Analitiche avanzate per l’IT2018-10-05T07:54:38+02:00

LE ANALITICHE AVANZATE

PER L’IT

Il mondo IT può trarre numerosi vantaggi dall’implementazione di analisi e modelli basati sui dati: dal monitoraggio del corretto funzionamento di tutte le componenti hardware e software, alla possibilità di identificare velocemente elementi di codice non più necessari e quindi eliminabili fino alla possibilità di analizzare il comportamento e le recensioni degli utenti per individuare gli aspetti da migliorare all’interno di un applicativo.

Il cliente, un ente pubblico sanitario, ha adottato una nuova applicazione che permette agli utenti di ricevere le proprie ricette e ritirare i farmaci in farmacia senza dover ricorrere ai promemoria cartacei o attendere gli orari di ricevimento del medico.
Tuttavia l’interazione con l’app non è così immediata, soprattutto per i pazienti meno abituati alla tecnologia, e l’help desk si trova spesso oberato di messaggi a cui dover rispondere.

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In ambienti informatici particolarmente strutturati, che portano con sé decenni di stratificazione tecnologica, spesso i flussi e i processi di lavoro vengono rallentati proprio dalle correlazioni e dalle funzioni che legano software e programmi implementati nel corso del tempo. Per velocizzare i tempi di risposta degli strumenti in uso senza perdere le funzionalità acquisite è necessario operare analisi avanzate che consentano di mappare i percorsi informativi e ottimizzarli.

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Ad oggi sono sempre più le aziende che hanno architetture tecnologiche molto sviluppate che stanno alla base di servizi e applicazioni di carattere vitale per l’azienda. È fondamentale, quindi, che tutto il comparto informatico dell’azienda, dalle componenti hardware a quelle software, sia costantemente sotto controllo. Server e applicazioni ci informano del loro stato di salute tramite file detti log, in cui scrivono eventi, warning ed errori. Il problema principale è la difficoltà di riuscire a monitorare costantemente tutti i log perchè questi si trovano in posti diversi o, molto spesso, hanno anche strutture diverse. Una soluzione al problema è quella di centralizzare il logging in un ambiente Big data.

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