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通過創新的數據管理策略實現競爭性敏捷性
最近大流行引起的危機擴大了尋找解決高度孤立的依從性和風險系統的重要性,以及越來越多的網絡安全問題。利用創新策略利用數據的公司可以滿足安全需求,並在客戶見解和商業智能等領域獲得競爭優勢。 使用創新數據策略的領先金融機構的價值遠遠超出了監管合規性。該報告強調了企業如何更快地交付技術項目,並使其能夠廣泛訪問但安全的數據驅動的見解能力,以實現競爭性敏捷性。 ...

Brian Madden Insights:從桌面到數字工作區
“最終用戶計算”(EUC)的前20年實際上是關於台式計算機位於用戶書桌上的。 他們是域的加入,它“擁有”了它們(無論是從字面上還是在控制方面)。它使用Microsoft...

管理金融服務內部的內部威脅
金融服務公司是所有安全漏洞的近四分之一的受害者。內部人士為其中一半以上的事件做出了貢獻。 該電子書從金融服務行業的角度著眼於內部威脅管理。從現實生活中的保險,銀行和財富管理中的示例中,它討論了管理這些威脅的挑戰。它顯示瞭如何幫助您快速有效地識別,調查和應對內幕事件的方式。 立即下載以保護敏感數據並保護您的品牌。 ...

重塑始於數據基礎架構的雲遷移
從數據基礎架構中取出複雜性 對於運行舊版數據基礎架構本地或在雲中進行自我管理的組織,該基礎架構的管理是乏味,耗時且昂貴的。該電子書將突出顯示: 探索將數據遷移到雲的好處。 ...

繪製課程以使現代化成功
當企業計劃其SAP現代化工作時,他們正在尋找使他們能夠迅速適應業務中斷的解決方案。 IDC認為,選擇配備現代應用程序開發,管理和安全功能的功能豐富的操作系統非常重要。 了解選擇開源操作系統(例如RedHat®企業Linux®)如何為SAP...

校園是企業安全的核心的三個原因
即使數字加速繼續改變業務,校園仍然是網絡的核心。如今,校園網絡不僅需要簡單地互連位於同一地理位置的建築物。它還需要訪問Internet,分散的數據中心以及部署在數據中心和多個雲中的應用程序。它需要互連一支越來越多的混合勞動力,需要從校園本地地區網絡(LAN)內部和外部進行協作。 立即閱讀以發現校園是企業安全的核心。 ...

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。 ...


並非所有最終用戶體驗監視解決方案都是平等的
數字化無疑改變了公司與客戶,合作夥伴和員工開展業務的方式。它還影響了IT和應用程序團隊監視業務活動的方式,重點關注最終用戶的體驗。該白皮書解決了常見的最終用戶體驗監控方法之間的區別,以告知您的監視策略。 最終用戶體驗監控的Riverbed®Seelcentral™方法使其能夠解決其他方法無法解決的關鍵用例,例如量化IT績效對勞動力生產率和客戶服務的財務影響,根據業務流程建立SLA,並驗證影響它在最終用戶體驗上改變了。 立即了解更多下載! ...

構建最佳多雲架構的四個關鍵注意事項
隨著雲架構師將更多的工作負載移至公共和私有云,在大型企業中,混合多雲架構變得越來越普遍。了解Veritas如何幫助您為組織構建正確的多雲架構。 ...

2020年觀看的四個數據和分析趨勢
引人入勝的主題(例如機器學習(ML)和人工智能(AI))的嗡嗡聲正在不斷增長。 但是對於數據和分析領導者來說,這些趨勢對從技術和過程到人類和文化的一切都具有實際影響。 借助2020年,數據和分析先驅確實正在調查其目前的業務,競爭,客戶批評和慾望以及加速創新趨勢。他們相應地改變了工作,業務和策略模型。 這項研究是及時的快照,可用於數據和分析領導者的實際問題和優先事項,並將其固定在與任何組織相關的四個戰略支柱上。 立即下載以查看我們希望在2020年看到的一些模式和預測。 ...

使用最新的雲和數據保護技術的新最佳實踐,以促進云中的災難恢復
多個備份解決方案,雲和雲存儲層都可以導致雲存儲成本和復雜性不斷上升。反過來,這些妨礙了組織在雲中執行DR的能力。存在三種新的最佳實踐,以解釋這些新變量。通過採用它們,組織可以更好地定位自己,以更快地在雲中執行DR,同時產生較低的成本。 閱讀更多信息以發現雲中災難恢復的最佳實踐。 ...
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