ユースケース
データ最適化
イノベーション、セキュリティ、レジリエンスを念頭に置いた戦略で、データの価値を最大限に引き出しましょう。
課題
データが増加してもすべてのデータから価値を引き出すのは困難
データの世界は変化しています。爆発的な増加、保存の問題、データが集まるところに処理も集中する「データグラビティ(重力)」現象、価値の多様化などにより、データの移動や管理の負担とコストが増大しています。企業は、ニーズ、コスト、労力のバランスを取りながらビジネス戦略に対応し、運用を改善していかなければなりません。
解決策
価値に基づくデータ戦略を策定
価値の評価
重大度からコンプライアンス対応まで、ビジネス価値に基づいてデータを分類
利用計画
サーチパフォーマンスをデータの価値に合わせて調整し、ビジネスニーズに対応
費用対効果の向上
ビジネス価値に基づいてデータをフィルタリングおよびルーティングし、コスト効率の高い方法で保存して、必要なときにサーチを実行
あらゆるデータを分析して可視化
強力なサーチとインデックス機能により、テクノロジー環境を包括的に可視化できます。重要なデータをすばやく分析し、視覚オブジェクトを使ってわかりやすく表示して、問題の解決や機会の発見を促進できます。
大量のデータの中から必要なデータを簡単に抽出
使用頻度の低いデータをアドホックベースでアクセスするように保存、管理できます。Splunkとサードパーティのデータストアを横断的にサーチしたり、トラブルシューティング、フォレンジック調査、機械学習モデルのトレーニングに使用するデータをフィルタリングしたりすることもできます。
アーカイブと監査を効率化
価値の低いデータを低コストのストレージやデータウェアハウスに長期保存します。保存場所でデータをサーチして、必要なときだけSplunkに取り込むことができます。費用対効果の高い方法でコンプライアンスに対応し、戦略をシンプルにすることで、将来のビジネスにも対応できます。
製品
急増するデータの管理効率を向上
データを行動につなげながら、コンプライアンス対応に必要なデータ保管の費用対効果を向上させることができます。データを価値に基づいてレベル分けする戦略と効率的に検索できるツールで、アクセス性とコストのバランスを最適化できます。
データ最適化にはさまざまなメリットがあります。その一部をご紹介します。
- 分析と意思決定のスピードの向上：データを最適化すれば、ビジネスリーダーの意思決定の精度とスピードを向上させることができます。データの最適化と優先度による分類は、オペレーショナルインテリジェンスの効率化に欠かせません。データを最適化しなければ、データを分析できる状態にするだけで数日または数週間かかることがあります。
- ミッションクリティカルな用途に利用するデータの一貫性と品質の向上：一貫性と可用性の向上は、データ最適化の重要な要素の1つです。データを最適化しなければ、急を要するデータのサーチに時間がかかり、ビジネス価値の低い監査目的のデータのサーチが必要以上に高速であるといった不釣り合いが生じがちです。
- ROIの向上：強力なデータ最適化フレームワークを確立することで、データを価値に基づいて保存して利用できるようになるため、好機を逃さずにビジネス成果を獲得できます。
データを最適化するにはさまざまな方法があります。一般的なのは、特定のデータをクラウドに集約し、ユーザーやアプリケーションが異なる場所からアクセスできるようにする方法、データ形式を標準化する方法、アルゴリズムを活用して組織の目標に合わせてデータを整備する方法、価値の低いデータ、不要なデータ、冗長なデータを低コストのストレージに保存する方法などです。
