文章讲的是Splunk专家谈影响数据可视化选型的因素，根据Forrester最新发布的大数据研究报告，大多数企业只分析了已有数据的12%，剩余的88%仍未充分利用，造成这种局面的主要原因之一就是分析能力的缺乏。事实上，企业部署数据分析应用并不难，难的是缺乏专业的数据分析人才。
“让每个人都成为数据分析师”——正在从理想变为现实，一大批数据可视化产品的涌现，大幅降低了数据分析的门槛。总部位于美国旧金山的大数据服务提供商Splunk也有同样的理念，他们提出Splunk for Everyone的口号，希望所有人都能够访问和使用计算机数据并从中获得价值。
数据可视化选型需考虑五因素
数据可视化是商业智能与分析平台的一个重要组成部分，也是最上层的展示环节。目前除了甲骨文、微软、IBM等传统供应商将数据可视化融入其解决方案之外，也有很多新兴企业将数据可视化作为独立的产品推出。
▲Splunk中国区高级售前工程师 崔玥
Splunk中国区高级售前工程师崔玥认为数据可视化重新定义了数据分析，如同Windows重新定义了操作系统，它将数据从晦涩的代码中脱离出来，通过简单的图形界面和大众更易接受的方式，提供一个展现、监控数据的平台，让数据分析工作更简单。
谈到数据可视化的选型，崔玥认为数据可视化工具最适合两类人群：一类是管理层，他们希望通过分析得到数据的支撑，以便更好的制定商业策略;另一类是IT部门，他们需要通过数据了解整个企业IT系统的运行状况，尤其是对数据安全的预警和保障。从企业的角度分析，数据可视化选型应考虑以下五个方面的因素：
第一，处理数据的能力，能否很好的消化数据，快速的进入到分析环节;
第二，利用数据的灵活性和便利性，能否方便的提取到需要的信息;
第三，可视化展现形式的丰富性，能否把需要的数据展现出来;
第四，产品的扩展性能否满足企业未来发展的需求;
第五，产品的可维护性和易维护性，需要根据企业的技术能力选择开源或商业化产品。
Splunk数据可视化的产品特点
Splunk是一家具有大数据基因的公司，2012年4月在纳斯达克上市。其高级售前工程师崔玥向IT168记者介绍，从技术路线的角度来看，Splunk将互联网技术转型应用于企业内部的数据可视化领域，尤其专注于机器数据等非结构化数据的分析。
从Splunk Enterprise 5开始，Splunk开始为其产品增加易用性，想让每个人都参与到分析的过程中来。数据可视化作为Splunk Enterprise 6最显著的特性之一，将易用性提升到了一个更高的层面。
相比其他数据可视化产品，崔玥总结了Splunk的几点优势：第一，产品化。从整体上来讲，Splunk是产品化的路线，企业不需要做额外开发即可快速部署和应用;第二，安全的保障机制。在企业级产品化解决方案中，Splunk对数据安全的保护、基于决策的访问控制能力非常强;第三，技术的创新性。Splunk的专利技术将互联网搜索引擎技术应用到数据分析领域;第四，易于安装和使用。Splunk可以快速的下载和安装，几分钟之内就可以分析和展示数据;第五，开放的开发接口和定制化。Splunk提供很多开发接口，让更多开发者、合作伙伴、或者有特殊需求的用户在此基础上获得更多可能性。
Splunk能够满足企业对数据的获取、处理和可视化的需求，但是如果企业需要更高水平的可视化展现，可以通过Splunk提供的API接口定制。此外，Splunk的技术社区可以提供给大家一个学习和交流的平台。社区是英文版，但中国用户也可以用中文提问，会有懂中文的Splunk专家做解答。
小结
从针对机器数据的安全分析软件到完整的数据分析平台，Splunk这几年乘着大数据的翅膀飞速发展。Splunk未来还会在中国推出一系列本地化的服务，如云服务、本地用户组等，并继续践行Splunk for Everyone的口号。
作者: 王玉圆
来源：IT168
原文链接：Splunk专家谈影响数据可视化选型的因素