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自社だけで取り組むべきか、もしくは確実なアプローチで進めるべきか? AIプロジェクトを軌道に乗せる方法 多くの企業が生成AIの導入を急速に進めていますが、ほとんどの場合、初期の概念実証段階からの進展に苦戦しています。高コスト、複雑さ、そして社内の専門知識不足によって生成AIの展開が停滞し、価値創出には至らないという状況になっています。パブリッククラウドの運用開始は迅速でも、規模の拡大に伴ってコストと制約が増大し、特にデータセキュリティ、パフォーマンスの制御が重要となる場合、この課題が顕著になります。 NVIDIA社と共同開発されたHPE Private Cloud AIの導入によって、本番環境レベルのAI展開をより迅速かつ確実に実現できます。このターンキー ソリューションは、検証済みインフラストラクチャ、統合型ソフトウェア、そして展開を簡素化して開発を加速する充実したツール エコシステムを組み合わせた構成となっています。AIワークロードの迅速な立ち上げ、確実な拡張、リスクの低減とともに、プロプライエタリ データの徹底管理の維持が可能になります。TCOの大幅低減を実現し、推論からRAG、さらにファインチューニングまでの幅広いユースケースに対応するHPEとの連携で、DIYアプローチに伴う障壁を取り除き、組織におけるAI活用の野心を測定可能な実際の成果へと変換できます。

Selber machen, oder doch gleich richtig? So bringen Sie Ihre KI-Projekte auf den Weg Unternehmen möchten schnell generative KI einführen, doch die meisten kommen nur schwer über eine erste Machbarkeitsstudie hinaus. Hohe Kosten, Komplexität und zu wenig internes Know-how behindern den Fortschritt, bevor echter Mehrwert erzielt werden kann. Auch wenn Angebote für die Public Cloud…

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 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。