大数据技术为用户带来了许多意想不到的发现。

　　大数据明星公司之一Splunk的CEO Godfrey Sullivan向TechTarget记者表示，大约30-40%的公司收入都来自于他们没有意识到的途径。

　　Godfrey Sullivan曾经是商业智能软件公司Hyperion的CEO（2007年被Oracle收购），他认为这两家公司有很大不同。Sullivan说，Hyperion主要支持的是财务规划周期的工作流，其背后是有一致的会计规则的，而Splunk则专注在发现（discovery）领域。

　　Sullivan用一家日本公司举例，通过对电梯数据进行索引与分析，他们发现步行距离的远近是租赁合同中最重要的指标。另外一个在欧洲的用户，使用Splunk对电动汽车充电站的数据进行了索引，但最终最主要的发现确实他们的移动电话账单已经超额了。

　　“我想说的是，Splunk对于大数据领域来说是第一个有价值的技术与工具，是实实在在的先驱者。虽然只是一句口号，但机器生成数据的确与大数据有着千丝万缕的联系。” Sullivan说。

　　终端与大数据爆炸

　　随着互联网的发展，越来越多的事务通过Web在进行传输，同时移动设备也在不断生成数据，这些都是大数据信息爆炸的前提条件。而Sullivan认为，终端设备数据起到了最重要的作用。

　　就像商业智能（BI）以及客户关系管理（CRM）一样，Splunk同样创造了一个术语，即“运营智能（operational intelligence，OI）”，作为一个类别的定义。Sullivan表示：“对于我们而言，它定义了捕获机器数据的结果，然后从中进行学习并获得业务价值。”

　　“BI是结构化数据的世界;而我们关注的则是半结构化与结构化数据。比如，在一家电子商务网站上，你查看了哪些商品但没有购买，这些都会收集起来作为一个数据点。这是在线下门店中无法实现的。” Sullivan说：“你要买什么手机?或者哪个版的iPhone?这都是机器数据可以回答的问题。”

　　Sullivan称Splunk的技术特别适合于实时数据分析，而时间对于机器数据来说是最重要的维度，用户需要及时地了解业务发展趋势。

　　此外，Splunk还拥有一个“另存为Hadoop”的功能，Sullivan介绍这不是简单的数据存储，而是一个分析引擎。他表示，Hadoop对于廉价批处理存储是非常好的解决方案。

　　大数据技术需要指引

　　Sullivan介绍，Splunk对于索引以及利用可搜索机器数据的技术与Google处理web文档的方式很类似，包括安全性和信息事件管理。但Sullivan认为，如今的业务细分领域已经更加广泛，不仅仅是IT故障检测，IT要为业务带来价值。

　　Sullivan指出，目前企业IT中25%精力花在安全性上，35%花在应用管理上。物理和虚拟架构管理占到30%，而分析只有10%。后者的增长速度最快，但同样来的也最晚。

　　目前为止，Splunk在全球范围内已经拥有大量的用户，其中不乏大型跨国公司客户。但Sullivan认为，包括Splunk在内的大数据技术还处在早期阶段。他说：“所有公司的管理者都无法触及到每一个员工，我们并不想这样，但事实就是如此。因此你需要将CIO和懂的技术的员工联系起来，即便他们之间差着好几个级别。技术工具不是问题，最关键的有合适的指引。”