ホーム ブログ ページ 3

すべてのカップルが一緒に読むべき9つのコミュニケーションの本

健康的なコミュニケーションは、あらゆる繁栄する関係の鼓動です。ハネムーンの段階にいる場合でも、数十年を一緒に乗り越えている場合でも、オープンで正直な対話は挑戦的ですが、感情的な親密さ、紛争解決、長期的なつながりの鍵でもあります。

時には、コミュニケーションの本があなたが探している言葉を見つけるのを助けることができます。クラシックからモダンな宝石まで、すべてのカップルが一緒に読むべき9つのコミュニケーションの本があります。

1.スー・ジョンソン博士による私をしっかりと抱きしめてください
。なぜそれが必見なのか:ジョンソン博士の感情的に集中した治療は、カップルのつながりの仕方を変えました。この本は、永続的な絆を育む7つの会話を紹介します。

Amazonで見つけてください:私をしっかりと抱きしめてください

2。マーシャル・B・ローゼンバーグによる非暴力的なコミュニケーション
それが必見の理由:これは、共感と非難のないコミュニケーションに焦点を当てたコミュニケーション書の究極のガイドです。ローゼンバーグは、カップルが反応性の習慣を思いやりのある対話に置き換えるのに役立つ現実の例を提供しています。

Amazonで見つけてください:非暴力的コミュニケーション

3.ゲイリー・チャップマンによる5つの愛の言語は、
それが必見な理由:あなたのパートナーがどのように愛を与えるかを理解することはゲームを変えることができます。この時代を超越したベストセラーは、カップルが自分の愛の言語を認識し、流fluentに話すことを学ぶのに役立ちます。

Amazonで見つけてください: 5つの愛の言語

4.アミール・レヴァイン&レイチェル・ヘラーが添付した
理由は、それが必読である理由:アタッチメント理論に基づいて、この本は子供時代のボンディングパターンが大人の関係を形成する方法を解き放ちます。カップルは、これを読んだ後、自分自身とお互いに新しい思いやりを感じることがよくあります。

Amazonで見つけてください:添付

5.ジョン・ゴットマンとナン・シルバーによる結婚を仕事にするための7つの原則は、
それが必見の理由です。長年の研究に基づいて、この本は結婚の成功した習慣と避けるべき落とし穴を概説しています。カップルが一緒にできる実践的な演習が含まれています。

Amazonでそれを見つけてください:結婚は結婚をしている7つの原則です

6.ジョナサン・ロビンソンによるカップルのコミュニケーションの奇跡は、
それが必読な理由:短く消化可能な章と関連性のある例で、この本は、すぐに使用できる実用的なツールを探している忙しいカップルに最適です。

Amazonでそれを見つけてください:カップルのコミュニケーションの奇跡

7.ケリー・パターソン、ジョセフ・グレニー、他による重要な会話
職場だけでなく、必読である理由は、このガイドでは、シャットダウンしたり爆破したりせずにハイステークスの会話に取り組む方法を教えています。自宅で紛争を解決するための堅実なツールキット。

Amazonで見つけてください:重要な会話

8。リチャード・シュワルツがあなたが待っていたのは
なぜそれが必見なのか:この本は内部の家族システム(IF)を現実的な方法で紹介し、カップルが彼らの内なるトリガーを理解し、関係内で癒しのためのスペースを作成するのを助けます。

Amazonでそれを見つける:あなたはあなたが待っていたものです

9.パトリシア・ラブとスティーブン・ストーニーの話をせずに結婚を改善する
方法この本は、感情的な処理の性差に分かれており、言葉を超えてつながりを構築する方法をカップルに示しています。

Amazonでそれを見つける:それについて話すことなくあなたの結婚を改善する方法

最終的な考え

私たちが恋に落ちたとき、誰も私たちにコミュニケーションマニュアルを渡すことはありませんが、これらのコミュニケーションの本は近づきます。それらを一緒に読むことは、洞察だけでなく、共有の語彙と理解も生み出します。現在のシーズンに話すタイトルから始めてください。そして、人生(そして愛)が乱雑になったときに彼らを読み直すことを恐れないでください。

