モダンな分析と AI で
競争力をアップ

モダンな統合型ストレージ・プラットフォームに非構造化データを統合することで、データ・サイロを解消し、シンプルなデータ・アクセスが可能になります。データ・プラットフォームを効率化し、分析と AI でデータから最大限の価値が得られます。

サイバー脅威を検知して攻撃を未然に防ぐという面で、ビッグデータ分析は大きな役割を果たします。ネットワーク内のインフラ各所からデータを取得・分析し、異常な挙動を検知し、カテゴリを特定します。セキュリティ・データは、少なくとも今後 5～6 年は毎年 30%～40% の割合で増加すると見込まれており、データ分析はますます重要になります。

分析と AI のプロセスを効率化することで、データ・アナリストや開発者、データ・サイエンティストの負担を軽減できます。また、データ・パイプラインのボトルネックが解消し、より的確な結果が得られるようになります。経験のあるデータ・サイエンティストは、AI に最適化されたストレージ・プラットフォームが生産性を飛躍的に向上させることを知っています。

AI 開発の初期段階や PoC（概念実証）では、クラウドや従来型のインフラがよく使用されます。しかし、本番規模での運用には、AI に適したインフラを検討する必要があります。 

本番用のインフラを検討する際のポイント：

• データ・セットのサイズと増加予測
• 高性能 GPU、ストレージ、ネットワークのコストと可用性
• セキュリティ、制御性、ガバナンス、データ所有権に関する要件

多くの場合に、ハイブリッドまたはオンプレミスのソリューションのほうが、よりよい結果をより早く得ることができると同時に、総所有コスト（TCO）を削減できます。