Cohesityは、データセキュリティとデータ管理を、シンプルでセキュア、かつスケーラブルなひとつのプラットフォームに統合します。
イミュータブルバックアップスナップショット、AIベースの早期検出、脅威検知、ユーザー行動のログ、迅速な大規模復旧をはじめとする包括的なデータセキュリティおよびデータ管理機能により、ランサムウェア攻撃から身を守ります。
高精度な機械学習 (ML) ベースのスキャンによって、機密データと重要データを発見、分類することのできるデータ分類ソリューションです。サイバー攻撃の影響と必要な対応の評価など、すべてSaaSでシンプルに行えます。
サイバー攻撃の対応と調査を行う信頼性の高い能力を確立し、復旧を加速します。Cohesityのサイバークリーンルーム設計では影響を受けたシステムを制御された環境に隔離するため、脅威の詳細な調査を行えます。
イミュータブルバックアップスナップショット、AIベースの早期検出、脅威検知、ユーザー行動のログ、迅速な大規模復旧をはじめとする包括的なデータセキュリティおよびデータ管理機能により、ランサムウェア攻撃から身を守ります。
サイバー攻撃の対応と調査を行う信頼性の高い能力を確立し、復旧を加速します。Cohesityのサイバークリーンルーム設計では影響を受けたシステムを制御された環境に隔離するため、脅威の詳細な調査を行えます。
高精度な機械学習 (ML) ベースのスキャンによって、機密データと重要データを発見、分類することのできるデータ分類ソリューションです。サイバー攻撃の影響と必要な対応の評価など、すべてSaaSでシンプルに行えます。
すべてのデータワークロードを常時保護します。
クラウドバックアップと復旧を最適化します。フルマネージドのSaaS (Software as a Service) またはセルフマネージドソフトウェアを活用し、バックアップや復旧、データのさらなる活用が可能です。
ミッションクリティカルなOracleのデータベースを保護します。Backup as a Serviceまたはセルフマネージドとして使用可能です。単一プラットフォームでの運用をシンプル化し、アプリケーション開発を高速化します。
シームレスな統合とランサムウェアやサイバー脅威に対抗するパワフルなセキュリティ機能で、大規模なMicrosoft SQL Serverの保護を可能にします。
ビジネスクリティカルなM365アプリの包括的なバックアップ、復旧、データ管理を、Backup as a serviceとして、またはセルフマネージドソフトウェアとして提供します。
ビジネスクリティカルなM365アプリの包括的なバックアップ、復旧、データ管理を、Backup as a serviceとして、またはセルフマネージドソフトウェアとして提供します。
BaaS (Backup as a Service) またはセルフマネージドのソフトウェアで、Microsoft Hyper-Vの仮想マシンの保護をシンプルにします。
シームレスな統合とランサムウェアやサイバー脅威に対抗するパワフルなセキュリティ機能で、大規模なMicrosoft SQL Serverの保護を可能にします。
ミッションクリティカルなOracleのデータベースを保護します。Backup as a Serviceまたはセルフマネージドとして使用可能です。単一プラットフォームでの運用をシンプル化し、アプリケーション開発を高速化します。
クラウドバックアップと復旧を最適化します。フルマネージドのSaaS (Software as a Service) またはセルフマネージドソフトウェアを活用し、バックアップや復旧、データのさらなる活用が可能です。
ランサムウェアやサイバー脅威を回避する強力なセキュリティ機能により、規模に制限なくVMを保護します。as a Serviceまたはセルフマネージドのソフトウェアとして利用できます。
バックアップ、アーカイブ、ファイル共有、オブジェクト保管、分析や開発/テストで使用されるデータを統合することで、データセンターをモダナイズします。
オンプレミス、エッジ、パブリッククラウド、そしてサービスとしてシンプルなデータセキュリティとデータ管理を提供し、サイバーレジリエンスを強化して確実にHIPAAを遵守できるようにします。
Strengthen your data resilience with comprehensive data security and management capabilities, including immutable backup snapshots, AI-based threat detection, user behavior monitoring, and rapid recovery at scale.
