| 000 | 02414nam a22003617a 4500 | ||
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| 003 | ES-MaONT | ||
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| 040 | _aES-MaONT | ||
| 110 | 2 |
_9908 _aAccenture |
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| 245 |
_aLeading with Edge Computing . _bHow to reinvent with data and AI _c/ Accenture ; Ramalingam, Ram ; Tung, Teresa |
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| 260 |
_aDublín : _bAccenture _c2023 |
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| 300 |
_a49 p. _c; 1 documento PDF |
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_2isbdcontent _atexto (visual) |
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_2isbdmedia _aelectrónico |
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| 338 |
_2rdacarrier _arecurso en línea |
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| 520 | _aEl informe analiza el potencial de la computación de borde ("Edge Computing") para las empresas en conjunción con los datos y la inteligencia artificial. Se define la computación de borde como una arquitectura que permite que el procesamiento y el almacenamiento de datos se realicen cerca de los dispositivos que generan esos datos, es decir, más próximos en ubicación. Esto permite a las empresas mejorar el rendimiento, la seguridad y la privacidad de sus aplicaciones y servicios. El documento se basa en una encuesta a más de 2.000 líderes empresariales de todo el mundo. La encuesta preguntó a los líderes sobre sus percepciones de esta arquitectura, sus planes para adoptarla y los desafíos que enfrentan. Entre las conclusiones se destaca que la computación de borde es una tecnología estratégica para las empresas. Aquellas entidades que la adoptan pueden mejorar el rendimiento de sus aplicaciones y servicios, reducir los costos de infraestructura y mejorar la seguridad y la privacidad de sus datos. Así mismo se identifican una serie de desafíos que las empresas enfrentan al adoptar la computación de borde, como la complejidad de la arquitectura, la seguridad y la gestión de datos. | ||
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_94348 _aInteligencia Artificial |
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| 856 |
_uhttps://www.accenture.com/content/dam/accenture/final/accenture-com/document-2/Accenture-Leading-With-Edge-Computing.pdf _x0 _yAcceso a la publicación |
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