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Author: Marketing User

  • Making the Grade: How to Find the Right End-to-End Revenue Cycle Partner

    Making the Grade: How to Find the Right End-to-End Revenue Cycle Partner

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    Making the Grade: How to Find the Right End-to-End Revenue Cycle Partner Why leading health systems are moving to end-to-end revenue cycle partnerships — and how to choose the right one. Margins are shrinking and even top-performing hospitals lose 2–4% of net revenue annually due to denials, draining millions from patient care. Health systems are…

  • データ主導の世界で適応し、拡大し、成功する

    データ主導の世界で適応し、拡大し、成功する

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    データ主導の世界で適応し、拡大し、成功する データが溢れかえる環境において、レガシーシステムがイノベーションの最大の障害となります。この記事では、HPEがハイブリッド環境の混乱を解消し、企業がスプロール化が進むデータエコシステムの制御を取り戻すことができるよう支援する方法について説明します。AI対応プラットフォームからスケーラブルなストレージソリューションまで、HPEの最先端のインフラストラクチャにより複雑さを簡素化し、非効率性を大幅に削減し、シームレスなスケーリングを可能にする方法をご確認ください。ワークフローの断片化に悩まされている場合でも、ワークロードの最適化に腐心している場合でも、時代遅れのシステムによって課される負担を感じている場合でも、HPEのクラウド主導の統合アプローチは、アジリティ、信頼性、コスト効率を実現します。スマートなデータ管理によりボトルネックを突破口に変える方法を紹介します。

  • 断片化したデータによる目に見えないコスト

    断片化したデータによる目に見えないコスト

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    断片化したデータによる目に見えないコスト データ量はクラウドプラットフォーム、レガシーシステム、部門ごとのサイロで急増していますが、より優れたインサイトの可能性はデータがどれだけ適切に管理されているかにかかっています。システムの分断、時代遅れのテクノロジー、統合の欠如などによりストレージインフラストラクチャが断片化されると、情報は資産ではなく負債になってしまいます。組織では、サイロ化された複雑なストレージ環境によってリソースが枯渇し、運用が遅くなることがよくあります。その結果、チームが混乱し、コンプライアンスが複雑になります。断片化されたデータ管理は、技術的な課題であると同時にビジネスの課題でもあり、チームはさまざまなストレージソリューションを使用し、クラウドとオンプレミスのリソースを統合しようと必死です。その結果は深刻です。非効率な運用、ITコストの増大、作業の重複、可視性の欠如、リスクの増大などに至り、特にAIと分析の重要性が高まる中、イノベーションとデータの潜在能力を最大限に引き出すことが妨げられます。断片化への対処は、単にシステムをアップグレードするということではなく、現代の組織にとって戦略的に必然です。

  • Anpassen, skalieren und erfolgreich sein in einer datenorientierten welt

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    Die versteckten kosten fragmentierter daten Die Datenmengen auf Cloud-Plattformen, in Legacy-Systemen und Abteilungssilos steigen rasant an, doch die Aussicht auf bessere Einblicke hängt davon ab, wie gut diese Daten verwaltet werden. Eine fragmentierte Speicherinfrastruktur – verursacht durch getrennte Systeme, veraltete Technologie und mangelnde Integration – macht Informationen eher zu einer Belastung als zu einem Vorteil.…

  • Die versteckten kosten fragmentierter daten

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    Die versteckten kosten fragmentierter daten Die Datenmengen auf Cloud-Plattformen, in Legacy-Systemen und Abteilungssilos steigen rasant an, doch die Aussicht auf bessere Einblicke hängt davon ab, wie gut diese Daten verwaltet werden. Eine fragmentierte Speicherinfrastruktur – verursacht durch getrennte Systeme, veraltete Technologie und mangelnde Integration – macht Informationen eher zu einer Belastung als zu einem Vorteil.…

  • A Iファクトリーを構築する際に注目すべき6つの重要なポイント

    A Iファクトリーを構築する際に注目すべき6つの重要なポイント

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    A Iファクトリーを構築する際に注目すべき6つの重要なポイント AIファクトリーの構築により、組織のデータを実用的なインサイトに変換するための最速のコースが示されますが、そのプロセスにはいくつかの大きな課題が伴います。AIファクトリーは特定の製品ではなく、データを原材料として使用して、ビジネス価値とインテリジェンスを生み出すための概念です。テクノロジーベンダーが提供するAIファクトリーは、基本的なガイダンスから、HPEが提供するような包括的なソリューションまで、多岐にわたります。組織に適したAIファクトリーソリューションの選択は複雑になることがあります。ただし、ターンキーかカスタムかに関係なく、すべての高品質なAIファクトリーソリューションには6つの重要な機能が含まれています。AIファクトリーにおいて注目すべきポイントや、HPEのAIソリューションおよびサービス群がAIイニシアチブをどのように加速できるかをご紹介します。

  • S’adapter, évoluer et prospérer dans un monde centré sur les données

    S’adapter, évoluer et prospérer dans un monde centré sur les données

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    Le coût caché des données fragmentées Les volumes de données explosent sur les plateformes cloud, les systèmes hérités et les divisions en silo, mais la promesse d’informations plus pertinentes dépend de la qualité de la gestion de ces données. Une infrastructure de stockage fragmentée par des systèmes déconnectés, une technologie obsolète et un manque d’intégration…

  • 6 wichtige Merkmale, auf die Sie beim Aufbau einer AI Factory achten sollten

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    6 wichtige Merkmale, auf die Sie beim Aufbau einer AI Factory achten sollten Der Aufbau einer AI Factory bietet eine schnelle Möglichkeit, die Daten eines Unternehmens in umsetzbare Einblicke umzuwandeln. Allerdings birgt der Prozess einige erhebliche Herausforderungen. Eine AI Factory ist kein bestimmtes Produkt, sondern vielmehr ein Konzept, das Daten als Rohmaterialien nutzt, um Geschäftswert…

  • 夏を涼しく乗り切る:液冷がAIの次なる必須要件となる理由

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    夏を涼しく乗り切る:液冷がAIの次なる必須要件となる理由 AIが業界に革命を起こし続ける中、高性能CPU/GPUの発熱量が大きな課題になりつつあります。従来の空冷システムはもはや十分ではなく、パフォーマンスの低下、エネルギーの無駄、コストの増加につながります。液冷は、AIの熱需要管理における画期的な技術革新です。この記事では、かつてはスーパーコンピューター専用だった液冷が、AIの膨大なワークロードに対応するために、現在幅広く導入されている経緯について詳しく説明します。液冷では、最も高温のコンポーネント上で冷却剤を循環させることで、より高速かつ効率的な熱伝達が実現し、エネルギーの無駄とインフラストラクチャのコストが削減されます。Hewlett Packard Enterprise (HPE) は、パフォーマンス、スケーラビリティ、サステナビリティを向上させる革新的な液冷ソリューションで業界をリードしています。閉ループシステムからラックレベルの直接液冷まで、HPEの製品はさまざまなニーズに応え、AIインフラストラクチャの稼働可能な状態と効率性を維持します。AIワークロードの増加に合わせて、液冷はデータセンター全体を再設計することなく熱に関する要件を満たす戦略的な方法を提供します。

  • Le coût caché des données fragmentées

    Le coût caché des données fragmentées

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    Le coût caché des données fragmentées Les volumes de données explosent sur les plateformes cloud, les systèmes hérités et les divisions en silo, mais la promesse d’informations plus pertinentes dépend de la qualité de la gestion de ces données. Une infrastructure de stockage fragmentée par des systèmes déconnectés, une technologie obsolète et un manque d’intégration…