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Da die IT-Infrastruktur immer komplexer und verteilter wird, ist es zunehmend wichtig, sicherzustellen, dass sie in all ihren Facetten richtig verstanden wird. Log-Analyse-Software bietet die Werkzeuge, die Unternehmen benötigen, um die Infrastruktur zu verstehen, sei es eine Anwendung, ein Betriebssystem oder ein Gerät. Log-Analyse hilft Benutzern, Muster und Trends in der Aktivität innerhalb der Infrastruktur zu verstehen.
Log-Analysedaten können verwendet werden, um Leistungsprobleme mit bestimmten Anwendungen zu beheben und potenziell bedrohliche Anomalien zu identifizieren. Regelmäßiges Log-Management, Analyse und Archivierung sind auch wichtige Aufgaben, um die Einhaltung verschiedener Sicherheitsstandards und Vorschriften nachzuweisen. Insgesamt sind Benutzer in der Lage, die Vorteile der Log-Datenanalyse optimal zu nutzen, indem sie Log-Analyse-Tools in ihre Geschäftspraktiken integrieren.
Log-Analyse-Software, mit Logs im Kern, ist in der Lage, verschiedene Arten von Logs zu verarbeiten, was es Unternehmen ermöglicht, einen Überblick über ihr IT-System und darüber hinaus zu erhalten. Daher ist es hilfreich, die verschiedenen Arten von Logs zu verstehen, die diese Werkzeuge analysieren.
Ereignisprotokollanalyse
Ereignisprotokolle zeichnen Ereignisse auf, die bei der Ausführung eines Systems stattfinden, um eine Prüfspur zu bieten, die verwendet wird, um die Aktivität des Systems zu verstehen und Probleme zu diagnostizieren. Sie sind unerlässlich, um die Aktivitäten komplexer Systeme zu verstehen, insbesondere im Fall von Anwendungen mit wenig Benutzerinteraktion, wie Serveranwendungen.
Transaktionsprotokollanalyse
Die meisten Datenbanksysteme führen eine Art von Transaktionsprotokoll, die nicht hauptsächlich als Prüfspur für spätere Analysen gedacht sind und nicht für Menschen lesbar sein sollen. Diese Protokolle zeichnen Änderungen an den gespeicherten Daten auf, um der Datenbank zu ermöglichen, sich von Abstürzen oder anderen Datenfehlern zu erholen und die gespeicherten Daten in einem konsistenten Zustand zu halten.
Nachrichtenprotokollanalyse
Instant-Messaging-Programme, Peer-to-Peer-Dateianwendungen mit Chat-Funktionen und Mehrspieler-Spiele haben häufig die Fähigkeit, Textkommunikation automatisch zu protokollieren oder zu speichern, sowohl öffentliche als auch private Chat-Nachrichten zwischen Benutzern.
Log-Analyse-Tools sind darauf ausgelegt, den Prozess des Sammelns, Archivierens und Ableitens umsetzbarer Erkenntnisse aus Datenprotokolldateien zu optimieren. Sie zentralisieren und standardisieren Logs aus dem gesamten Netzwerk. Die Dateien kommen in verschiedenen Formaten, da viele verschiedene Elemente der IT-Infrastruktur Ereignisprotokolle erzeugen. Log-Viewer-Software optimiert den Prozess, indem sie alle Dateien in ein gemeinsames Format und eine gemeinsame Terminologie überführt. Dies gewährleistet eine kohärente und einheitliche Analyse und Archivierung sowie genauere und umfassendere Berichte und Statistiken.
