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- 大数据分析在当下IT系统中非常火热，主要的原因在于，通过对大数据分析有助于改善IT系统功能。在进行大数据分析时，主要分析步骤包括可视化分析，可以更加直观的展示数据，提供有价值的见解。数据挖掘算法，可以将不同位置的数据，不同渠道的数据，综合性挖掘，并获取具有价值的数据。通过数据挖掘，可以让分析员更好理解数据。进而预测性分析，能对数据挖掘结果做出预测性判断，进而获得具有价值的数据。在对数据进行多维分析，多角度展示时，应该要创建存储关系型数据库，有助于智能化数据分析。
计算机数据增长速度较快，而且数据来源渠道较多，数据更加复杂。数据蕴含明确的交易、客户行为、传感器读数、计算机行为、安全威胁等。对计算机数据进行分析，能挖掘所有数据的隐藏价值。大量历史和实时的数据分析，需要使用到大数据分析工具。当前分析工具较多，不同的分析工具，相应的性能会有所不同。因而在对分析工具进行使用时，应该要对工具的相关优势有所明确。
首先数据分析工具适用于小型IT环境中，并对综合性数据进行分析。在对日志搜索和日志分析时，实现智能化分析。对日志数据实时收集和部署，数据搜索功能更加强大，实时分析提示，加快故障排除，形成数据分析报告，有助于IT运维，缩短停机时间，提升客户体验。其次在对日志数据进行收集时，应该要搜索所有数据，并且存储、分析、关联、创建索引。为了确保数据分析的准确性和全面性，应该要将机器数据和日志数据进行整合。数据分析可视化，能将IT系统运行状况，更加直观展现。
