Author: Marketing User

WHY IT PAYS TO GO FAST WITH AI Generative AI is rapidly becoming the new frontier for business differentiation. While each industry has its reasons to embrace GenAI, most share a common imperative: Adopt it now to innovate, grow, and outpace the competition — or risk falling behind and struggling to catch up.​​

Data in the hybrid cloud: Simplified access, governance, and protection Organizations struggle to harness the full potential of data scattered across hybrid environments. Data silos hinder productivity, innovation, and cost control, while making data protection complex. HPE simplifies data management and protection across your entire hybrid estate. Seamlessly access, analyze, and govern data globally while…

Verrouillé par conception : la sécurité par isolement physique et la sécurité adaptative aux menaces définiront les prochaines étapes décisives dans l’évolution du cloud privé De nouvelles réglementations plus strictes, telles que DORA, STIG et CIS, imposent l’adoption de mesures de sécurité accrues dans de nombreux environnements cloud – au moment même où les entreprises…

データは追いかけるものではなく 活用するもの ハイブリッドクラウドでは、データは多岐にわたるITシステムに分散しています。このような環境でデータを管理する企業は、さまざまな課題に直面しています。この複雑さは、AI開発や組織の効率向上に非常に重要となる、データアクセスに影響を及ぼしています。データファブリックは、統合されたデータプレーンを用意することで、すべてのデータが単一の場所にあるかのようにアクセスできるソリューションを提供します。この記事では、複数のデータストレージ製品を、ハイブリッドデータ分析に最適化された単一ソリューションに置き換える、データファブリックの機能を取り上げます。 AIモデルのトレーニングに不可欠なデータレイクハウスは、データファブリックの力を借りることで、データの統合とオーケストレーションを実現します。このテクノロジーは、オープンソースツールと統合しながら、データアクセス、管理、セキュリティ、コンプライアンスを合理化します。データファブリックは、一貫したデータアクセスを可能にするグローバルネームスペース、コスト効率を高める自動階層化、暗号化とポリシーベースの制御を通したセキュリティ強化も提供します。データ管理を簡素化し、セキュアなアクセスを確保することで、AIプロジェクトによく見られるデータ管理の不備が元で起こる失敗を解消します。そのため、データレイクハウスを作成して有効活用できるようになり、データスワンプの回避とデータ準備の効率化が容易になります。データファブリックを導入することで、最終的には、AI、製品開発、生産性向上を目的としてデータをフル活用できるようになります。

AIと分析のワークロードの優れた価値を実現 – 非構造化データ ストレージに最適な、構造化された計画 主にAIによってデータ生成が急速に拡大しています。ほとんどのデータが構造化されていないことが原因で、多くの企業では、AI分析からインサイトへの変換に苦戦しています。非構造化データのフォーマットは多種多様で、データの保管、管理、保護、活用を困難にします。既存のシステムは、インフラストラクチャのサイロ化、管理の複雑さ、パフォーマンスの低下に直面し、運用とイノベーションを妨げます。また非構造化データは、構造化データの保護も不十分で、セキュリティの脆弱性も引き起こします。AI展開に対応する普遍的なストレージソリューションは存在せず、組織それぞれの優先事項によって異なります。しかし、あらゆるAIストレージには、卓越したパフォーマンス、シンプルさ、効率性が求められます。このホワイトペーパーは、AI主導のビジネス成果達成に向けた非構造化データの的確な管理について解説しています。