OpenTextは数十年の専門知識を提供し、データのロックを解除し、人々とプロセスをつなぎ、信頼性を持ってAIを推進
企業全体でデータをシームレスに統合し、サイロを排除し、コラボレーションを改善し、リスクを軽減
AIに対応し、データを構造化され、アクセスしやすく、最適化された情報に変換
規制およびコンプライアンス要件を満たし、情報のライフサイクル全体を保護
あらゆる規模のグローバル組織に対応するスケーラブルで柔軟な導入オプションを探る
ローカルなコントロール、グローバルなスケールで信頼できるAIを活用。
コントロールとコンプライアンスを維持しながら、クラウドの価値を引き出します。
自社インフラストラクチャでデータを完全に管理
選択したクラウドでビジネス情報を保護、拡張、利用
新しい方法で情報を捉える
ビジネス、データ、目標を理解するAI
AIコンテンツ管理とインテリジェントなAIコンテンツアシスタントで業務を強化
ユーザー、サービスエージェント、ITスタッフが必要な答えを見つけられるように支援
アプリの配信、開発、自動化されたソフトウェアテストの加速を実現
サプライチェーン全体でAIを活用したナレッジ、インサイト、およびガイド付きアクションを引き出す
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一度接続するだけで、安全なB2B統合プラットフォームからすべてに連携
AI対応のコンテンツ管理ソリューションで知識を再構築
企業保護のための統合サイバーセキュリティソリューション
AIを活用したDevOpsの自動化、テスト、品質向上により、より優れたソフトウェアをより迅速に提供
IT運用のコストと複雑さを削減するために必要な明確性を獲得
統合、自動化、カスタムエクスペリエンスを構築して、OpenTextのソリューションを最大限にご利用ください
カスタムアプリケーションとワークフローを可能にするリアルタイムな情報フローを作成するOpenText Cloud APIを使用して、お客様独自の方法で構築
安全な情報管理と信頼できるAIの融合
データ言語でエージェントを構築、デプロイ、反復できる場所
AIを促進するためのデータ取り込みとメタデータタグ付けを自動化するツールセット
ガバナンスを積極的かつ持続的にするためのサービスとAPIのスイート
AIのジャーニーをサポートするプロフェッショナルサービスのエキスパート
AIを活用した情報管理により、可視性が向上し、より鮮明な洞察が得られます。その方法を確認する準備はよろしいですか?
AIを活用したエンタープライズコンテンツ管理で日常業務を変革する
ITサービス管理、AIOps、可観測性のコストと複雑さを削減
サプライチェーン成功のためのAIを活用したB2B統合
コネクテッドカスタマーエクスペリエンスで価値、成長、ロイヤルティを向上
アジャイル開発とソフトウェアデリバリー?決して不可能ではありません。
エンタープライズ向けサイバーセキュリティ
AIデータ分析で洞察を引き出す
新しい方法で情報を捉える
ビジネス、データ、目標を理解するAI
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認定エキスパートによるガイダンスでデジタルトランスフォーメーションを加速
認定専門家と連携して情報管理を近代化
専門家のガイダンス、マネージド サービスなどを活用してビジネス目標を達成
サポートを戦略的優位性に変える
専門的なITサービス管理で社内チームの負担を軽減
あらゆるスキルレベルのユーザーがOpenText製品を導入し、効果的に使用できるようにするためのトレーニングオプションをご紹介します。
あらゆるスキルレベルのユーザーがOpenText製品を導入し、効果的に使用できるようにするためのトレーニングオプションをご紹介します。
OpenTextは、主要なクラウドインフラストラクチャプロバイダーと提携し、OpenTextソリューションをどこでも実行できる柔軟性を提供します。
OpenTextは主要エンタープライズアプリプロバイダーと提携し、非構造化コンテンツを活用してビジネスインサイトを向上

ハイブリッド・クラウドは、パブリック・クラウド・サービスとプライベート・クラウド・リソースを組み合わせたITインフラであり、両者間でアプリケーションの管理と移植を可能にする。アプリケーションはインフラ内の複数の環境で同時に実行できるため、企業の分析およびコンピューティング・ワークロードを実行するためのタフで柔軟なプラットフォームが構築される。ハイブリッド・クラウドの導入は、パブリック・クラウドとプライベート・データセンターを活用し、いつでも柔軟に切り替えることができる。
ITリーダーはしばしば、分析ワークロードにパブリック・クラウドとオンプレミスのどちらのインフラを使用するかを決定しなければならない。この2つの機能のどちらを選ぶかを決める際には、企業文化、セキュリティ上の懸念、データガバナンスのルールといった要素を考慮することになる。
