数据,它们来自服务器、防火墙、网络以及移动App等产生的各种机器数据,但它们要么是非结构化的、要么结构化程度非常低.非结构数据的数量在极度膨胀,且种类越来越多,随着IoT物联网的发展,又增加了许多新的来源.这个行业遇到的一个挑战是,需要在海量数据中提取结构以及意义.最被关心的是,如何从数据中获取价值,获取深度分析,获取行动力以及智能.现在有很多数据集,却没有产生价值.很多公司没办法理解海量数据.在全球范围内,用户对于私有云和公有云有着明确区分.75%的数据在自己的防火墙内,是第三方看不见的,其余25%是分享的.大部分人还是不愿意分享他们主要的数据.大家都想把控所有的数据,如何以一种经济上可以承受的方式,建立合理的流程来存储所有数据是另一个挑战.
C：那么如何在海量数据中获得价值呢?
M：没有意义和价值的数据是不存在的.我们会从别人觉得没有用的垃圾数据中寻找价值.举例来说,很多人认为日志文件（记录在软硬件运行时发生的事件的文件）是一种没有用的数据,倘若我们能从中提取意义,就可以解决很多有意思的问题.比如按日志文件回溯,解决IT运营系统中宕机时间的问题,让IT系统保持稳定和良好的性能.对企业而言,想要成功,需要的不止是平台,而是解决方案.所以我们的出发点要非常窄.譬如解决生产中的问题,就一定要实时地上传数据,这样才能及时作出判断.
C：如何理解你所说的“以一种经济上可以承受的方 式”?
M：一般来说,就是有效地计算存储数据,以提升存储、处理数据的能力.无论结构化数据还是非结构化数据,随着时间不断增长,其价值也随之改变,因此有热数据、温数据和冷数据之分.热数据对企业非常重要,可以帮助决策、获取洞见,其价值主要是在7天以内,发现安全或生产线上的问题.7天之后,数据会慢慢“冷却”,主要用于分析,不再立即应用在运营上.我们会把变温变冷的数据,转移到下一个数据层级,往后面走的层级,对于性能要求没有那么高,数据存储成本也会更低.也就是说不要贪心,而是要把数据做价值区分,这对所有的行业都适用.
C：商业数据分析会产生无数细分领域的公司,还是有一个包罗万象的巨无霸公司?
M：会是一个生态系统.遵循这样一个策略,即帮助公司解決具体的问题,提供解决方案,比如个人识别信息,可能有一些公司专门做这样的应用,同时数据平台的扩展性会越来越好,而且使用便利.以我们的平台为例,就已经有1500多个解决方案,对接全球各家公司.
C：在数据挖掘领域,人工智能、深度学习会有哪些作用?
M：数据领域正在真正走向机器学习、人工智能以及深度学习这3个非常重要的领域.已经有一些可视化的机器学习工具包投入使用,用户通过拖拽、点击就能够完成数据操作.机器学习更是嵌入数据挖掘工具本身,让这些应用可以有更高的有效性.比如,用一款数据安全产品甄别不好的用户行为,就可以通过机器学习来做.可以通过寻找规律来甄别安全威胁是来自于内部,还是来自于外部,这些都可以基于机器学习来完成.（采访：高松）
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