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Préparation des données : la nouvelle devise de la ruée vers l’IA Alors que les organisations se précipitent pour adopter l’IA,

AIゴールドラッ シ ュ で 、デ ータレディネスが 新 た な「 通貨 」と な る 理 由 組織がAIの導入を急ぐ中、多くの組織が、目標を持つだけでは成果が保証されないことに気づき始めています。モデル、アクセラレータ、プラットフォームへの多額の投資にもかかわらず、AIイニシアチブは規模を拡大する段階になると行き詰まることがよくあります。問題は、スタックの上層にあるテクノロジーではなく、その下のデータにあるのです。本記事では、データレディネスがAIゴールドラッシュにおける真の通貨となった理由を考察します。ほとんどのエンタープライズデータ資産はAI向けには設計されておらず、オンプレミスシステム、プライベートクラウド、パブリッククラウド、エッジ環境にわたって分散化されたままになっています。こうしたデータの多くは構造化されておらず、ガバナンスも一貫性がなく、AIシステムが確実に利用できる形ではありません。このため、チームはモデルのトレーニングよりもデータの準備に多くの時間を費やさざるを得なくなっています。インフラストラクチャがモダナイズされ、コンピュートがより動的なものとなるにつれて、こうしたギャップは無視できないものになっていきます。単なるパイロット段階を越えるには、組織には、AIが実際に利用可能なデータ、つまりアクセス可能で、コンテキスト付けされ、設計段階からガバナンスが組み込まれているデータが必要です。本記事では、データレディネスの本当の意味を再定義することで、企業がAIの実験を長期的なビジネス成果へと転換できることを示します。

What is agentic AI, and how can it transform your business? As artificial intelligence evolves beyond content creation, agentic AI

Datenbereitschaft – die neue Währung im KI-Goldrausch Im Wettlauf um die Einführung von KI stellen viele Unternehmen fest, dass ehrgeizige

データが本当に復旧可能であることを証明 す る た め に 、リ ー ダ ー が答えるべき12の質問 ランサムウェア、内部脅威、運用上の障害は、もはや稀な事象ではなく、絶え間なく発生するリスクとなっています。それにもかかわらず、最も必要とされるときにデータの復旧が可能と言い切れる組織は少ないのが現状です。問題は、ツールが不足していることではなく、検証が不足していることにあります。 この記事では、ITリーダーとセキュリティリーダーが、データが単に保護されているだけでなく、実際に復旧可能であるかどうかを評価するのに役立つ、経営幹部向けの簡単なチェックリストを紹介します。12の現実的な質問を通じて、保護の頻度、不変性と隔離、テストの規律、ID管理、復元の優先順位など、実際の復旧結果を左右する重要な要素を検証します。このチェックリストは、テクノロジーの機能ではなく、リーダーが重視する成果 (クリーンな復旧ポイント、予測可能な復旧時間、重圧下でも重要なサービスをオンラインに戻す能力) に重点を置いています。 インシデントの発生によって露呈する前にセキュリティの不備を特定し、レジリエンスを強化するための、明確な復旧優先フレームワークの構築に役立ちます。

Evaluating SASE: five use cases to protect, secure, and modernize SASE is often discussed as a single architectural shift, but

12 questions auxquelles tout dirigeant devrait pouvoir répondre pour prouver que ses données sont réellement récupérables Les ransomwares, les menaces internes

12 Fragen für jede Führungskraft, die zeigen, ob ihre Daten tatsächlich wiederherstellbar sind Ransomware, Gefahren durch Insider und Betriebsstörungen sind

Turnkey solutions get your AI initiatives up and running in record time To aid enterprises in accelerating successful AI adoption,

SASEの評価: 保護、 セキュリティ確保、 最新化のための5つの ユースケース SASEは単一のアーキテクチャーの移行としてしばしば論じられますが、実際には、組織は一連の重点的な意思決定を通じてそれに取り組んでいます。このドキュメントでは、組織が現在の優先順位、既存のインフラストラクチャ、リスク態勢に基づいてSASEを評価する方法を反映した、4つの一般的なユースケースについて概説します。最初のユースケースでは、組織がクラウドファースト環境においてユーザーがプライベートアプリケーションに安全にアクセスする方法を見直す中で、従来のVPNからユニバーサルZTNAへの移行について検討します。2番目のユースケースでは、断片化されたセキュリティツールによって生じる可視性とポリシーのギャップに対処する、ユーザー、Webトラフィック、SaaSアプリケーションにわたる一貫したセキュリティの必要性を考察します。3番目のユースケースでは、セキュアSD-WANでブランチ接続を最新化し、ブランチの運用を簡素化しながらクラウドとSaaSのトラフィックをより適切にサポートすることに焦点を当てます。最後のユースケースでは、これらの機能を統合し、Unified SASEアーキテクチャーによって複雑さを軽減したり、展開を合理化したり、継続的な運用を簡素化したりする方法を示します。これらのユースケースを組み合わせることにより、SASEを評価し、明確さと自信を持って前進しようとしている組織に、実践的なフレームワークを提供します。