Resources

What is the true business value of AI? Das Bestreben, intelligentere KI-Tools (künstliche Intelligenz) zu...

5 ways a data fabric generates value—no matter where your data is located   Your enterprise requi...

ビジネスパフォーマンスを牽引できるエッジコンピューティング   エッジコンピューティングは、クラウドに対する優位性を示していますが、その実現は必ずしも容易ではありません。As a serviceモデルを利用す...

どのアプリケーションをエッジにデプロイする必要がありますか?   今日のビジネスの原動力となるのがデータです。しかし、データの種類と量が急増する中、そういったデータから価値を引き出すことが極めて困難になっています。データは、かつてはデータセンターで、その後クラウドで処理されていましたが、今は1か所だけでの処理には限定できないほど大量に生成されています。主要タイプのアプリケーションのエッジ展開が最適である理由、またエッジ活用を実現するまでの過程で直面するさまざまな課題とその解消方法をご確認ください。エッジ活用の実際の成功事例をご紹介するとともに、お客様のエッジ活用を成功に導くチェックリストも提供します。   重要なポイント ワークロードによってはエッジで実行する方が適している   柔軟性に優れ、セキュアでオープンなEdge-to-Cloudプラットフォームをすべての基盤にする  お客様自身での導入、運用は自己責任となり、プロフェッショナルなサポートは極めて重要 

継続的データ保護で時間を巻き戻す   分散型のハイブリッド環境全体でデータを保護することは、容易なタスクではありません。企業から最も離れた場所にあるエッジから、企業の本社がある場所まで、場所を問わずにデータを保護しなければなりません。この場合、すべてのパートナーや、従業員、サプライヤーに係るデータ、また、彼らのすべてのテクノロジーに関係するデータも保護しなければなりません。しかも、継続的にデータを保護しなければなりません。この記事では、自動化によって継続的なデータ保護を実現する方法について説明します。問題発生時にデータを回復する、継続的なデータ保護の背後にある秘策について説明します。   重要なポイント  継続的なデータ保護は、データの変更を常に監視し、効果的に時間を巻き戻せるようにするシステムです。 攻撃を受ける前の、特定のポイントインタイムまで、データを迅速かつ簡単に復旧するプロセスです。

Build a more sustainable AI strategy KI ist großartig. Doch sie wirkt sich ebenfalls stark auf unsere...

Hybrid cloud offers the most flexible path to cloud adoption, say technology leaders   For the modern enter...

ハイブリッドクラウドがデータを有益な情報に変える方法   あらゆるビジネスは、データを基にして運営されています。そのデータはますますエッジで収集され、使用されるようになっています。しかし、データはすべて、ビジネス上の意思決定を後押しするインテリジェンスに転換されて初めて、真に価値あるものとなります。最近の調査が示しているように、ハイブリッドクラウド戦略の導入は、企業がデータから有益な情報を引き出すための最も有効な方法の一つです。   重要なポイント (プロモーションアセットの作成に...

Hybrid cloud is a journey: 7 guidelines to help you plan your path forward.   You’ve moved into a new...

Accelerate insights and results by acting on data at the edge   Connect data across your dist...

Answer these 4 questions to build trust in your data When you have optimized your use...

What is the true business value of AI? スマートな人工知能 (AI) ツールを構築する取り組みは、新たな宇宙開発競争のような観を呈しています。あらゆる組織が独自のAIを開発しており、他のAIが実現していない未知の領域に果敢に挑戦しようとしています。この記事では、機械学習とAIの活用によって、どのようにプロセスの合理化、利益拡大を実現するのかについて探りますが、その際に適切なデータ、スキル、ビジネス目標の策定が必須条件となります。 重要なポイント 明確なビジネス目標を策定 高品質データへの確実なアクセス 必要となるスキルを持つ人材を探す 最初はシンプルに始める 早い段階で頻繁に価値を創出