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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。

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