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使用案例

資料最佳化

以專為推動創新、安全性與韌性而設計的策略,將資料的效用最大化。

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挑戰

隨著資料量增加,從每一個位元獲取價值也越來越困難

資料的世界正在改變。爆炸性的成長、保留方式的複雜性、資料引力以及價值的差異,都讓我們更難移動和管理資料,而且執行相關作業的成本也越來越昂貴。企業面臨的挑戰是該如何在需求、成本與負擔之間取得平衡,以強化商業策略並展現營運優勢。

解決方案

研擬以價值為基礎的資料策略

層級價值 層級價值

層級價值

根據商業價值將資料分類,包括關鍵和遵循法規等類別。

規劃 規劃

規劃用途

在搜尋效能與資料價值之間取得平衡,以滿足商業需求。

依價值控管成本 依價值控管成本

依價值控管成本

根據商業價值篩選資料和設定資料路徑。以資料價值為基礎,採取符合成本效益的方式來儲存資料,並在有需要時搜尋。

保護

分析資料,並以視覺化方式呈現

使用強大的搜尋和索引功能,全面檢視您的技術態勢。迅速分析最關鍵的資料,並以視覺化方式呈現所有資料,藉此解決問題並掌握機會。

大規模強化選擇性用途

儲存和管理需要臨時存取的低訊號資料。可在 Splunk 和第三方商店中搜尋,並篩選資料以進行疑難排解、鑑識調查或機器學習模型訓練。

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提升封存與稽核效率

將價值最低的資料放置在長期儲存空間與資料倉儲。您可在資料儲存空間內進行搜尋,並且僅在有需要時將資料嵌入 Splunk。此外,也能以符合成本效益的方式遵循法規,並將策略簡化,讓您的企業與時俱進。

產品

以更有效率的方式管理爆炸性成長的資料

將您的資料轉換為實際作為,並改善為遵循法規儲存資料的成本效益。採用依價值分層的策略和更高效的工具,在便於存取和控管成本之間取得更理想的平衡。

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深入瞭解資料最佳化

資料最佳化指的是針對企業的資料策略進行調整,以改善擷取、分析和使用資料的速度和有效性。可以根據特定的分層價值使用案例來將資料最佳化,包括 1) 作用中用途,例如安全性監控和調查;2) 大規模選擇性用途,如疑難排解、鑑識調查與機器學習演算法資料集;或者 3) 封存與稽核使用案例,例如法規遵循。

資料最佳化有許多優點,包括:

  • 加速分析與決策:企業高層可以運用經過最佳化的資料,更迅速地做出決策。經過最佳化和優先排序的資料是確保高效率取得營運情報的關鍵。若使用未經最佳化的資料,單是要將資料處理成可用的狀態以進行分析,就可能會耗費數天或數週。
  • 一致性與可滿足重要任務需求的優質資料:最佳化資料的兩大要素就是一致性與可用性。在沒有將資料最佳化的情況下,很有可能會耗費過多時間在搜尋最迫切需要的資料,卻以不必要的高速度處理價值較低的稽核用途。
  • 提升投資報酬率:採用健全的資料最佳化架構後,便可以根據資料價值,以不同的方式儲存和存取資料,即時產出商業成果。

將資料最佳化的方式很多,一些常見的模式包括將特定資料移至集中位置的雲端。如此一來,不僅更多人員和應用程式可以存取,還能將資料格式標準化、使用演算法調整資料以符合企業目標,並以符合成本效益的方式儲存價值較低或不必要、多餘的資料。

開始使用

解放創新速度,確實強化韌性。