オンプレミス、エッジ、パブリッククラウドのデータセキュリティとデータ管理をas a Serviceでシンプルにすることで、自然災害やランサムウェアの脅威からすべての重要なデータを守ります。そして、データとワークロードを大規模に復旧します。
オンプレミス、エッジ、パブリッククラウド、サービスとしてのデータセキュリティとデータ管理をシンプルにします。高速なSLA (サービスレベルアグリーメント) を実現しながら、コストを大幅に削減します。
Cohesityは、2024年Gartner® Magic QuadrantTMのエンタープライズ・バックアップおよびリカバリ・ソフトウェア・ソリューション部門で、5度目のリーダーとして評価されました。
データ管理とは、データのライフサイクルを通じて、データを整理、保管、保護、維持するプロセスを指します。これには、データの取得や入力からデータのアーカイブや破棄にいたるまで、さまざまな行為が含まれます。データ管理の目的は、データの正確性、アクセス性、セキュリティを確保し、業務や意思決定に効果的に利用できるようにすることです。
データ管理には通常、データ計画、データ取得、データ入力、データ処理、データ分析、データ保管、データ検索、データアーカイブなど複数の段階があります。これらの段階を通じて、組織はデータ品質、データセキュリティ、データコンプライアンス、データアクセシビリティなど、さまざまな要素を考慮する必要があります。
効果的なデータ管理には、ITとコンプライアンスのリーダーが、データガバナンス、データセキュリティ、データプライバシーなど、データ処理に関するポリシーと手順を作成し、実行することが求められます。また、データ管理システム、データ分析プラットフォーム、データのバックアップと復旧ソリューションなど、データをより効果的に管理するためのテクノロジーやツールを企業が活用することも求められます。
データセキュリティ管理が重要である理由は多数ありますが、中でも一番重要な理由は機密情報の保護です。今日のデジタル社会では、企業は顧客情報、財務記録、知的財産など、膨大な量のデータを収集し、保管しています。このデータが悪用されると、経済的損失、評判の低下、法的責任など、深刻な結果をもたらす可能性があります。
また、データセキュリティ管理は、法規制の順守においても重要です。医療業界ではHIPAA、欧州連合ではGDPRなど、多くの業界が厳しいデータプライバシー規制の対象となっています。これらの規制に遵守しない場合、多額の罰金や法的処罰を受ける可能性があります。
効果的なデータセキュリティ管理は、業務も改善することができます。サイバー脅威からデータを保護することで、企業はダウンタイムやデータ損失のリスクを軽減しながら、生産性を向上させてビジネスの中断を最小限に抑えることができます。また、データのプライバシーとセキュリティに対するコミットメントを示すことで、顧客やパートナーと信頼を築くことにも役立ちます。
最後に、データセキュリティ管理は競争力を維持する上で重要です。多くの企業が事業のオンライン化を進めるにつれ、データセキュリティは顧客や投資家にとって重要な差別化要因になりつつあります。データセキュリティに対して強いコミットメントを示すことができる企業は、顧客や投資家を引きつけ、維持し、競合他社に対する競争上の優位性を維持できる可能性が高くなります。
エンタープライズデータ管理 (EDM) とは、組織のデータ資産をそのライフサイクル全体を通じて管理する包括的なアプローチのことです。これには、データガバナンス、データアーキテクチャ、データモデリング、データ品質、データセキュリティ、データ分析など、さまざまな行為が含まれます。
EDMの目的は、データの正確性、アクセス性、セキュリティを確保し、業務や意思決定に効果的に利用できるようにすることです。この目的を達成するため、EDMでは、データ資産を効果的に管理するためのポリシー、プロセス、テクノロジーを企業が作成し、導入する必要があります。
EDMの重要な要素のひとつはデータガバナンスです。データガバナンスでは、データ管理におけるポリシーと手順を定義し、データ品質基準を確立させ、データプライバシー規制への遵守を確保することが必要です。データアーキテクチャやデータモデリングも重要です。それは、これらによってデータを整理して構造化するフレームワークが提供され、効果的な分析とレポートが実現するためです。
もうひとつの重要な要素挙げられるものがあります: それはデータセキュリティで、不正アクセス、盗難、損失からデータを保護します。これには、アクセス制御、暗号化、侵入検知と防止システムなどのセキュリティ制御の導入が含まれます。
最後に、EDMでは、データからインサイトを引き出してビジネス上の意思決定に必要な情報を提供するデータ分析の活用も行います。これには、データの可視化、予測分析、機械学習などのツールを使ったデータ分析や、パターンや傾向の識別などが含まれます。