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。