すべてのアナリストが知っておくべきトップ7のデータマイニング手法

今日のデータ駆動型の世界では、組織は毎秒膨大な量の情報を生成します。しかし、生データだけでは洞察を促進するものではありません。そこにはデータマイニングが登場します。適切な手法を使用することで、アナリストは散在したデータを実行可能な知識に変えることができます。このブログでは、初心者であろうとベテランのプロであろうと、すべてのアナリストがツールキットに持っておくべきトップ7のデータマイニング手法を説明します。

1。分類

分類は、最も広く使用されているデータマイニング手法の1つです。それには、データを事前定義されたカテゴリまたはクラスに並べ替えることが含まれます。たとえば、メールを「スパム」または「スパムではない」、または顧客を「価値の高い」または「価値の低い」として分類します。決定ツリー、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどの機械学習アルゴリズムが一般的に使用されます。

また読む:データ分析トレーニングであなたのビジネスを後押しする方法

2。クラスタリング

分類とは異なり、クラスタリングは事前定義されたラベルに依存していません。代わりに、類似性に基づいてデータをグループ化します。素晴らしい例は、顧客のセグメンテーションです。顧客行動の間でパターンを見つけて、ターゲットマーケティングのためにそれらを同様のクラスターにグループ化します。クラスタリングは、隠されたパターンを明らかにするための必須のテクニックです。

3。関連ルール学習

この手法は、大規模なデータセット内の変数間の関係を発見することです。古典的な例は市場バスケット分析です。顧客がパンを購入すると、バターも買う可能性があります。 Aprioriアルゴリズムのようなツールは、アナリストが製品の配置とクロスセラー戦略を促進できるこれらの「if-then」ルールを見つけるのに役立ちます。

4。回帰分析

回帰は、入力変数に基づいて連続的な結果を予測するのに役立ちます。これは、過去の傾向に基づいて販売数を予測するなど、予測に一般的に使用されています。上位7のデータマイニング手法の中で、数値データを操作する場合、回帰は特に価値があります。

5。異常検出

外れ値検出とも呼ばれるこの手法は、パターンに合わない異常なデータポイントを見つけるために使用されます。金融では、詐欺を検出するのに役立ちます。製造において、機器の故障を識別するため。早期に異常をキャッチすると、大きな問題を防ぐことができます。

6。シーケンシャルパターンマイニング

この方法では、データ内の繰り返しシーケンスを識別します。たとえば、eコマースサイトは、製品ページを表示する顧客が通常3日以内に購入することになることを発見するかもしれません。この洞察は、タイミングプロモーションやリマインダーに役立ちます。トップ7のデータマイニング手法の中で、これは動作追跡の頼りになります。

7。テキストマイニング

最後になりましたが、テキストマイニングは、構造化されていないテキストデータから洞察を抽出することに焦点を当てています。カスタマーレビュー、ソーシャルメディアのコメント、または電子メールを考えてください。ユーザーが生成したコンテンツの増加に伴い、この手法はこれまで以上に関連性があります。

最終的な考え

上位7のデータマイニングテクニックをマスターすると、データの解釈と使用方法を劇的に改善できます。マーケティングキャンペーンの最適化、販売の予測、顧客の動向の識別など、これらの方法は、データ駆動型の成功の基盤を提供します。データが成長し続けるにつれて、それを効果的にマイニングする方法を知ることは、単なる尊敬につくだけではありません。それは必要です。

これらのテクニックを機能させる準備はできましたか?小さく始めて、実際のデータセットを試して、それらが生じる違いを確認します。

AI + BIがどのように戦略的予測の次の時代を形作っているか

今日のダイナミックでデータ駆動型の経済により、ビジネスエグゼクティブは静的なレポートやバックスプレッドシートを操作することができなくなりました。未来はインテリジェントな予測です。これは、ビジネスインテリジェンス(BI)と人工知能(AI)の組み合わせの力によって促進される機敏でリアルタイムのプロセスです。結合すると、AIとBIは戦略的予測をデータ駆動型の競争力に変えています。

