Hlavní strana -> Zprávy
ITSM (ITIL) - Řízení IT, Aktuality -> IT Projekty - 31. 10. 2007

SITRONICS nasadil HP Quality Center

Sitronics_HP_Quality_Center_744.jpgSpolečnost SITRONICS implementovala ve spolupráci s dodavatelem, společností KOMIX, nejnovější verzi řešení pro řízení kvality softwarových aplikací, funkční testování a automatizaci testů HP Quality Center. SITRONICS je prvním zákazníkem v ČR, který nasadil verzi HP QC 9.2 a provozuje ji v linuxovém prostředí. HP Quality Center automatizuje provádění funkčního testování. Umožňuje efektivně řídit proces uvádění aplikací do provozu a spravovat workflow mezi těmi, kteří požadavky definují a kteří je testují. Díky Quality Centru mohou zákazníci snadno určit, zda je daná aplikace funkčně v souladu se zadáním.

HP Quality Center je software pro správu a řízení všech fází procesu testování (správa požadavků, plánování testů, provádění testů, sledování řešení chyb, sledování pokrytí požadavků na systém). Podporuje současnou správu ručních i automatizovaných testů. Metodiku procesu testování vestavěnou do nástroje je možné upravit podle potřeb organizace provádějící testování.

 
  

- PR -

Úspěch v e-commerce stojí na datech a logistice

Pomohou řešení Pimics a DLD


Dnes už v e-commerce nerozhoduje jen cena či vzhled vašeho e-shopu. O úspěchu stále více rozhodují kvalitní produktová data, schopnost rychle reagovat na změny a logistika bez zbytečných prodlev. A právě tyto vysoké nároky současných zákazníků lze uspokojit s pomocí řešení Pimics a DLD.

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita a datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.