Die folgenden sind einige Kernfunktionen innerhalb der Log-Analyse-Software, die Benutzern helfen können, ihre Log-Daten zu überwachen, zu visualisieren und zu verstehen:
Überwachung: Überwachung ist ein großer Teil der Log-Analyse. Diese Funktionen helfen, zukünftige Anomalien zu erkennen, vorherzusagen und zu verhindern. Unternehmen nutzen diese Daten, um Leistungsfehler besser zu verstehen, sie zu beheben und zu lernen, wie sie in Zukunft verhindert werden können. In Bezug darauf, wie man mit diesen Daten interagieren und sich damit beschäftigen kann, hilft Log-Analyse-Software Unternehmen, Log-Daten effektiv und effizient abzufragen, zu filtern und zu analysieren. Für fortgeschrittenere Tools können Benutzer auf natürliche, intuitive Weise suchen oder viele Logs mit wenigen Klicks durchforsten.
Visualisierung: Anpassbare Dashboards helfen, Teams zu koordinieren, indem sie Logs, Metriken und Leistungsdaten für vollständige Sichtbarkeit und zuverlässige Bereitstellung visualisieren.
Alarmierung: Echtzeitanalysen helfen Benutzern, potenzielle Cyberangriffe schnell zu identifizieren und zu lösen, Verstöße zu erkennen und zu verhindern und die Compliance-Kosten zu senken.
Datenzentralisierung: Log-Analyse-Tools integrieren sich in Anwendungen und erleichtern die Aggregation von Daten über den gesamten Stack.
Weitere Funktionen der Log-Analyse-Software: Automatisierte Tagging-Funktionen, Datenentdeckungsfunktionen, Anomalieerkennungsfunktionen, Live-Tail-Funktionen, Trendverfolgungsfunktionen
Log-Analysedaten können verwendet werden, um Leistungsprobleme mit bestimmten Anwendungen zu beheben und potenziell bedrohliche Anomalien zu identifizieren. Regelmäßiges Log-Management, Analyse und Archivierung sind auch wichtige Aufgaben, um die Einhaltung verschiedener Sicherheitsstandards und Vorschriften nachzuweisen. Insgesamt sind Benutzer in der Lage, die Vorteile der Log-Datenanalyse optimal zu nutzen, indem sie Log-Analyse-Tools in ihre Geschäftspraktiken integrieren.
Compliance: Mit Log-Analyse-Tools verfolgen Unternehmen kontinuierlich, ob sie die Benchmarks für Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und das Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) einhalten.
Bessere Sicherheit: Log-Analyse bietet sofortige Aufmerksamkeit für Sicherheitswarnungen. Ein Log-Analyse-Tool hilft, eingehenden Netzwerkverkehr zu blockieren und zu filtern, IT-Administratoren über fehlgeschlagene Authentifizierungsversuche zu informieren und sicherzustellen, dass Firewall-Konfigurationen am effektivsten arbeiten.
Intelligentere Geschäftsabläufe: Abteilungen wie Finanzen und Buchhaltung, Personalwesen und Recht verlassen sich auf IT-Ressourcen, um ihre geschäftskritischen Aufgaben und Verantwortlichkeiten auszuführen. Daher bieten Log-Analyse-Tools die Funktionalität, die notwendig ist, um kritische Systemfehler oder Trends zu erkennen und schnell und effizient zu beheben.
DevOps-Ingenieure: DevOps-Ingenieure können Log-Analyse-Tools verwenden, um Fehler zu beheben, was ihnen hilft, Systemfehler zu finden. Dies kann die betriebliche Effizienz verbessern, indem die Produktionsausfallzeiten reduziert werden.
Systemadministratoren: Systemadministratoren können diese Tools verwenden, um Einblick in die Leistung und Gesundheit von Anwendungen und Infrastruktur zu gewinnen. Durch das Überprüfen von Ereignisprotokollen können sie beispielsweise eine Prüfspur sehen, die ihnen hilft, das Systemverhalten besser zu verstehen und potenzielle Probleme zu diagnostizieren.
Site Reliability Engineers: Site Reliability Engineers überbrücken die Lücke zwischen Produktions- und Entwicklungsteams und stellen sicher, dass die Websites ordnungsgemäß laufen und die betrieblichen Anforderungen erfüllen. Daher konzentrieren sie sich stark auf die Anwendungsüberwachung und müssen ein tiefes Wissen über die inneren Abläufe und Grundlagen der Anwendung haben, wie Code und Konfiguration. Daher können sie von der Log-Analyse profitieren, um ihnen zu helfen, Betriebsanleitungen zu erstellen und zu pflegen, die Anwendungsleistung zu überwachen und mehr.
