Unternehmen, die eine Hybrid Cloud-Strategie umsetzen, benötigen unterschiedliche Sicherheitsvorkehrungen für lokale Daten und für Cloud-basierte Daten. So können Daten vor Ort mit detaillierteren Kontrollmechanismen gesichert werden, während die Sicherheit von Cloud-Workloads durch einen externen Partner mit mehr Fachwissen gewährleistet werden kann. Jüngste Untersuchungen von HPE zeigen, wie IT-Entscheidungsträger das richtige Sicherheitsniveau für ihre Unternehmensdaten bestimmen und implementieren – wo auch immer sich die Daten befinden. Kernaussagen

Ihr Unternehmen muss sich auf Daten konzentrieren, nicht nur auf die Anwendungen für Ihren Geschäftsbetrieb. Auf Cloud- und Edge-Umgebungen verteilte Daten stellen neue Herausforderungen für Entwickler, Data Engineers und Data Scientists dar. Sie müssen Ihre Daten betrachten und darauf zugreifen können, wo immer sie sich befinden – und ihren Wert erschließen. Erfahren Sie, wie Sie durch vereinheitlichte Datenquellen, Datentypen und Datenstandorte eine Wertschöpfung aus Ihren Daten erzielen. Entdecken Sie, wie Automatisierung das IT-Personal von Verwaltungsaufgaben entlastet, während gleichzeitig der Self-Service-Zugriff auf die Daten ermöglicht wird, um KI-Modelle zu erstellen. Kernaussagen

Für moderne Unternehmen existiert keine universelle Lösung, um die richtige Infrastruktur zu implementieren. Die meisten Unternehmen nutzen gemischte Umgebung mit einer Kombination aus Public Cloud Services, engmaschig verwalteten Private Clouds und herkömmlichen On-Premises-Rechenzentren. Ein neuer Bericht verdeutlicht, dass ein hybrides Konzept die optimale Wahl für Unternehmen ist, die ihre Daten und Anwendungen in die Cloud migrieren möchten.

Wenn Sie Ihre Datennutzung so weit optimiert haben, dass Führungskräfte ihnen genug vertrauen, um ihre Geschäftsstrategie darauf aufzubauen, haben Sie ein wichtiges Ziel der digitalen Transformation erreicht. Aber wie erreicht man dieses Maß an Vertrauen? Erfahren Sie mehr über vier wichtige Fragen, die Sie beantworten müssen, um Vertrauen in Ihre Daten aufzubauen. Wichtige Erkenntnisse: • Die Quelle verstehen, von der die Daten stammen • Der Qualität und Quelle der Daten vertrauen • Die gleiche Sorgfalt für interne und externe Daten aufwenden • Modelle für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen regelmäßig aktualisieren

ここ数年、最先端のAIテクノロジーが大きな話題になっています。もちろん、これはまだほんの始まりに過ぎません。GenAIの機能が向上を続けている今こそ、次に到来するマルチモーダルAIについて理解を深めておくべきです。この記事では、マルチモーダルAIの概要と企業がマルチモーダルAIを重視すべき理由について説明します。また、特殊なデータタイプを組み合わせる際の課題、およびマルチモーダルデータとモデルが意思決定の向上に及ぼす潜在的影響についても説明します。最後に、この革新的なテクノロジーの活用を始める際に行う実践的な8つのステップを紹介します。 重要ポイント • 音声、動画、テキストデータを組み合わせるのは困難である • 特殊なデータタイプには、新しいプロトコル、戦略、データガバナンス手法が必要になる場合がある • 豊富なデータがあれば、より優れた意思決定が可能になる • データプライバシーと規制要件を遵守しながら、データトレーニングの準備を確実に行うことが必要である

IT運用コストを削減しつつ、エネルギー消費量と二酸化炭素排出量を削減できるようにデータセンターの容量を拡張するのは容易ではありません。しかし、この課題への取り組みはイノベーションと変革の機会をもたらします。ハイブリッドクラウド運用モデルの導入が、ITを拡張しながらサステナビリティ目標を達成するために最も有効な手段となり得る理由についてご確認ください。 重要ポイント: IDCの調査をもとに、以下を実現する方法について解説します。 • 同等のワークロードに必要なサーバー数を削減 • サーバーの運用コストを削減 • インフラストラクチャの運用に必要な従業員を削減 • よりサステナブルな未来を構築するためにインフラストラクチャのエネルギー消費を削減 • 運用開始から10か月以内に投資回収を達成

AIは企業を変革する巨大なポテンシャルを秘めており、大きなイノベーションを生み出し、圧倒的な効率化を実現しています。とはいえ、データセキュリティ、拡張性、サステナビリティ、コスト管理など、AIがもたらす課題がビジネスの足かせとなる可能性があります。ハイブリッドクラウドの適切な導入とは、テクノロジーの適切な選択だけではなく、AIの有効活用によって具体的な大きな成果を達成できる戦略的イネーブラーとなることです。お客様のAIイニシアチブを成功に導く、5つのハイブリッドクラウド活用手法をご確認ください。 重要ポイント: • 場所を問わないデータ活用を実現 • 徹底したセキュリティとコンプライアンス • 自在なスケールアップ、スケールダウン • 地球環境への影響を軽減 • 経理部門に貢献

データとAIが世界を動かす現在では、場所を問わず安全に接続して運用するために柔軟性を求めるビジネスリーダーとITリーダーが増加しています。このニーズに応えるのが、ハイブリッドクラウドの機能です。HPEのハイブリッドクラウドプラットフォームであるHPE GreenLakeを活用してビジネスを変革し、競争力を向上させている3つの企業の事例をご確認ください。 重要ポイント: • Andelyn Biosciences: データ処理の時間を短縮し、セキュリティを強化 • Trinchero Family Estates: 効率と生産性の向上 • Danfoss: 効率化を推進

新しいAIイニシアチブで迅速に対応しましょう。ハイブリッド環境とマルチクラウド環境向けに設計された分析ツールとフレームワークで、チームの能力を強化し、開発者とデータサイエンティスト間のコラボレーションを向上させます。HPEがお客様を支援する方法についてご確認ください。 • AIモデルの開発と展開を迅速化 • 事前構成済みのソリューションでイノベーションを迅速に推進   • エッジにAIを展開してリアルタイムインサイトをキャプチャーすることで、結果をすばやく把握 • 生成AIおよびMLワークロードを簡素化