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ロックインのないAIジャーニーを スタートさせるために AIパイロットプログラムの立ち上げを成功させるためのタイムラインは、プロジェクトの複雑さや、利用可能なリソース、組織の対応状況などの要因によって変わります。最初のAIユースケースをスタートさせるために、複雑なツールセットを用意したり、データサイエンティストを大勢雇ったりする必要はありません。戦略的なプランに従えば、AIパイロットを2～3か月という比較的に短期間で立ち上げることが可能です。ここでは、その方法について説明します。 重要なポイント 最初の重要なステップ データの収集と準備 パートナーを検索 別れの名言

データから価値を引き出す データは、デジタルトランスフォーメーションの通貨であり、その価値を引き出すことで、ビジネスがその機能を有効活用できます。それぞれの変革への道のりはそれぞれ異なりますが、次のアクションを実行することで、いずれの組織でも、あらゆる場所でデータの価値を引き出すことができます。それぞれの目標について詳細を確認し、それらを達成するための行動指針を見つけましょう。 AIや分析の可能性を活用するなど、エッジからクラウドまでを網羅する、イノベーションの推進を求めているデータユーザーを強化します。 データ基盤のモダナイゼーションと高速化

レガシーインフラと クラウドインフラの共存 ほとんどの企業が、アクセシビリティ、スケーラビリティというメリットを実現するパブリッククラウド、そして機密性の高い重要データにおける特定のセキュリティ、管理、制御を可能にするオンプレミスモデルの両方を組み合わせたハイブリッドクラウドモデルを導入しています。ほとんどの場合、このハイブリッド手法は成功していますが、課題がなかったわけではありません。8つの戦略的ステップで3つの課題を解消する方法をご確認ください。 重要なポイント: スキル、人員、企業文化を効率的に管理 サイバーセキュリティの落とし穴を回避 コスト管理

ハイブリッドクラウドのデータ: アクセス、ガバナンス、 および保護の簡素化 組織は、ハイブリッド環境に分散されたデータの可能性を最大限に引き出そうと苦心しています。 データのサイロ化は生産性、イノベーション、コスト管理を妨げ、データ保護を複雑にします。 HPEは、ハイブリッド環境全体でのデータ管理と保護を簡素化します。 シームレスかつグローバルなデータアクセス、分析、管理を実現しながら、セキュリティと迅速なリカバリを保証します。 統合されたデータプレーンと包括的なデータ保護ソリューションスイートでデータの価値を引き出します。

アーキテクチャーを簡素化してセキュリティを強化 AI主導の世界を迎え、増え続けるサイトやトポロジへのセキュアなアクセスの提供がIT組織に求められています。断片化された、非効率なレガシーネットワークでは、タスクの実行がさらに難しくなります。アーキテクチャーを近代化・簡素化しながら、同時にネットワークを保護する時期が来ています。HPE Aruba Networkingソリューションがどのように役立つかを説明します。 ネットワークの一元化 運用を簡素化 パフォーマンスと可用性の向上 エッジからクラウドまでの接続のセキュリティを保護

ITの効率性向上: ハイブリッドクラウド向けの ワークロード配置の最適化 現在、ほとんどの組織がハイブリッドクラウドを戦略的に利用する取り組みを進めています。しかし、レガシーワークロードをパブリッククラウドに移行する際のコスト、リスク、複雑さが、モダナイゼーションの障害となっています。多世代のITにクラウドエクスペリエンスをもたらし、社内のミッション完了を支援します。 レガシーITの効率化とモダナイゼーションによるコスト削減 すべてのワークロードのパフォーマンス、可用性、サステナビリティの向上 オンプレミスでのクラウドエクスペリエンスによる、データグラビティやレイテンシの問題の回避

2024年以降、企業を変革する 5つのデータ活用方法 所有するあらゆるデータを活用して、ビジネスにおけるスマートで戦略的な意思決定を実現するには? 高い業績を挙げている企業では、エッジからクラウドまで、場所を問わずデータをインサイトに変換し、データに潜む価値の抽出を進めています。本書では、膨大なデータへの的確な対処、また実践につながるインテリジェンスへの変換を促進する、2024年のデータ活用における5つの主要トレンドを解説しています。 重要なポイント: データ管理とライフサイクル管理を最優先 自社のAIモデルで自社データを活用 低コストソリューションでAIのギャップを解消 データ活用における持続可能性の目標達成は必須条件になる テクノロジーの変革が文化の変革につながる

広範かつ高度な最新のデータ保護について理解する ハイブリッドクラウド環境全体に分散されたビジネスデータとインフラストラクチャの脆弱性がますます高まっています。最新のデータ保護ソリューションで包括的なデータバックアップを維持することで、即時リカバリが可能になります。HPEとZerto, a Hewlett Packard Enterpriseのソリューションは、エッジからクラウドまで網羅した一貫性のあるデータ保護により、場所やホスティングプラットフォームを問わずにデータの整合性と可用性を継続的に確保します。

よりサステナブルな AI戦略の構築 AIはビッグビジネスです。しかし、AIはまた炭素排出量にも大きな影響を与えます。大規模言語モデルのトレーニングには、ストレージ、冷却、および処理能力が求められますが、その際にファミリーカーで100万マイル (約160万キロ) 以上走行するのと同じ量のCO2を排出します。この記事では、持続可能なAI、設計の早期段階で戦略的決定を下す方法、および適切なデータ管理によって、企業が多額のコスト節約と、CO2排出量の低減を実現する可能性について紹介します。 重要なポイント： 投資を最大限に活用できるように、コストとメリットを計画する 再現性、効率性、簡素性を高めるために、ソフトウェアエンジニアリングとデータサイエンスの原則を組み合わせる 利用しているデータについて深く理解することから始める 効率性アップのためにAIモデルを各種ツールや技術に合わせてチューニングする