Инферит ИТМен

18 октября на вебинаре мы расскажем, как с помощью одного инструмента решить проблемы с зоопарком программного обеспечения, обоснованием бизнес-расходов на закупку нового ПО, соответствием требованиям регуляторов.

Директор "Инферит ИТМен" Василий Гурьев расскажет, как выстроить автоматизированный и регулярный сбор данных, отслеживать состояние устройств и нагрузку, оптимизировать закупки, сокращать расходы на обслуживание оборудования и быстро решать проблемы пользователей.

Импортозамещение продолжается ― президент подписал поручение, по которому все государственные компании обязаны перейти на базовое российское ПО к 2025 году. Но даже не в государственных компаниях происходят изменения: импортный софт перестал легально продавать лицензии. Что делать в такой ситуации?

Можно ли собрать данные со всей ИТ-инфраструктуры быстрее, чем выпить чашку кофе? Вебинар будет полезен тем, кто постоянно работает с данными и отвечает за состояние инфраструктуры.

Долгое время российские компании выстраивали сервисы ИТ и ИБ на базе решений иностранных вендоров, поэтому после отключения поддержки таких решений пришло время отвечать на новые вызовы. О продуктах «Инферит ИТМен» и как мы собираем данные с +200 000 устройств в режиме реального времени расказал Василий Гурьев.

Данные об ИТ-инфраструктуре компании нужны всем ― от ИТ-директора до линейного специалиста технической поддержки. Отсутствие данных о состоянии инфраструктуры «здесь и сейчас» приводит к миллионным издержкам, поломке бизнес-процессов и серьёзным ошибкам. В статье эксперты «Инферит ИТМен» разбирают, из чего состоит ИТ-инфраструктура компании, зачем сбор данных нужен разным ИТ-специалистам ― директору, инженерам, системным администраторам и технической поддержке, и какие проблемы вызывает отсутствие данных.

Многие часто упоминают искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) как синонимы, однако важно понимать различия между ними, особенно в контексте предиктивной аналитики.

«Индустрия 4.0» включает массу технологий — от промышленного «Интернета вещей» до искусственного интеллекта и предиктивной аналитики. Но при этом нельзя добиться эффективности, используя «зоопарк» из различных решений и массу источников данных, не обеспечив их взаимодействие.