Jak poprawić wydajność usług IT o 25%?
Podziel się

Jak poprawić wydajność usług IT o 25%?

Biznes oczekuje od IT dostarczenia wiarygodnej i aktualnej informacji o stanie realizacji usług biznesowych. Najcenniejszym źródłem takich informacji są dane z systemów IT wspierających poszczególne procesy biznesowe. 

Jednak jak przełożyć strumień danych z systemów IT na praktyczną wiedzę o procesach biznesowych w czasie rzeczywistym? Można to osiągnąć dzięki analityce danych z systemów IT wykorzystującej machine learning. 

Dołącz do e-Seminarium i poznaj najlepsze praktyki dotyczące monitorowania stanu IT i usług biznesowych w czasie rzeczywistym. Zobacz, w jaki sposób uzyskać natychmiastową informację na temat tego: czy wszystko działa poprawnie, czy są jakieś wąskie gardła, czy potrzebna jest interwencja oraz jaka. 

Z webinaru dowiesz się:

  • jak przełożyć wskaźniki biznesowe na faktyczne działanie usług IT w czasie rzeczywistym;
  • jak przygotować procesy biznesowe na prognozowaną obniżoną wydajność systemów IT;
  • jak szybciej analizować przyczyny źródłowe awarii lub obniżonej wydajności usług IT;
  • jak zapewnić lepszą komunikację między Biznesem i różnymi szczeblami IT;
  • jak zapewnić lepszą ocenę Działu IT przez Biznes.

Agenda:

  1. W jaki sposób IT stało się nieodłącznym komponentem procesów biznesowych?
  2. Jak rozpoznać, które usługi IT wspierają konkretne zadania procesu biznesowego – modelowanie usług IT.
  3. Kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) i jak je wyciągnąć ze strumienia danych wytwarzanych przez systemy IT –  monitorowanie zdarzeń w systemach IT mających wpływ na proces biznesowy.
  4. Jak zapewnić informację o stanie procesu biznesowego na wszystkich szczeblach zarządzania, czyli jedną wersję prawdy – coś o panelach kontrolnych i alarmach.
  5. Realny przykład z branży bankowej.

Prelegenci:
Przemysław Malinowski – Linux Polska Sp. z o.o. | Senior Solutions Architect i Splunk Architect
Marek Najmajer – Linux Polska Sp. z o.o. | Product Director

Monitoring usług biznesowych z machine learning analytics

    Zobacz również

      Skontaktuj się z nami