AI + BIがどのように組織が常に不確実な世界を予測し、対応し、導くことを可能にしているかを次に示します。

また読む:マルチチャネルABMを使用して最大のエンゲージメントを使用する方法

リアクティブから予測予測への移行

履歴データと固定モデルは、従来の予測の中核です。しかし、世界的な混乱の時代には、それはもう十分ではありません。

AI駆動型予測により、企業は市場の変化、顧客の行動パターン、運用上の脅威をより正確に予測することができます。機械学習技術をBIプラットフォームに適用することにより、マネージャーは以下を行うことができます。

  • 早めに新たな傾向を検出します
  • リアルタイムデータに基づいて動的に予測を調整します
  • より賢い意思決定のために、さまざまな将来のシナリオをシミュレートします

この動きは、リアクティブ分析から積極的な予測への移行により、企業は単に反応するだけでなく、混乱を先取りすることができます。

インテリジェントな予測でBIダッシュボードを濃縮します

BIツールは、組織がKPIとパフォーマンスメトリックを長い間視覚化するのを支援してきました。現在、AI統合により、これらのダッシュボードはスマートで自己学習しています。

AIはBIを強化します:

  • 異常または傾向を自動的に識別します
  • 予測モデルに基づいてアクションを推奨します
  • 自然言語でコンテキスト予測を提供する(GenaiやNLPなどのツールを介して)

リーダーシップチームの場合、これは話すデータに変換されます。

官能的な予測:サイロの分解

歴史的に、予測は財務部門または販売部門に追いやられてきました。ただし、今日の統合ビジネスモデルには、官能的な視点が必要です。

ai + biで:

  • マーケティングチームは、顧客行動データに基づいてキャンペーンROIを予測できます
  • HRは、離職モデリングを使用してタレントギャップを予測できます
  • サプライチェーンは需要の急増を予測し、それに応じて在庫を計画することができます

この単一のビューを持つことにより、リーダーシップはビジネスユニットを1つの真実の源に合わせることができ、より協調的で応答性の高い行動をもたらします。

ヒューマン +マシンのコラボレーション

AIは人間よりも膨大な量のデータを速く締めくくることができますが、人間の本能と状況は予測するために重要です。最適なソリューションは、AI主導の洞察とリーダーシップの経験を組み合わせることに由来しています。

  • AIがパターンを検出し、確率を計算し、フラグのリスクを獲得します
  • 人間に仮定に挑戦し、戦略的文脈を提供し、倫理的な決定を下す

リーダーにこのパートナーシップを採用させることにより、戦略的予測が加速し、より賢くなり、より機敏になります。

先進的なリーダーが今投資している理由

予測のためにAI駆動型のBIを実装する企業は、単に改善された予測に気付くわけではありません。彼らは長期的な利点を享受しています。利点は次のとおりです。

  • より速い決定サイクル
  • 予測エラーの減少
  • より強い利害関係者の信頼
  • より良いリソース割り当てとコスト管理

容赦ない変化の時代では、自信を持って精密な予測と行動がリーダーシップの差別化要因です。

未来の農業:ロボットが次の食事を育てている方法

作物がownかれ、散水、監視、収穫された畑を想像してください。 SFシーンではありません。それは現在です。ロボットが農民になっている自動化された農業の世界へようこそ、そしてあなたの次の食事(おそらくあなたの次のサラダでさえ)が機械で栽培されるだけです。

なぜフィールドがハイテクになっているのか

現代の農業は大きな課題に直面しています - ラブール不足、気候変動、投入コストの上昇、そして環境への影響を少なくしてより多くの食物を生産するための絶え間ない圧迫の必要性。答え?より賢い農業 - 私たちの次の食事と惑星のために。

ロボット工学と自動化は、ギャップを埋めるために介入しています。精密シーダーや自律型トラクターからAI駆動型の作物監視ドローンまで、農場は次の食事を確保するのに役立つハイテク生態系に進化しています。

