That attention is a positive step forward. New solutions are bringing greater visibility to smartphones and mobile devices, helping IT teams understand factors like battery health, connectivity, device performance, and overall mobile fleet health. 

But as mobile work becomes more business-critical, the bar for Mobile DEX is rising. Visibility into the device is important, but it is only part of the story. 

For organizations whose business depends on mobile devices, from retail stores and hospitals to logistics hubs and field operations, the real opportunity is to understand whether employees can complete critical work without disruption. 

For these organizations, Mobile DEX is no longer just about monitoring devices. It is about protecting the workflows those devices enable. 

Mobile Devices Now Power Critical Workflows 

Across frontline and mobile-first environments, mobile devices have become the connective tissue of critical work. They support the workflows employees rely on to serve customers, care for patients, move goods, inspect assets, and keep operations running. 

In these environments, a mobile device is far more than an endpoint. It may be the point of sale on a retail floor, the clinical workstation at a patient鈥檚 bedside, the scanner in a distribution center, the inspection tool in the field, or the communication hub inside a manufacturing facility. 

When those devices fail, or when the applications and networks supporting them fail, the impact is immediate. Operations slow down. Productivity drops. Customers wait. Revenue, service levels, and employee experience are all affected. 

That reality changes the question organizations need Mobile DEX to answer. 

The question is not simply: Is the device healthy? 

The real question is: Can work actually get done? 

Mobile Visibility Is the Starting Point, Not the Finish Line 

Many mobile monitoring solutions focus on the signals that are easiest to collect, such as device inventory, battery health, connectivity status, and basic telemetry. 

Those signals are useful, but they rarely explain why employees are struggling to complete work. 

A device can show healthy battery levels, normal memory consumption, and strong connectivity while still delivering a frustrating user experience. 

The issue may show up as a POS terminal slowing during peak checkout, a clinical application lagging during patient care, a field worker losing connectivity before completing a critical update, or a warehouse scanner experiencing intermittent service delays. 

In each case, the problem extends beyond the device itself. 

It reflects the interaction between the device, the application, the network, the user, and the workflow being performed. 

Looking at any one layer in isolation rarely gives IT enough context to understand the root cause or resolve the issue quickly. 

Modern Mobile DEX Must Connect Experience to Outcomes 

As the market matures, organizations are looking for Mobile DEX solutions that go beyond visibility and help them understand how mobile experience affects the business. 

They need to know how application performance affects frontline productivity, how network conditions impact critical tasks, how mobile experiences influence employee satisfaction, and how experience issues affect operational outcomes. 

Most importantly, they need to act on those insights. Visibility alone creates awareness. Visibility connected to operational workflows creates outcomes. 

Aternity Mobile: Built for How Work Happens Today 

麻豆学生精品版 Aternity Mobile is built around a different objective: helping organizations prevent disruption before it affects employees, customers, and operations. 

That requires a more complete, connected view of mobile experience across the environments where work happens. 

Correlated Experience Visibility 

Aternity Mobile brings device health, application performance, and network conditions together into a single correlated view. 

Instead of troubleshooting isolated symptoms, IT teams can see how mobile experience affects real-world workflows, employee productivity, and operational performance. 

Coverage Beyond Smartphones 

Enterprise mobility extends far beyond traditional smartphones. Organizations increasingly rely on rugged mobile devices, shared workforce devices, kiosks, POS systems, ChromeOS devices, and specialty operational endpoints. 

Aternity Mobile provides visibility across the broad range of devices that support frontline and mobile-first operations, not just personal mobile devices. 

Real-Time Insights and Diagnostics 

Detecting issues is only the beginning. Aternity Mobile helps IT teams identify real-time health events and investigate problems using context-rich diagnostics that accelerate troubleshooting and improve root-cause analysis. 

From Visibility to Action 

For many IT teams, the challenge is not finding issues. It is resolving them quickly enough to avoid disruption. 

Aternity Mobile helps organizations connect mobile experience insights directly into operational processes, including automated incident creation, ITSM integration, context-rich triage data, remediation workflows, and user feedback loops. 

That connection helps reduce manual effort, accelerate resolution, and minimize disruption to business-critical workflows. 

Coverage Matters. Data Quality Matters More. 

As mobile environments become more diverse, organizations must support a growing mix of corporate-owned devices, shared devices, frontline endpoints, specialty hardware, and operational systems. 

The challenge is not simply collecting more data. It is collecting consistent, actionable data that teams can trust to guide decisions and support remediation. 

High-fidelity visibility across mobile environments enables organizations to troubleshoot faster, optimize workflows more effectively, and improve the experience for employees and customers. 

The Future of Mobile DEX Is Workflow Continuity 

The next phase of Mobile DEX will not be defined by who collects the most telemetry. It will be defined by who can connect mobile experiences to operational outcomes. 

Organizations increasingly expect Mobile DEX solutions to help them prevent disruption, accelerate issue resolution, improve employee productivity, support frontline operations, and optimize business workflows. 

