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AI活用の成功で鍵となる 信頼できるデータ
AIを活用した分析により、ビジネスオペレーションの改善、イノベーションの推進、カスタマーエクスペリエンスの変革が進んでいますが、分析の信頼性は、その基となるデータに依存します。データの正確性、完全性、安全性の確保が重要となる理由をご確認ください。
重要なポイント
透明性、信頼性、堅牢性を念頭において設計されたAIモデルはすべて、より強固なものになります。
企業に求められるのは、信頼できるデータエコシステムとベストインクラスの利用方法を構築して保証する能力です。
ITソリューションは継続的かつ自動的にデータを検証する必要があります。
なぜゼロトラストフレームワークを導入する必要があるのでしょうか?
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。
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ハイブリッド クラウドに移行しますか?セキュリティを優先する時代が来ています。
わずか数年で、ハイブリッドクラウドはITアーキテクチャー向け運用モデルの主流となりましたが、こうしたワークロードの保護はこれまで以上に難しくなっています。こうした変化の理由の1つが、サイバーセキュリティ脅威の件数増加と巧妙化であり、もう1つの理由は、ハイブリッドクラウド環境の複雑化です。この課題を解消するために、企業は管理、ガバナンス、スキルセットを刷新する必要があります。
重要なポイント:
オンプレミス システムとクラウド システムの両方に対応するセキュリティが最も重要...