McKinseyによると、農業自動車は2030年までに500億ドルから800億ドルの価値を解除することができました。

未来の農民に会う:増加中のロボット

さまざまな種類の農業ロボットがゲームを変えている方法は次のとおりです。

1.
ジョンディアのシースプレーラインナップのような自動運転トラクターのような自動運転トラクターは、AIおよびGPSを使用して、ピンポイント精度でフィールドタスクを実行し、除草剤の使用と燃料消費を減らします。

AgrobotFfrobotics収穫ロボット
企業は、イチゴ、リンゴ、その他の作物を繊細に摘み取ることができるロボットを建設しています。

DJI農業のようなマルチスペクトルカメラを装備した作物監視ドローン
、農民に畑を鳥の目の視界に与え、灌漑問題、害虫の発生、栄養不足を特定します。

カーボンロボット除草ボットの
スタートアップは、化学物質なしで不要な植物をZapするレーザー織りロボットを開発しており、何世紀も前の問題に対してよりクリーンで費用対効果の高いソリューションを提供しています。

農民は交換されていません。彼らはアップグレードされています

ロボットが農家に取って代わるのは一般的な誤解です。彼らは人間の能力を高めています。

農業における多くのタスクは、繰り返し、後退し、時間に敏感です。自動化により、農家はリアクティブな労働から積極的な戦略に移行することができます。データの分析データ、入力の最適化、外科的精度で作物の管理を行い、次の食事の品質と信頼性を確保します。

「ロボットは仕事を盗みません」とアグリテックのアナリスト、サラ・M・ハーパー。 「彼らは仕事を変えるでしょう。」

持続可能性ボーナス

効率を超えて、ロボット農業は環境フットプリントが小さくなる可能性があります。次の食事の生産をより持続可能にするのを助けることにより、ロボットは標的を絞った行動を通じて水と農薬の過剰使用を減らします。また、軽量のデザインのおかげで土壌の圧縮を最小限に抑え、再生農業の慣行をサポートします。

世界経済フォーラムの調査では、賢明な農業が食料生産からの温室効果ガスの排出を20%削減できることがわかりました。

次は何ですか?垂直農場、AI、および完全自律システム

次のフロンティアには、AIが運営する垂直農場、完全に自動化された温室、さらには将来の火星ミッションの宇宙農業も含まれます。鉄オックスのような企業は、ロボット工学と水耕栽培をブレンドして、屋内で緑豊かなグリーンを育て、90%少ない水を使用して土壌を使用していません。

あなたの次の食事はロボットで栽培されますか?

おそらく。そして、それは悪いことではありません。

都市化が加速し、気候の不確実性が高まるにつれて、ロボット農業は空腹の惑星に効率的に、きれいに、そして持続可能に養うための最善の策かもしれません。

そのため、次回完全に熟したトマトに噛み付くときは、覚えておいてください。農家が手もせずに栽培していた可能性があります。

また読む: 2025年の自動化:人間の労働者はどうなりますか?

クラウド戦略を選択する前に、C-Suitesのリーダーが知っておくべきこと

2025年には、問題はあなたのビジネスにクラウドが必要かどうかではありませんが、クラウド戦略がどれほど賢いか。 C-Suiteのリーダーにとって、クラウドは技術イネーブラー以上のものになりました。現在、成長、回復力、革新、収益性に直接影響しています。しかし、多くの幹部は、クラウドの移行を戦略的なピボットではなく、運用上の動きと見なしています。

C-Suiteの意思決定者である場合、固体クラウド戦略のコア要素を理解することが重要です。間違った動きは、コストの上昇、コンプライアンスのリスク、またはスケーラビリティの低下を意味します。適切なものは、長期的な競争上の優位性のロックを解除できます。跳躍する前に知っておくべきことは次のとおりです。

クラウドをビジネス目標に合わせます

    クラウド戦略は、ビジネスの成果を明確にするために縛られるべきです。運用コストを削減しようとしていますか?製品の配達を加速しますか?顧客体験を改善しますか?各目標は、パブリック、プライベート、ハイブリッド、またはマルチクラウドなど、異なるクラウドアプローチを要求する場合があります。テクノロジーが会話をリードさせないでください。ビジネスの優先順位が戦略を促進させます。

