使用案例

数据优化

借助专为创新、安全性和韧性而设计的战略，最大限度地发挥数据的作用。

挑战
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挑战

随着数据量的增长，从每个字节中提取价值变得越来越困难

数据世界正在发生变化。爆炸式增长、复杂的保留问题、数据重力和价值变化，使得移动和管理数据变得越来越困难和昂贵。公司面临着协调需求、成本和工作以支持业务战略和提供运营优势的挑战。

解决方案

制定基于价值的数据策略

层级价值

根据业务价值对数据进行分类 - 从重要性到合规。

制定使用计划

平衡搜索性能和数据价值，以满足业务需求。

使成本与价值一致

基于业务价值筛选和路由数据。按价值有效地存储成本，并在需要时进行搜索。

分析和可视化任何数据

使用强大的搜索和索引功能全面了解您的技术状况。快速分析您最重要的数据，并创建强大的可视化功能来解决问题和了解机会。

支持大规模的选择性使用

存储和管理需要临时访问的低信号数据。在 Splunk 和第三方商店中搜索。筛选数据，用于故障排除、法院调查或机器学习模型训练。

高效归档和审计

将价值最低的数据保存在长期存储和数据仓库中。搜索它所在的位置，仅在需要时将其导入 Splunk。借助经济高效的合规性和简化的策略，让您的业务面向未来。

产品

更高效地管理爆炸式的数据增长

将您的数据转化为行动，并提高存储法规遵从性所需数据的成本效益。利用价值分层战略和更高效的工具，更好地平衡访问和费用。

查看所有产品

借助 Splunk 执行更多操作

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自动化和编制 SOC

通过自动化和编排安全运营流程，
使安全团队能够更智能地工作、
提高工作效率并更快地做出响应。

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IT 现代化

加速 IT 创新，同时不影响服务可靠性。

了解更多

Splunkbase 应用程序和集成

Splunkbase 应用程序和技术加载项

访问用于数据优化的应用程序和集成。

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SplunkBase 应用程序

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什么是数据优化？

数据优化是指对组织的数据策略进行更改，以提高提取、分析和使用数据的速度和效率。可以针对特定用途分层价值案例对数据进行优化，包括 1) 主动使用，例如安全监控和调查；2) 大规模选择性使用，包括故障排除、取证调查和机器学习算法数据集；或 3) 归档和审计使用案例，例如合规性。

数据优化的好处

数据优化提供了许多好处，包括：

分析和决策速度：借助优化的数据，企业领导可以更快地做出更好的决策。经过优化和优先排序的数据对于高效的运营智能至关重要。使用未经优化的数据可能需要数天或数周的工作，才能使数据达到可用状态，以便进行分析。
为关键任务需求提供一致性和更高质量的数据：优化数据的一个重要组成部分是一致性和可用性。如果不优化数据，对于最紧急的数据来说，搜索时间可能会太慢，而对于价值较低的审计来说，搜索时间可能会太快。
提高投资回报率：借助强大的数据优化框架，可以根据数据的价值存储和访问数据，从而及时交付业务成果。

优化数据时采用的模式

有很多方法可以优化数据。一些常见的模式包括将某些数据移动到云中更多人和应用程序可以访问的集中位置，标准化数据格式，使用算法调整数据以适应组织目标，以及经济高效地存储价值较低或不必要的冗余数据。