データやアプリケーションをオンプレミスで運用することを選択する際、経営幹部たちはオンプレミスのオブジェクトストレージやファイルシステムをますます採用するようになっています。オブジェクトストア分析を活用することで、ITリーダーは、通常、データが実際にどこに保存されているかには関心を寄せないユーザーに対して、透明性の高いデータ体験を提供することができます。
ハイブリッド・クラウドの利点
ハイブリッド・クラウドを導入することで、柔軟性、パフォーマンス、スケーラビリティを向上させることができる。データを完全に管理しながらデジタル・トランスフォーメーションへの道を開き、次のようなメリットを提供する:ハイブリッド・クラウドには、オンプレミスと同様に、どのパブリック・クラウド上でもデータ分析の運用を可能にする技術のブレンドが必要です。例えば、オブジェクト・ストアは多くのハイブリッド・クラウドにおけるデータ・ストレージの基本である。Amazon S3バケットなどのクラウドベースのオブジェクトストアは、Pure Storage、Dell EMC ECS、Cloudian、Scality、MinIO、NetApp、H3C、VAST Dataなどが提供するオンプレミスのオブジェクトストレージと機能的に似ている。つまり、データ分析に関するユーザーエクスペリエンスは、データがどこにあるかに関係なく同じなのだ。
同様に、データベースやクエリーエンジンのようなよく設計されたアプリケーションは、クラウドでもオンプレミスでもデータにアクセスできるように開発できる。クラウド・オンリーのデータベースでは、すべてのデータを独自のクラウドにロードする必要があるが、ハイブリッド・クラウド・データベースではそれが可能だ:
基本的に、ハイブリッド・クラウド・アプリケーションは、オンプレミスのデプロイメントにクラウド・テクノロジーを活用することができ、企業のアーキテクトに大きな柔軟性を提供する。
ハイブリッド・クラウド内でデータ分析が行われている例をいくつか紹介しよう:
高可用性と災害復旧
ハイブリッドクラウドは、単一のベンダーへの依存、ひいては単一障害点を解消するのに最適な方法です。ミッションクリティカルなアプリケーションにおいて、企業はクラウドベースのソリューションを導入すると同時に、災害復旧のためにオンプレミスのコピーも維持することができます。オンプレミス環境とクラウド本番環境では、コンピュートノードとオブジェクトストレージを組み合わせたアーキテクチャが類似しているため、両環境を同様の方法で管理することができます。
一度開発すれば、どこでもデータを提供できる
開発者にとって、特定のクラウドサービスプロバイダーの詳細を気にすることなく、一連のサービスを記述できることには大きな価値があります。実際の分析ワークロードをサーバーで実行してみると、プロバイダーごとに微妙な違いが明らかになるかもしれません。プロバイダーを評価していく中で、複雑なJOIN、データ読み込み、クエリの実行時間の長短、あるいは機械学習といった点における微妙な違いが、必ず浮き彫りになってくるでしょう。「ノイジー・ネイバー」の問題も要因の一つである可能性があります。一部のクラウドプロバイダーは、お客様のリソースを他の顧客と共有しているため、SLAの遵守が予測しづらくなるからです。ワークロードを別のプロバイダーや、さらにはオンプレミスへもシームレスに移行できる自由度により、コストやパフォーマンスの判断に基づいて、どこへでも移行することが可能になります。
過去のハードウェア投資の活用
御社はすでにハードウェアに大規模な設備投資を行っているかもしれないが、簡素化された管理ツールやスケーラビリティを備えたクラウドアーキテクチャの利点に惹かれて、クラウドへの投資を断念するかもしれない。ほとんどの場合、このコモディティ・ハードウェアを再構成することで、オンプレミスのプライベート・クラウドに活用することができ、ここで説明したすべての利点を備えたハイブリッド環境を構築できる。
パブリック・クラウドが不可能な場合
単一のデータ・インフラを持つだけでは、各事業の明確な規制や市場要件を必ずしも満たせない。クラウド技術は企業にとって魅力的かもしれないが、少なくとも一部のデータをオンプレミスに置いておく必要がある理由はたくさんある。例えば、個人を特定できる情報(PII)を本国内で保管するよう規制で定められている場合があります。国内のオンプレミス・クラウドを構成することが適切なソリューションかもしれない。一方、データが非常に機密性が高く、オンプレミスのソリューションしか使えない場合もある。
ハイブリッド・クラウドが企業のIT環境に最適なソリューションに思える場合、ハイブリッド・クラウドが組織に適しているかどうかを判断するために、いくつかのステップを踏むことができる:
ドラッグ&ドロップによる直感的な操作で、データのブレンドと分析を高速化
対話型ダッシュボードと自然言語でBIデータを意思決定に変換