유즈 케이스
데이터 최적화
혁신, 보안 및 회복 탄력성을 위해 설계된 전략을 통해 데이터의 기능을 극대화하십시오.
난제
데이터 볼륨이 증가함에 따라 모든 데이터에서 가치를 추출하기는 더 어렵습니다.
데이터 볼륨의 폭발적인 증가, 보존의 복잡성, 데이터 중요성 및 가치 차이로 인해 데이터 이동과 관리가 점점 더 어려워지고 비용이 많이 듭니다.
솔루션
가치 기반 데이터 전략 개발
가치의 계층화
비즈니스 가치를 기준으로 중요(Critical) 데이터 및 규정 준수(Compliant) 데이터를 구분할 수 있어야 합니다.
사용 계획
비즈니스 요구 사항 충족을 위해서 서치 성능과 데이터 가치의 균형을 유지해야 합니다.
비용과 가치의 조화
비즈니스 가치에 따라 데이터를 필터링하고 라우팅해야 합니다. 가치에 따라 비용 효율적으로 저장하고 필요할 때만 검색해야 합니다.
모든 데이터의 분석 및 시각화
강력한 서치 및 인덱싱 기능을 통해 기술 환경 전반에 대한 가시성을 확보하십시오. 가장 중요한 데이터를 빠르게 분석하고, 강력한 시각화를 통해 문제를 해결하고 기회를 살펴보십시오.
대규모 데이터에 대한 선별적 사용 가능
임시 분석에만 접근이 필요한 가치가 낮은 데이터를 저장하고 관리할 수 있습니다. Splunk 및 타사 데이터 저장소 전체를 대상으로 서치가 가능합니다. 그리고 문제 해결, 포렌식 조사 또는 머신 러닝 모델 학습을 위해 데이터를 필터링할 수 있습니다.
효율적인 아카이빙 및 감사
가치가 가장 낮은 데이터를 장기 스토리지 및 데이터 웨어하우스에 보관합니다. 데이터의 현 위치에서 서치를 실행하고 필요할 때만 Splunk로 수집합니다. 비용 효율적인 규정 준수 및 단순화된 전략으로 비즈니스의 미래를 보장합니다.
제품
폭발적으로 증가하는 데이터를 보다 효율적으로 관리
데이터를 실행으로 전환하고 규정 준수에 필요한 데이터 저장의 비용 효율성을 개선하십시오. 가치 계층 전략과 보다 효율적인 도구를 사용하여 접근성과 비용의 균형을 개선하십시오.
데이터 최적화는 조직의 데이터 전략에 변화를 추구하여 데이터 추출, 분석 및 사용의 속도와 효율성을 향상시키는 행위를 의미합니다. 데이터는 사용 가치 계층에 따라 최적화가 가능합니다. 예를 들면 1) 보안 모니터링 및 조사 등에 능동적으로 사용되는 데이터, 2) 문제 해결, 포렌식 조사 및 머신 러닝 알고리즘 데이터 세트 등에 사용되는 포괄적이지만 선택으로 사용되는 데이터, 3) 규정 준수 및 감사에 사용되는 아키이빙 데이터 등이 있습니다.
데이터 최적화는 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 분석 및 의사결정 속도: 최적화된 데이터를 통해 비즈니스 리더는 더 나은 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다. 효율적인 운영 인텔리전스를 위해서는 최적화되고 우선 순위가 지정된 데이터가 매우 중요합니다. 최적화되지 않은 데이터를 사용한다면, 데이터를 분석 가능한 상태로 만드는 데 며칠 또는 몇 주가 소요될 수 있습니다.
- 미션 크리티컬한 요구 사항에 대응할 수 있는 데이터 일관성 및 품질: 데이터 최적화의 가장 중요한 요소는 일관성과 가용성입니다. 데이터를 최적화하지 않으면 가장 긴급한 데이터의 서치 시간은 너무 느리고, 가치가 낮은 감사 목적 데이터의 서치 시간은 불필요하게 빨라질 가능성이 있습니다.
- ROI 개선: 강력한 데이터 최적화 프레임워크를 사용하면 가치에 따라 데이터가 저장되고 접근이 가능하기 때문에, 적시에 비즈니스 결과를 도출할 수 있습니다.
데이터를 최적화하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 몇 가지 일반적인 패턴에는 더 많은 사람과 애플리케이션이 액세스할 수 있는 중앙 위치의 클라우드로 특정 데이터 이동, 데이터 형식 표준화, 알고리즘을 사용하여 조직 목표에 맞춘 데이터 튜닝, 가치가 낮거나 불필요한 중복 데이터의 비용 효율적 저장 등이 포함됩니다.