    完全なコストの写真を理解してください

      クラウドは前もって安く見えるかもしれませんが、長期コストが急速に上昇する可能性があります。データ転送手数料、過剰なサービスサービス、およびサードパーティの統合は、多くの場合、ビジネスを不意を突破することがよくあります。最低価格を追いかける代わりに、所有権の総コストを評価します。スマートクラウド戦略は、支出だけでなく、ROI、パフォーマンス、価値配信にも要因となります。

      また読む:サーバーレスコンピューティング:スケーラブルクラウドアプリケーションの未来

      初日からセキュリティとコンプライアンスを優先します

        CSUITESは、セキュリティとコンプライアンスを戦略的な柱として扱わなければなりません。適切なクラウド戦略により、データ保護、規制コンプライアンス(GDPR、HIPAAなど)、および運用上回復力が保証されます。セキュリティ、法律、コンプライアンスチームを早期に関与させます。強力な認定、監査履歴、および明確なデータガバナンスポリシーを持つクラウドプロバイダーを探してください。

        クラウドの準備を評価します

          あなたの組織はクラウドの準備ができていますか?技術的には、文化的には?移行が成功すると、熟練したチーム、官能的なアライメント、エグゼクティブバイインに依存します。内部機能を評価します。チームを再スキルする必要がありますか、それともクラウドスペシャリストを連れて行く必要がありますか?クラウド戦略には、人々ファースト変革計画を含める必要があります。

          「リフトとシフト」トラップを避けてください

            多くの企業は、レガシーシステムを複製するだけでクラウドに移動します。これは短期的な利益をもたらすかもしれませんが、長期的な利益を制限します。代わりに、クラウドネイティブサービスのワークロードを最適化します。アプリケーションを近代化し、サーバーレス、コンテナ化、またはエッジソリューションを探索します。

            柔軟性とスケーラビリティを計画します

              今日のクラウドのニーズは2年で異なるように見えるかもしれません。将来の準備が整ったクラウド戦略により、スペースは拡大、ピボット、または多様化することができます。ハイブリッドモデルとマルチクラウドモデルは、ベンダーのロックインを減らし、より俊敏性を提供するのに役立ちます。生存だけでなく、成長をサポートするアーキテクチャを常に選択してください。

              結論

              適切なクラウド戦略を選択することは、もはや技術的な決定ではありません。これはビジネス上の決定的な決定です。 Cスイートの場合、クラウドをコア目標に合わせ、リスクを管理し、労働力の変更の準備に焦点を当てる必要があります。正しく行われた場合、明確に定義されたクラウド戦略は、ビジネスをサポートするだけでなく、それを変革します。

              AIが毎日のソフトウェアを静かに再構築する方法

              ソフトウェアがAIを「オンにする」ように依頼されなくなるポイントに到達しました。それは、準備が整っていると仮定しています。それは、今日のデジタルワークスペースで起こっている静かなシフトです。AIは発表されていません。埋め込まれています。そして、マーケティングの話題は通常、大きな言語モデルや自律エージェントを中心に住んでいますが、最も意味のある変化は、私たちがすでに使用しているツールで起こっています。電子メール、執筆、デザイン、組織 - それは、表面の下を走るインテリジェンスによって微妙に再形成され、私たちがより速く、より滑らかで、時には違った考え方をするように調整されています。

              機能だけでなく、別の感触

              何かが変更されたことを知るために、設定トグルは必要ありません。ソフトウェアのリズムがシフトしました。タイピングはより液体のように感じます。書くことはあまり孤立していません。あなたは文を開始し、何かがあなたのためにそれを仕上げます。あなたが尋ねたからではなく、システムが想定していたからです。

              それが静かなAIの天才であり、リスクです。それはただ提案するわけではありません。ガイドします。それはあなたを特定のワークフロー、特定のフレージング、特定のペースに微調整します。そして、ほとんどのユーザーは不思議に思うことをやめません。その提案はどこから来たのですか?彼らはそれを受け入れるだけです。結局のところ、効率は魅惑的です。

