分析
7領先的機器學習用例
機器學習驅動結果 儘管機器學習已經超越了炒作,以成為有意義的價值驅動力,但許多組織都在努力了解應在何處應用它以發揮最大的影響。在這本電子書中,我們概述了七個主要用例,組織成功地應用了機器學習以解決業務問題並實現快速,高效,可衡量的結果。遵循他們的榜樣,並了解如何在AWS的幫助下進行幫助...
Aruba的路線圖,即混合工作場所成功
在最初的網絡大修以在大流行開始時從家裡進行工作之後,EMEA的組織現在將目光投向了下一階段的工作場所轉型:混合工作場所。 隨著整個地區的疫苗接種量,混合工作的轉移肯定給組織帶來了新的挑戰,但這也表明了更大的商業挑戰...
成功使用Quest®數據授權工具的Microsoft Azure遷移
終於發生了:您的CIO告訴您為組織數據庫的雲遷移做準備。數字轉換過程是漫長的,並且有將您的本地數據庫移至Microsoft...
使用Fortinet保護ATM網絡
保護一個地理分散的自動櫃員機(ATM)網絡是現代銀行業務的關鍵挑戰。有效的安全基礎架構需要網絡邊緣的企業級下一代防火牆(NGFWS)。它還包括每個ATM處的主機級NGFW和每台機器上的端點保護解決方案。該網絡需要沙箱功能來隔離威脅和管理軟件,以簡化廣泛分散機器的安全管理。安全團隊通常傾向於從不同的供應商那裡尋求這些解決方案。但是,運行各種不同點產品可降低確保ATM網絡攻擊表面的效率和有效性。 銀行需要的是一組解決方案,體現在Fortinet安全結構中,它們緊密整合。他們應該實時共享威脅情報,並能夠遠程管理安全基礎架構的所有要素。 ...
MLOP:5步操作機器學習模型
如今,人工智能(AI)和機器學習(ML)正在為世界各地的行業轉變的數據驅動進步提供動力。企業競爭利用AI和ML,以奪取競爭優勢並提供改變遊戲的創新。但是AI和ML是渴望數據的過程。他們需要新的專業知識和新的功能,包括數據科學以及運營構建AI和ML模型的工作的手段。 立即閱讀以發現有關AI和ML的更多信息,以及如何自動化和生產機器學習算法。 ...
確保企業雲的關鍵原則和策略
作為其數字創新(DI)計劃的一部分,客戶正在轉向雲以減少資本支出並提高敏捷性。儘管有好處,雲遷移導致業務關鍵數據和服務散佈在雲和數據中心之間。這導致攻擊表面擴大,安全風險相應增加。 一些組織在不知不覺中絆倒了一個新的安全範式...
提供敏捷性,對桑多普(Sandop)的願景擴大
儘管銷售和運營計劃(SANDOP)最初渴望將業務功能融合在一起,以進行更合作的業務計劃,但今天的Sandop通常用於解決供應和需求之間的差距。它可以而且應該做更多的事情。商業環境中的破壞不斷增加為桑多普(Sandop)擴大其角色的緊迫機會。不確定性使高功能敏捷性和綜合業務計劃對成功至關重要。現在是時候為桑多普創造新的目標,重新發明您的桑多普流程,並投資於互聯的計劃能力來推動業務敏捷性和增長。...
員工真正,真正想要的是什麼:新的知識工作者調查的三個大主題
在改變我們的工作方式時,我們相信最好的開始方法是詢問從事這項工作的人們。 這就是為什麼我們不斷與各種規模的公司的知識工作者進行交談,以了解他們從工作中的期望,並了解他們希望如何完成工作的原因。 這部分意味著始終研究企業公司的工作和員工期望如何改變。 該報告基於全球公司Kelton...
Hitachi Content Hoceps:用於AI和ML的高性能存儲
Hitachi Content Hocectuct for File,將最快的分佈式文件系統之一與最佳的對象存儲之一結合在一起,並通過單個供應商提供單個聯繫點以供支持。 關鍵數據點 所有這些都來自受信任的供應商,因此您可以開始或加速您的人工智能,機器學習,分析和其他GPU加速工作流項目。 ...
Deib Analytics:關於為什麼以及如何入門的指南
從Redthread研究中獲得有關為什麼企業專注於多樣性,公平,包容性和歸屬(DEIB)分析的見解,並學習了在DEIB...
黑莓網絡套件:橋接零信任和零觸摸之間的差距
確保和保護數據和終點的挑戰並不是一個新要求,但今天比以往任何時候都重要。隨著新型端點的迅速擴展,從移動設備到物聯網(IoT)以及一波遠程全球工人的擴散產生,您將擁有一場完美的風暴。零信任框架的概念和實現從未如此重要,因為確保和保護端點和數據與零信任匯友。 創建了零信任,以解決居中的侵蝕或企業網絡周邊的侵蝕。隨著技術的消費化和基於雲的應用程序的興起,CISO必須改變其方法,以假設組織網絡中沒有流量比從外部進來的流量更值得信賴。 ...
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