Author: Marketing User

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。

AIファクトリーを構築する際に注要なポイント ビジネスでAIの真の可能性を引き出す準備はできていますか。膨大な量のrawデータを、意思決定を促進し、イノベーションを加速させ、競合他社との差別化を図るリアルタイムインサイトへと変換することを想像してみてください。この記事では、成功するAIファクトリーに必要な6つの必須機能を明らかにします。これらの機能は、流行語や誇大広告にとどまらない、お客様固有の課題に合わせた実用的で拡張性に優れたソリューションを提供します。お客様が従来型の企業を率いている場合でも、大規模なAIモデルを開拓している場合でも、適切なAIファクトリーを選択することが賢明な選択であるだけでなく、ゲームチェンジャーとなる理由がわかるでしょう。ありきたりなブループリントや断片的な技術で満足してはいけません。最新のAIファクトリーが、組織がAIの力を最大限に活用し、運用を効率化し、これまで以上にすばやく測定可能な成果を達成するのにどのように役立つかを知ることができます。AIへの投資が具体的で再現性のある価値をもたらすことを確実にしたいのであれば、この記事はそのためのロードマップを提供します。適切なAIファクトリーが、自信を持って意思決定を行い、あらゆる場面でイノベーションを解き放つためにどのように役立つかを学ぶことができます。

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…