              消えるインターフェイス

              AIがより直感的になると、インターフェイスが溶解し始めます。ボタンの少ない。より少ないステップ。かつてクリックとコマンドが必要なことは、コンテキストを通じて起こります。

              ソフトウェアはもはや私たちが運営するものではありません。それは私たちが影響を与えるものです。その影響は必ずしも意識的ではありません。ツールは私たちに適応します。しかし、私たちはツールにも適応します。時間が経つにつれて、私たちの行動は変化します。誰かが私たちを訓練したからではなく、システムが静かに抵抗の最小の経路を形作ったからです。

              なぜこの静かなシフトが重要なのか

              インテリジェンスがボルトで固定されていない場合、体験が根本的に変化します。そして、ビジネスの文脈では、それは期待を変えます。

              問題は、「AIを採用する必要がある」ことはもうありません。
              それは「私たちはそれがすでに私たちを形作っている場所を知っていますか?」です。

              それは別の種類の挑戦です。それは変容についてではなく、意識についてより多くです。能力についてはあまりなく、制御についてより多く。 AIはもはやオプションではありません。それは周囲です。そして、私たちが注意を払っていないなら、私たちが私たちの文化、私たちのペース、さらには思考さえ定義し始めるという決定は

              結論

              ソフトウェアの未来は大声ではありません。シームレスです。私たちが依存しているツールは、より賢くなり続けますが、彼らも静かになります。そして、それがまさに私たちがもっとよく聞くべきだとまさに理由です。

              より賢く、難しくない雇用:小規模チームがデータを使用して夢のチームを構築する方法

              今日のペースの速いビジネスの世界では、小さなチームは肥大化した採用予算や無限のHR帯域幅の贅沢を持っていません。しかし、彼らが持っていることは、彼らが賢い場合、データです。そして、それはゲームチェンジャーであることを証明しています。

              腸の本能や時代遅れの雇用慣行に頼るのではなく、現代の中小企業は、これまで以上に効率的にトップの才能を見つけ、獣医し、維持するために、データ駆動型の採用を利用しています。

              データが小さなチームの秘密兵器である理由

              データは、誰が雇うべきかを知るだけではありません。なぜ誰かがあなたの企業文化、成長段階、目標にふさわしいのかを明らかにします。

              LinkedInのグローバルな才能の傾向によると、採用マネージャーの77%は、候補者のソフトスキルを理解することはハードスキルと同じくらい重要だと言います。大規模な申請者プールでそれらを確実に評価する唯一の方法は?構造化されたデータ。

              履歴書パターンの分析、候補者のエンゲージメントの追跡、予測分析を使用して将来のパフォーマンスを理解している場合でも、小さなチームはより賢い選択をすることができます。

              競技場を平準化するツール

              データファーストに進むには、大規模なHR技術スタックは必要ありません。手頃な価格のツールは、無駄のないチームが体重を超えやすくすることを容易にしています。

              チェックアウトのいくつかは次のとおりです。LICRUITEE
              STARTUPSに最適です。この共同雇用ソフトウェアは、応募者の追跡、ワークフローのセットアップ、雇用データの分析に役立ちます。
              Hireez スキル、オンラインの存在、エンゲージメントに基づいてチームがトップの候補者を特定するのに役立つAI駆動のソーシングツール。
              Pymetrics 神経科学ベースのゲームを使用して、候補者の認知的および感情的な特性を評価します。

              カルチャーフィットは流行語ではなく、メトリックです

              あいまいな「文化適合」評価の時代は終わりました。データにより、チームは値のアライメントとソフトスキルマッチを定量化できるようになりました。

              たとえば、予測インデックスは、企業が行動ドライブを評価し、候補者の自然な作業スタイルがチームのダイナミックに適合するようにするのに役立ちます。これは、ミシアが少なく、保持率が長くなることを意味し、一定の離職のコストから小さなチームを救います。