Webentwickler: Logging gibt Entwicklern und anderen DevOps-Profis eine Möglichkeit zu verstehen, was schiefgelaufen ist, und bietet Einblicke, wie es behoben werden kann. Sie können diese Software verwenden, um Serverprotokolldateien von Webservern zu analysieren, die Informationen über Dinge wie wann, wie und von wem ein Webserver besucht wird, liefern können. Durch Berichte, Dashboards und benutzerdefinierte Abfragen können sie ein besseres Verständnis der Website-Leistung erhalten und Schritte zur Überwachung ihrer Website bestimmen.
Alternativen zur Log-Analyse-Software können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen:
Log-Überwachungssoftware: Log-Überwachungssoftware hilft Benutzern, die ein einfaches Werkzeug suchen, um ihre Logs im Auge zu behalten, ohne die Notwendigkeit für ausgefeilte Analysen. Dies hilft, die Leistung der IT-Infrastruktur aufrechtzuerhalten und Probleme zu identifizieren, um Ausfallzeiten zu verhindern und Risiken zu mindern. Diese Tools werden oft mit IT-Alarmierungssoftware, Log-Analyse-Software und anderen IT-Problembehebungslösungen integriert, um das IT-Infrastruktur-Wartungsökosystem besser auszufüllen.
Anwendungsleistungsüberwachungssoftware (APM): APM-Tools ermöglichen es Benutzern, die Leistung bestimmter Software- oder Webanwendungen zu überwachen und zu verfolgen, um Leistungsprobleme zu identifizieren und zu lösen, die auftreten können. Diese Lösungen bieten Leistungsmetriken für Anwendungen mit spezifischen Einblicken in Statistiken wie die Anzahl der von der Anwendung verarbeiteten Transaktionen oder die Antwortzeit zur Verarbeitung solcher Transaktionen.
Netzwerküberwachungssoftware: Netzwerküberwachungssoftware konzentriert sich stärker auf den Netzwerkverkehr und die Gesundheit. APM-Software kann netzwerkseitige Probleme mit der Anwendungsleistung aufdecken, bei denen die Netzwerküberwachung übernehmen würde, um weitere Details zu etwaigen Problemen bereitzustellen.
Analyseplattformen: Analyseplattformen könnten Integrationen für Log-Daten enthalten, sind jedoch breiter fokussierte Werkzeuge, die die fünf Elemente erleichtern: Datenvorbereitung, Datenmodellierung, Datenmischung, Datenvisualisierung und Einsichtslieferung.
Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement-Software (SIEM): SIEM-Software umfasst Log-Analyse und bietet Werkzeuge, um Maßnahmen basierend auf Protokolldateien zu ergreifen. Diese Software hilft, Sicherheitsoperationen in einem einzigen Standort zu zentralisieren, was Teams hilft, historische Logs zu navigieren, Trends zu identifizieren und ihre Netzwerke besser zu stärken.
Verwandte Lösungen, die zusammen mit Log-Analyse-Software verwendet werden können, umfassen:
Datenlager-Software: Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl von unterschiedlichen Datenquellen, daher implementieren sie ein Datenlager, um alle ihre Daten am besten zu integrieren. Datenlager können Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen speichern, was es Business-Intelligence- (BI) und Analyse-Tools ermöglicht, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der Daten, die von Analysesoftware aufgenommen werden.
Datenvorbereitungssoftware: Eine wichtige Lösung, die für eine einfache Datenanalyse notwendig ist, ist ein Datenvorbereitungstool und andere verwandte Datenmanagement-Tools. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um eine einfache Analyse zu ermöglichen. Datenvorbereitungstools werden oft von IT-Teams oder Datenanalysten verwendet, die mit der Nutzung von BI-Tools beauftragt sind. Einige BI-Plattformen bieten Datenvorbereitungsfunktionen, aber Unternehmen mit einer Vielzahl von Datenquellen entscheiden sich oft für ein dediziertes Vorbereitungstool.
Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.
Datensicherheit: Unternehmen müssen Sicherheitsoptionen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Benutzer die richtigen Daten sehen. Es muss auch Sicherheitsoptionen geben, die es Administratoren ermöglichen, verifizierten Benutzern unterschiedliche Zugriffsebenen auf die Plattform zuzuweisen.
Annahme: Zu Beginn scheinen Analysetools möglicherweise nicht für alle Mitarbeiter wertvoll zu sein; Endbenutzer könnten Schwierigkeiten haben, die Lösungen zu übernehmen. Daher ist es wichtig, dass Unternehmen einen Plan haben, um die Benutzerakzeptanz zu fördern und zu fördern.
Markteinführungszeit: Wie bei jeder Softwareimplementierung ist es wichtig, darüber nachzudenken, wie lange die Implementierung dauern wird. Benutzer sollten auch verwandte Software in Betracht ziehen, die ein Unternehmen möglicherweise benötigt, wie Datenintegrationssoftware.
In der datengesteuerten Welt ist die IT keine Ausnahme. Während IT-Teams, einschließlich DevOps-Ingenieuren und Systemadministratoren, die häufigsten Benutzer von Log-Analyse-Software sind, ermöglichen Self-Service-Tools und Dashboards, dass diese Daten und Analysen mit dem breiteren Unternehmen geteilt werden. Da fast alle Unternehmen eine Art von IT-Funktion haben, kann Log-Analyse-Software einen positiven Einfluss auf Unternehmen in allen Branchen und Unternehmensgrößen haben. Hier sind ein paar Beispiele:
Einzelhandel: Wenn Webkäufe den Großteil des Unternehmensumsatzes ausmachen, ist die optimale Leistung von Websites und Webanwendungen entscheidend. Kontinuierliche Überwachung hilft Unternehmen nicht nur, Überlastungen zu vermeiden, sondern auch, ihre Standardverkehrsmuster zu verstehen. Dies wird dann genutzt, um die optimale Ressourcenzuweisung für das Wachstum der Website vorherzusagen.
Gesundheitswesen: Technologische Betriebszeit und Leistung sind entscheidend, wenn das Ziel die Verbesserung der Gesundheit des Kunden ist. Log-Analyse-Lösungen ermöglichen es Anbietern, ihre IT in Echtzeit zu überwachen, was hilft, Ausfallzeiten zu erkennen und zu verhindern, bevor sie Patienten betreffen. Die vollständige topologische und transaktionale Sichtbarkeit, die durch Log-Analyse-Software bereitgestellt wird, hilft Anbietern, trotz technologischer Probleme weiterhin qualitativ hochwertige Patientenversorgung zu bieten.
Wenn ein Unternehmen gerade erst seine IT-Reise beginnt, kann g2.com bei der Auswahl der besten Software für das jeweilige Unternehmen und den Anwendungsfall helfen. Da die jeweilige Lösung je nach Unternehmensgröße und Branche variieren kann, ist G2 ein großartiger Ort, um Bewertungen nach diesen Kriterien sowie vielen anderen zu sortieren und zu filtern.
Die Vielfalt, das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten sind enorm. Daher sollten Benutzer darüber nachdenken, wie die jeweilige Lösung zu ihren spezifischen Bedürfnissen passt, sowie zu ihren zukünftigen Bedürfnissen, wenn sie mehr Daten ansammeln. In diesem Fall ist es entscheidend, dass IT-Profis eine umfassende IT-Strategie entwickeln und sicherstellen, dass sie die Grundlagen, wie IT-Alarmierungssoftware, in place haben, bevor sie beginnen, den zusätzlichen Nutzen der Log-Analyse zu betrachten.