In other words, the future is not about monitoring devices. It is about keeping work moving. 

The Bottom Line 

Mobile devices have become the primary workspace for millions of employees. As organizations continue investing in mobile-first operations, they need solutions that move beyond device health and visibility alone. 

Aternity Mobile helps organizations understand, optimize, and protect mobile experiences across devices, applications, networks, and workflows while connecting insights to the operational processes required to resolve issues faster. 

Because in today鈥檚 mobile-first world, success is not measured by visibility alone. It is measured by whether work continues without disruption. 

See Aternity Mobile in action and learn how organizations are preventing disruption across frontline and mobile-first environments. Watch the video.

We are excited to announce significant expansion of 麻豆学生精品版 Data Express capabilities, extending support for a broader range of cloud-to-cloud migration and replication scenarios. In addition, 麻豆学生精品版 Data Express is now available through the , providing Oracle Cloud Infrastructure (OCI) customers with an easy way to discover and deploy Data Express as part of their cloud data mobility strategy. This is in addition to a without even the need of a credit card.

Expanding Data Mobility Across Leading Cloud 麻豆学生精品版s

Data Express has been designed to simplify large-scale data movement while maximizing throughput and minimizing transfer times. With this latest expansion, organizations can now move data across a wider range of cloud environments, including:

OCI Regional Data Movement

For organizations operating across multiple OCI regions, tenants, or business units, Data Express now supports OCI-to-OCI regional transfers. This capability helps teams:

• Accelerate region-to-region migrations
• Support disaster recovery planning
• Consolidate storage environments
• Enable data placement closer to applications and users

All global OCI regions are available for service, enabling large data movement for projects such as Singapore to US-East, UAE to Frankfurt, with consistent performance, secure data transfers and enterprise-grade controls. Whether you’re expanding globally or modernizing existing infrastructure, OCI-to-OCI transfers become faster and easier.

AWS Regional Data Movement

As AWS deployments grow, organizations frequently need to move data between accounts, regions, or storage architectures. With AWS-to-AWS regional transfer support, Data Express enables:

• Cross-region data migration
• Storage consolidation projects
• Backup and recovery workflows
• Data relocation for compliance and governance requirements

Large-scale object transfers can now be completed with greater speed and operational efficiency.

For AWS data movement operations available across the globe, Data Express brings the benefit of high-rate transfers across the AWS backbone, with reduced inter-regional charges vs other approaches through accelerated data movement capabilities

AWS OCI

Multi-cloud is no longer an exception. It is rapidly becoming the norm. Data Express now supports bi-directional transfers between:

AWS to OCI and OCI to AWS

This capability enables organizations to:

• Migrate workloads from AWS to  Oracle Cloud Infrastructure or vice-versa
• Replicate data across cloud providers
• Support hybrid and multi-cloud architectures
• Optimize cloud spending by placing data where it delivers the most value
• Build AI and analytics pipelines that span multiple cloud ecosystems

By eliminating barriers between AWS and OCI storage environments, enterprises gain the flexibility to choose the right cloud for every workload.

The AWS to OCI data movement service utilizes high-speed interconnections with reduced inter-connect data transfer charges. Data transfer rates of up to 50 TB/hour, yielding more than 1PB per day are available for AWS to/from OCI data movements, making large data transfers a routine operation for large scale AI or business operations. The service is available immediately for US locations and can be activated for any global region within a short window upon request.

Azure Regional Data Movement

Microsoft Azure customers can now take advantage of Azure-to-Azure data mobility capabilities for:

• Regional migrations
• Storage modernization projects
• Business continuity planning
• Environment consolidation

As Azure footprints expand, Data Express helps ensure data can move efficiently without creating operational bottlenecks.

Why This Matters

Data is the foundation of modern digital initiatives but moving it at scale remains one of the biggest challenges facing IT teams. Traditional transfer methods often struggle with:

• Long migration windows
• Network inefficiencies
• Operational complexity
• Rising egress and infrastructure costs
• Risk of business disruption

Data Express addresses these challenges by providing high-performance data movement designed for enterprise-scale cloud environments.

The result is faster migrations, reduced project risk, and greater flexibility in how organizations manage their cloud strategies.

Now Available on Oracle Cloud Marketplace

To make adoption even easier, 麻豆学生精品版 Data Express is now available through the Oracle Cloud Marketplace, Oracle’s trusted destination for discovering and deploying partner solutions for Oracle Cloud Infrastructure customers.

Availability through Oracle Cloud Marketplace helps customers:

• Easily discover Data Express within the OCI ecosystem
• Accelerate deployment and evaluation
• Integrate data mobility into OCI migration strategies
• Simplify procurement and cloud solution adoption through Private Offer purchases

Explore the listing here: 麻豆学生精品版 Data Express on

Looking Ahead

As organizations continue embracing multi-cloud architectures, the ability to move data seamlessly between providers becomes increasingly critical. With expanded support for OCI, AWS and Azure environments, 麻豆学生精品版 Data Express delivers the flexibility enterprises need to migrate, replicate, and manage data wherever business requirements demand.