              人間のタッチを忘れないでください

              もちろん、データは判断に代わるものではなく、決定を通知する必要があります。人々はメトリックのコレクション以上のものです。しかし、時間とリソースが短い小さなチームの場合、データは、物事を壊すことなく、またはチームの士気を破ることなく速く動くために必要な明確さを提供します。

              最終的な考え

              より賢く雇うことは、より冷たく雇うことを意味しません。これは、ツールと洞察を使用して、推測ではなく、証拠に基づいて、推測を減らし、より多くの人間中心の決定を下すことを意味します。
              なぜなら、小さなチームが正しく雇うとき、彼らは単に役割を果たすだけではないからです。
              彼らは夢のチームを構築します。

              また読む:データ分析トレーニングであなたのビジネスを後押しする方法

              ランサムウェアプルーフバックアップ戦略を構築する方法

              ランサムウェアの攻撃がより頻繁で洗練され、損害を与える時代に、企業はもはや後付けとしてバックアップを扱う余裕がなくなりました。ランサム防止バックアップ戦略を作成することは、データのコピーを持っているだけではありません。これらのコピーが安全でアクセスしやすく、悪意のある俳優による暗号化の免疫を確保することです。

              サイバー攻撃に直面しても運用を実行し続ける信頼できるランサムウェアに耐えるバックアッププランを構築する方法は次のとおりです。

              また読む:ディープファークフィッシングにおける合成メディアの脅威の課題をナビゲートする

              従来のバックアップが十分ではない理由を理解してください

              多くの企業は、主要なシステムをターゲットにした同じランサムウェア攻撃に対して脆弱なローカルで常に接続されたバックアップに依然として依存しています。攻撃者は、多くの場合、バックアップフォルダーを探し、それらを暗号化または削除して支払いを強制します。

              真にランサムウェアプルーフであるためには、あなたの戦略は次のことを想定しなければなりません。

              • ネットワークが侵害される可能性があります
              • ローカルシステムは暗号化できます
              • ヒューマンエラーが可能です

              そのため、最初のステップは利便性からレジリエンスに移行することです。

              3-2-1バックアップルールを採用(およびアップグレード)

              古典的な3-2-1ルールは次のように示唆しています。

              • データの3コピー
              • 2さまざまなメディアに保存されています
              • 1つの保存されたオフサイト

              しかし、2025年には、専門家はこれを3-2-1-1-0戦略に拡張することを推奨しています。

              • 1エアギャップまたは不変のコピー(オフラインまたは改ざん)コピー
              • 0回復検証のエラー(定期テスト)

              定義された期間は変更または削除できない形式で保存されている不変のバックアップは、ランサムウェアが攻撃するときの最後の防衛線です。

              クラウドバックアップを賢く使用する(ただし慎重に)

              クラウドストレージはバックアップソリューションになりましたが、それは絶対確実ではありません。同期したフォルダーが感染している場合、クラウドデータも侵害される可能性があります。クラウドベースのバックアッププラットフォームを使用します。

              • バージョン制御
              • ランサムウェア検出
              • 不変のストレージ
              • ロールベースのアクセス制御

              すべての管理者アカウントで多要因認証が有効になっていることを確認します。

              すべてを自動化して暗号化します

              自動バックアップは、人為的エラーのリスクを減らし、データが継続的に保護されるようにします。これをエンドツーエンドの暗号化と組み合わせて、データが傍受されたとしても、キーなしで読めないままです。

              安静時および輸送中にバックアップを暗号化し、バックアップファイルとは別に暗号化キーを保存することを忘れないでください。

              テスト、監視、およびトレーニング

              必要なときに機能しない場合、最高のバックアップシステムでさえ役に立ちません。復元プロセスを定期的にテストし、実際のシナリオをシミュレートします。大量のファイルが書き直されるなど、異常なアクティビティを監視し、サイバー衛生プロトコルと回復プロトコルでチームを訓練します。

              最終的な考え

              2025年にランサム防止バックアップ戦略の構築は、先を考え、防御を重ね、最悪の事態を計画することです。自動化、不変性、暗号化、および定期的なテストを組み合わせることで、ランサムウェア攻撃者をアウトマートし、データとビジネスを維持することができます。

