最近、先日も記事に書いた Elasticsearch、Kibana 周辺を見ています。
Kibana を知ったきっかけはただの偶然で、

Hacker News でElasticsearch 1.0 Release !　→　Kibana ってかっこいいー！

という、目的とかそういうの何も考えない世界からのスタートでした。

所謂 Big Data ブームに関しては、私の業務的にはそれほど密接に繋がっている訳ではないんだけど、
もう少しデータを有効活用する事で随分と自分の周りは変化するのではないかとよく考えていました。

よくある話と言えばよくある話なのかもしれませんが、IT に携わっている割にデータや数値ではなく経験に頼って物事が進んでしまう事が多々あります。
ソフトウェアを提供する側が、もう少しソフトウェアに頼って行きたいところ。
ソフトウェアに使われるような形にはなりたくありませんが、利用出来るものは有効活用していきたいですね。

• ログ収集について（kibana、elasticsearch、logstash、Fluentd、Apache Flume、Splunk）Add Star
• 柔軟なログ収集を可能にする「fluentd」入門
• logstash を試す

時間の長さからこれまで見ていなかったけど、Kibana に関しては公式のビデオが結構分かりやすかった。

kibana: data visualization made simple and beautiful
http://www.elasticsearch.org/webinars/kibana-made-simple/?watch=1

ただ、どちらかというと logstash 経由の Web アクセスログが対象で、公開 Web サーバーを取り扱っている訳ではない私にはどう使っていくかが完全には見えていない。
特に Kibana で面倒だと思うのは、可視化する事は出来るが、データの操作を行う事は出来ない点だ。
あらかじめ、Elasticsearch に対して分析が容易になるような形でデータを取込む必要があるので、独自のデータを対象とした場合にはその形式を決めるのに少し知恵を絞る必要がありそう。

確かにグラフへ変換が容易だったり、フィルタリングなどの仕組みは秀逸。
文字列の検索に関しても言う事は無い。
ただ、実際にそれらを分析するシーンにはいいけどよく話としてはありがちなレポートとして利用するとなると、どうしていいのかがよくわからない。

あくまで、分析や問題発見のシーンに利用する感じなのかな？
そもそも Web の世界のカックイイ人たちはレポートとかURLで示す事が出来ればOKなのかな。

それはそれで一つの形だとは思うし、そういう使い方でも十分だとは思う。
結局のところ、何を持って「可視化出来た」というかなんだろうな。

さてはて、データを有効活用したいという考え自体は間違っていないとは思うが、問題は何をどう活用すれば有効なのか？という基本的なところの考えが足りていない。