Hlavní strana -> Zprávy
Aktuality -> Podnikové aplikace a služby - 21. 12. 2006

Nová sada výkonných storage řešení

HitachiDS651.jpg Společnost Hitachi Data Systems Corporation uvedla na trh sadu nových řešení určených pro uspokojení rostoucích požadavků středně velkých podniků na ukládání dat. Sada řešení poskytuje prostředky pro ochranu dat, konsolidaci storage a zlepšenou správu výpočetních prostředí Microsoft Windows a SQL Server za ceny obvyklé na trhu pro středně velké podniky. Široká škála řešení, která je nyní od Hitachi Data Systems k dispozici, zahrnuje Řešení pro platformu Microsoft (Hitachi Solutions for Microsoft Environments), Řešení pro ochranu dat a zotavení po selhání (Hitachi Solutions for Data Protection and Disaster Recovery) a Zjednodušení a konsolidace řešení (Hitachi’s Solutions for Storage Consolidation).

S novou sadou storage řešení Hitachi mohou střední podniky zjednodušit nasazení úložné infrastruktury, chránit ji před poškozením aplikačních dat a v případě jejich poškození je rychle obnovit, minimalizovat výpadky aplikací a odstranit nespolehlivé procedury zálohování dat.
Popsaná řešení Hitachi jsou okamžitě dostupná.

 
  

- PR -

Nasazení AI rozhoduje o budoucí konkurenceschopnosti firem

Umělá inteligence v roce 2026 definitivně přestala být experimentální technologií a stala se součástí každodenní firemní praxe. Firmy, které pracují stejným způsobem jako vloni, ztrácí konkurenční výhodu. Co vše se změnilo, jak to ovlivňuje práci s dokumenty, provoz kontaktních center a co musí každý podnik vědět o bezpečném nasazení AI?

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.