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Selber machen, oder doch gleich richtig? So bringen Sie Ihre KI-Projekte auf den Weg
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…
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Data leader’s guide to scaling agentic AI with trusted data
Data leader’s guide to scaling agentic AI with trusted data As data and technology leaders race to lead in agentic artificial intelligence (AI), one fact stands out: AI is only as trustworthy as the data it’s built on. With 82% of data leaders citing poor data quality as the top barrier to ROI from AI…
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The CDO reality on driving AI forward with better data and governance
The CDO reality on driving AI forward with better data and governance As your organization accelerates its generative AI (GenAI) efforts, CDOs play a central role in guiding these programs toward reliable outcomes. Many leaders are advancing early initiatives, yet the transition from pilot to full production remains uneven. In fact, more than half of…
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Modernisieren Sie Ihre Daten in der Cloud, um zuverlässige KI-Ergebnisse bereitzustellen
Modernisieren Sie Ihre Daten in der Cloud, um zuverlässige KI-Ergebnisse bereitzustellen Künstliche Intelligenz (KI) ändert die Vorgehensweise von Unternehmen, doch das funktioniert nur mit zuverlässigen Daten. 86 % der Datenexperten planen, Investitionen in das Cloud Data Management 2025 zu erhöhen, um sich auf die KI-Nutzung vorzubereiten. Ohne Cloud-Modernisierung verhindern veraltete Systeme oftmals Innovation, verursachen höhere…
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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 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…
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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。
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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 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。
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Anpassen, skalieren und erfolgreich sein in einer datenorientierten welt
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.…
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Die versteckten kosten fragmentierter daten
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.…
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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
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。