行业报告 AI展会 数据标注 标注供求
数据标注数据集
主页 > 数据挖掘 > 正文

《机器数据实战攻略》

数字化排放,时间序列数据,大数据。

不管你称它为什么,机器数据都是任何一家组织利用最不充分、价值也最易被低估的资产。而且,很遗憾,它们通常只保留很短一段时间后就被丢弃了,之后再也无人过问。

不过,放眼整个 IT 部和整个公司,你却可以从这些数据中发掘出一些最重要的见解:比如哪里出了差错,如何优化客户体验,指纹造假等。所有这些见解,都可从公司正常运营产生的机器数据中寻找到。机器数据很有价值,它包含了关于所有运维、客户、用户、交易、应用、服务器、网络和移动设备等的活动 ( 行为 ) 的确切记录。它包括配置、API 数据、消息队列、变更事件、诊断指令输出、呼叫详细记录和工业系统传感器数据及其他更多内容。利用机器数据的挑战在于它们的格式五花八门,难以预测,且传统的监测和分析工具难以有效应对此类数据的种类、速度、数量或多变性。不过,公司永远有更好的办法利用此类数据,包括快速诊断服务问题,检测复杂的安全威胁,了解远程设备的健康状况和性能,展示合规性等。
 


微信公众号

声明:本站部分作品是由网友自主投稿和发布、编辑整理上传,对此类作品本站仅提供交流平台,转载的目的在于传递更多信息及用于网络分享,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,不为其版权负责。如果您发现网站上有侵犯您的知识产权的作品,请与我们取得联系,我们会及时修改或删除。

网友评论:

发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片
SEM推广服务

Copyright©2005-2026 Sykv.com 可思数据 版权所有    京ICP备14056871号

关于我们   免责声明   广告合作   版权声明   联系我们   原创投稿   网站地图  

可思数据 数据标注行业联盟

扫码入群
扫码关注

微信公众号

返回顶部