Aktuality -> Analýzy - 3. 11. 2006

Nové aplikace selhávají v nadpolovičním počtu případů

develop644.jpgPodle průzkumu společnosti Compuware více než polovina dotázaných evropských IT manažerů (52 %) předpokládá selhání nové aplikace po jejím zavedení do ostrého provozu v 50 či více procentech případů. Nízká důvěra ve výkon aplikací může souviset s tím, že 56 % dotázaných firem nemá formalizovanou metodologii řízení výkonu aplikací a každý třetí respondent (33 %) přiznává, že je převážně nebo hodně neúspěšný v omezování problémů s výkonem aplikací.

Průzkum ukázal, že pouze málo organizací má strategický přístup k výkonu aplikací. Více než polovina (54 %) respondentů tvrdí, že zažilo nečekané problémy s prací aplikace minimálně u každé páté (20 %) instalace. Následky těchto problémů se projevují v různých oblastech, nejčastěji ve zpožděném zavedení aplikace, což potkalo dvě třetiny respondentů (66 %). Dalším častým problémem je neuspokojení požadavků zákazníka sjednaných ve smlouvě o kvalitě služeb (60 %), náklady na vývoj překračující rozpočet (49 %), nespokojení zákazníci (39 %) a negativní dopad implementace na stávající systémy a služby (29 %). Pouze 29 % dotazovaných firem si uvědomuje role a význam všech fází – provozu, vývoje a testování – při průběžném řízení výkonu aplikací, a zapojuje proto do řízení výkonu celé IT oddělení. Ostatní respondenti tento úkol zadávají pouze jednomu ze zmíněných týmů a odpovědnost adekvátním způsobem nedělí. Kromě toho 71 % respondentů přiznává, že o problémech s výkonem aplikací se ve většině případů dozvídá na základě telefonátů koncových uživatelů na lince technické podpory. To znamená, že organizace neřeší výkonové problémy, dokud nezpůsobí reálné škody a nezabývají se proaktivním vyhledávání a řešením problémů před tím, než koncoví uživatelé něco zpozorují. Průzkumu se zúčastnilo 150 vrcholových IT manažerů z různých evropských firem.

 
  

- PR -

AI reporting

Nová cesta pro rozhodování nad firemními daty


Manažer výroby samozřejmě vnímá problém, ale musí čekat na analytika, aktualizovaný report a jeho interpretaci. Každý den přináší potřebu odpovědí na nové nebo neočekávané situace. Dnes již lze s pomocí AI pokládat otázky přímo nad firemními daty - ovšem pouze tehdy, jsou-li data správně připravena a strukturována tak, aby jim reportovací agent přesně rozuměl. Stejně tak musí být agent vytrénovaný na specifika daného prostředí, aby jeho odpovědi byly relevantní a spolehlivé. Výsledkem je schopnost reagovat na provozní situace okamžitě, a efektivněji tak minimalizovat prostoje, eliminovat chybovost i snižovat výrobní náklady. 

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita 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.