Um die richtige Lösung zu finden, sollten Käufer ihre Schmerzpunkte bestimmen und aufschreiben. Dinge, die zu beachten und zu bewerten sind, umfassen: Log-Datentypen, die Arten von Visualisierungen, die hilfreich wären, die Formen und Frequenzen von Alarmen usw. Diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden.
Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr enthält.
Abhängig vom Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, eine Anfrage nach Informationen (RFI) zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Aufzählungspunkten, die beschreiben, was von der Log-Analyse-Software benötigt wird.
Erstellen Sie eine Longlist
Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.
Erstellen Sie eine Shortlist
Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.
Führen Sie Demos durch
Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und Datensätzen vorführen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.
Wählen Sie ein Auswahlteam
Da es bei der Log-Analyse-Software um Daten geht, muss der Benutzer sicherstellen, dass der Auswahlprozess datengesteuert ist. Das Auswahlteam sollte Notizen und Fakten und Zahlen vergleichen, die sie während des Prozesses notiert haben, wie Zeit bis zur Einsicht, Anzahl der Visualisierungen und Verfügbarkeit von erweiterten Analysefunktionen.
Verhandlung
Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es nicht verhandelbar ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für Mehrjahresverträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren.
Endgültige Entscheidung
Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen.
Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von Log-Analyse-Software mit dem Ziel, einen gewissen Return on Investment (ROI) zu erzielen.
Da Unternehmen versuchen, ihre Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Diese Software wird typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal je nach Unternehmensgröße gestaffelt ist. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet.
Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und das mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Implementierung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung des Log-Analyse-Tools erzielt haben.
Wie wird Log-Analyse-Software implementiert?
Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z. B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittanbieter-Beratung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und die Software effizient und effektiv nutzen können.
Wer ist für die Implementierung der Log-Analyse verantwortlich?
Es kann viele Menschen oder viele Teams erfordern, um eine Analyseplattform ordnungsgemäß bereitzustellen. Dies liegt daran, dass Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Daher ist es selten, dass eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens hat. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen seine Daten zusammenfügen und die Reise der Analyse beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung.
Log-Analyse-Software wird mit Hilfe von Technologien wie maschinellem Lernen aufgeladen. Mit dieser fortschrittlichen Version der Software können Geschäftsleute ohne starken Datenhintergrund die Werkzeuge nutzen, um tief in die Daten einzutauchen und das Geschäft besser zu verstehen.
Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten
Daten werden in einem schnellen Tempo produziert und die Datentypen sind nicht alle von einer Sorte. Einzelne Unternehmen produzieren eine Reihe von Datentypen wie Sensordaten von Internet-of-Things (IoT)-Geräten, Ereignisprotokolle und Clickstreams. Daher müssen die Werkzeuge, die benötigt werden, um diese Daten zu verarbeiten und zu verteilen, in der Lage sein, diese Last auf eine skalierbare, kosteneffiziente und effektive Weise zu bewältigen. Fortschritte in künstlicher Intelligenz (KI)-Techniken, wie maschinelles Lernen, helfen, dies besser handhabbar zu machen.
Self-Service
Wie bei anderen Arten von Analysetools gibt es einen zunehmenden Trend, dass Software von selbstbedienender Natur ist. Das bedeutet, dass Nicht-Profis das Tool einfach mit wenig bis keiner IT-Unterstützung für die Einrichtung nutzen können sollten. Mit Drag-and-Drop-Oberflächen oder hochgradig anpassbaren Setups werden durchschnittliche Geschäftsanwender durch statistische Analysefähigkeiten befähigt.
Erweiterte Analysen
KI und maschinelles Lernen machen in den meisten Branchen und Geschäftsanwendungsfällen Fortschritte, wobei Statistiken keine Ausnahme sind. Mit maschinellem Lernen, das die statistische Analyse antreibt, können Benutzer Daten entdecken, den besten Analysetyp für einen bestimmten Datensatz oder ein Problem bestimmen und mehr.