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Modernize across multi-generational IT     Today, most organizations have made strategic m...

気象予測において AI がますます重要なツールになっている理由   膨大なデータを処理し、予測と戦略を立て、エネルギー効率を高めるために、科学者たちはAIを活用して、より詳細かつ正確、そしてより広範囲にわたる予報を行うようになりつつあります。

Hybrid cloud offers the most flexible path to cloud adoption, say technology leaders   For the modern enter...

AI is the key to unlock insights from unstructured data     Artificial intelligence cou...

Unlock more value from your data     Although each organization’s digital transfor...

Bring operational efficiency across all industries     Industries across all verticals ar...

ハイブリッドクラウド戦略の2つの選択肢: データファーストかクラウドファーストか   クラウドファーストモデルの導入に成功した組織は、データをビジネスの主要な推進力とすることに重点を移すことができます。この記事では、クラウドファーストに対してデータファーストとは何かを定義します。それぞれのデータが、ビジネストランスフォーメーションを推進するための補完的な役割を果たします。データファースト企業になることで、有意義なビジネス成果というトランスフォーメーションの最終目標を達成できます。   重要なポイント  データファースト企業になることで、以下を実現できます。 独自のハイブリッドクラウド戦略をより良く定義 データサイロを解消 ビジネス成果を向上

ハイブリッドクラウドはエンタープライズデータに適切なレベルのセキュリティを提供できるか?   ハイブリッドクラウド戦略を採用している組織では、ローカルデータとクラウドベースのデータに対して異なるセキュリティポスチャが求められます。オンプレミスのデータはきめ細かいレベルの制御で厳重に保護する一方で、クラウドワークロードについては専門知識が豊富なサードパーティのパートナーにセキュリティをアウトソーシングすることが考えられます。HPEが最近公表した調査では、IT意思決定者が、場所を問わず企業のデータに最適なレベルのセキュリティを特定し、実装している方法について説明しています。   重要なポイント  企業がどのような戦略を採用したとしても、攻撃は今後も引き続き増加し、高度化していくことでしょう。 組織はまず、自身のセキュリティ成熟度を率直に評価する必要があります。 すべてのワークロードにわたり、ゼロトラストフレームワークの原則を実装することが重要です。  

Total Economic Impact™ de IBM FlashSystem IBM recientemente encargó a Forrester Consul...

ゼロトラストモデルを実装できたとしても、真のゼロトラストは実現できない   誰を信用していますか? 最新のセキュリティでは、その答えは「ほぼ誰も信用できない」です。ゼロトラストなら、攻撃者が重要なネットワーク資産にアクセスするのを防ぐことができます。ただし、ゼロトラストの原則を広範なネットワークに適用するのはきわめて困難であり、すべてを適切に行ったとしても、セキュリティ上の問題がないという100%の保証はありません。とはいえ、攻撃対象の領域を削減し、リスクプロファイルを管理するために、多くのことを実行できます。この記事では、ゼロトラストフレームワークができる限り効果を発揮できるよう講じるべき重要なステップについて説明します。   重要なポイント  フレームワークを選び、自社の成熟レベルを評価する 戦略について真剣に取り組む 万能な解決策は存在しないことに留意する お客様が必要としている、信頼できるパートナーの力を借りる  

It's time for AI to explain itself     AI has a transparency problem. Organizations that want to ear...

AI活用の成功で鍵となる 信頼できるデータ   AIを活用した分析により、ビジネスオペレーションの改善、イノベーションの推進、カスタマーエクスペリエンスの変革が進んでいますが、分析の信頼性は、その基となるデータに依存します。データの正確性、完全性、安全性の確保が重要となる理由をご確認ください。   重要なポイント  透明性、信頼性、堅牢性を念頭において設計されたAIモデルはすべて、より強固なものになります。 企業に求められるのは、信頼できるデータエコシステムとベストインクラスの利用方法を構築して保証する能力です。 ITソリューションは継続的かつ自動的にデータを検証する必要があります。 なぜゼロトラストフレームワークを導入する必要があるのでしょうか?