              小売業のIoT:スマートシェルフから店頭でのパーソナライズされた体験まで

              0

              小売セクターはデジタル変革を行っています。その中心では、すべてIoT(モノのインターネット)があります。かつては流行語であったものは、店舗がビジネスを行う方法を推進し、買い物客とやり取りし、かつてないほどの混雑した市場で競争力を維持し続けています。

              ショッピングエクスペリエンスのパーソナライズを支援するセンサーにいつ補充するかを理解するインテリジェントシェルフから、IoTがリアルタイムでどのように小売を変更しているかについて説明しましょう。

              また読む:接続されたデバイスが創造的な意思決定を開始したときに何が起こるか

              インテリジェントシェルフ:あなたのために考える在庫

              まず、基本的な棚から始めましょう。

              スマートシェルフには、重量センサー、RFIDタグ、およびインベントリレベルを独立して監視するカメラが装備されています。したがって、手動のレビューや乱雑な驚きではなく、店の従業員は、製品が低いまたは場違いな場合にリアルタイムの通知を受け取ります。これにより、在庫アウトや過剰なストッキングを最小限に抑えるだけでなく、補充タスクも簡素化します。

              ビジネス価値:人件費の削減、株式の正確性の向上、顧客満足度の向上

              パーソナライズされたプロモーション:店内インタラクティブになりました

              お店に足を踏み入れて、毎月購入するコーヒーのブランドのために、お使いの携帯電話でパーソナライズされた取引を受けています。それはスターウォーズからのものではありません。それは使用されています。

              BluetoothビーコンとWi-Fi分析により、店舗は歩行パターン、店舗で費やされる時間、顧客の関心について学ぶことができます。その情報を顧客の購入履歴と混ぜると、お客様が各顧客向けに作られたように感じます。

              ビジネス価値:変換率の向上、顧客の忠誠心の向上、およびより魅力的な貯蔵体験

              よりスマートなサプライチェーン:常に、リアルタイム

              IoTは玄関口で終わりません。

              小売業者は、倉庫、配送トラック、さらにはIoT対応センサーを備えたサプライヤーネットワークをリンクしています。彼らは何を得ますか?エンドツーエンドのサプライチェーンの可視性。貨物がどこにあるか、その状態が何であるか、そしてそれが1つのダッシュボードからのすべての遅延を経験するかどうかを追跡できます。

              ビジネス価値:信頼できる配送ETAで幸せな混乱、予測の改善、および顧客

              自動チェックアウト:こんにちは、長い行にさようなら

              誰もチェックアウトラインで待つことを楽しんでいません。IoTでは、そうする必要はありません。

              インテリジェントチェックアウトシステムは、RFID、コンピュータービジョン、センサーの融合を利用して、顧客がバッグやカートに入れたときにアイテムを自動的にスキャンします。 Amazon Goはこのアイデアを紹介した最初の人物でしたが、他の人はすぐにそれをフォローしています。この摩擦のないプロセスは、キューを排除し、動きのある顧客を保持します。

              ビジネス価値:摩擦の減少、人員配置の要件の減少、および人々を元に戻す顧客体験

              データ駆動型の洞察:足の交通を予測力に変えます

              ネットワークストア内の各トランザクションはデータを作成します。リアルタイムで分析されると、ゴールドマインです。

              IoTプラットフォームは、店舗内のアクティビティを外部のデータ(天気、イベント、時刻など)と統合して、店舗のレイアウトを最適化したり、スタッフのシフトをスケジュールするかにかかわらず、小売業者がより良い意思決定を行うことができます。

              ビジネス価値:運用効率の向上と、より効果的で応答性の高いビジネス上の意思決定

              コネクテッドストアはここにあります - そして、それはちょうど始まったばかりです

              小売業のIoTはもはや実験的ではありません。それが不可欠です。それは、より応答性の高い運用、より魅力的な顧客体験、およびより良いビジネス成果を生み出します。ハイブリッドのデータ駆動型の世界で競争力を維持しようとしている小売業者にとって、今こそIoTの力に差し込む時です。