From OCI-to-OCI, AWS-to-AWS, AWS-to-OCI, OCI-to-AWS, and Azure-to-Azure workflows, Data Express is helping organizations accelerate their cloud journeys while reducing complexity and risk.

The future of cloud is multi-cloud, and Data Express is making that future easier to navigate. Click here to learn more about Data Express or .

When听packet听searches begin with broad IP-based criteria, engineers spend valuable time retrieving and sorting through traffic that has little bearing on the incident. 麻豆学生精品版 AppResponse accelerates the investigation by narrowing the packet set before retrieval, helping teams reach relevant evidence faster and begin analysis sooner.听

The Problem Is Not Filtering. It Is Filtering Too Late. 

Traditional packet retrieval often begins with broad criteria such as a single IP address or a pair of IP addresses. These criteria are useful, but they may describe far more traffic than the engineer needs. 

Consider an application server supporting several services and hundreds of clients. If one TCP-based service slows during a brief incident window, a broad IP-based search will retrieve all server traffic, forcing an engineer to filter out unrelated packets before the real investigation can begin. 

The filtering works. It simply happens after both the platform and the engineer have already processed traffic that was never relevant. 

That delay increases Mean Time to Evidence, the time between detecting a problem and obtaining the packet-level data needed to investigate it. 

Narrow the Packet Set Before Retrieval 

AppResponse extends packet retrieval beyond broad IP-based searches by indexing additional criteria such as IP protocol and TCP or UDP source and destination ports. Engineers can use these fields alongside IP addresses, conversations, and incident timeframes to define a more precise packet set before traffic is read from storage. 

Those criteria are available through a direct, point-and-click workflow, so teams narrow searches without first writing complex packet-filter syntax. Instead of retrieving all traffic associated with a server and reducing the results afterward, an engineer can focus immediately on a specific TCP connection, application port, GRE-tunneled flow, or relevant portion of a broader conversation. 

By filtering earlier, AppResponse reads less irrelevant traffic and returns a more focused capture. This allows analysis to begin sooner and reduces the effort to reach useful packet evidence. 

Faster Evidence, More Efficient NetOps 

Earlier filtering reduces both the time and effort required to begin packet analysis. Engineers spend less time waiting for broad searches, constructing additional filters, and preparing oversized captures. They can move more directly from an observed application or network condition to the evidence needed to investigate it. 

AppResponse also improves how packet evidence moves across teams. A focused capture tied to the affected protocol, port, conversation, and timeframe gives application owners, infrastructure teams, and packet specialists a clearer starting point. That reduces repeated retrieval work and helps NetOps validate or eliminate the network as the likely source of an issue sooner. 

The point-and-click search experience also makes targeted packet retrieval accessible to more members of the NetOps team. Tier 1 and Tier 2 analysts can gather useful evidence without mastering complex filtering syntax, while senior engineers and packet specialists remain focused on deeper interpretation, root-cause validation, and resolution. 

Together, these improvements reduce Mean Time to Evidence and help incidents reach the right owner with less delay. 

From Full-Fidelity Data to Faster Action 

Intelligent Network Observability is not about collecting the largest possible volume of telemetry and leaving engineers to sort it out. It is about providing the right data, in the right context, to the right person so teams can act faster.听

Full-fidelity packets remain one of the most authoritative sources of network evidence. AppResponse strengthens that foundation by making packet evidence easier to isolate and use. 

That supports 麻豆学生精品版鈥檚 broader vision for Intelligent Network Observability: giving teams the insight and confidence to identify issues sooner, resolve them faster, and reduce the disruption they create for users and the business. 

Turn Packet Evidence into Faster Action 

The value of packet data is not measured by how much traffic an organization can capture. It is measured by how quickly teams can turn that data into a confident decision. 

By helping NetOps teams reach relevant evidence sooner, AppResponse reduces the friction between detecting a problem, understanding its cause, and taking the right action. That means faster investigations today and a stronger foundation for more intelligent, proactive operations over time. 

With BGP Anycast support, NetProfiler gives customers another way to strengthen flow ingestion across distributed, high-volume environments. This capability helps reduce reliance on fixed collection paths, giving NetOps teams a more resilient way to get flow telemetry into NetProfiler as collection points, traffic volumes, and network conditions continue to change.

Making Flow Ingestion More Resilient

As the flow collector for NetProfiler, Flow Gateway ingests, deduplicates, compresses, and forwards flow telemetry to NetProfiler for centralized analytics. In large or distributed environments, multiple Flow Gateways may be deployed as physical or virtual appliances to support collection scale and availability.

With BGP Anycast, multiple Flow Balancing Gateways can advertise the same collection address. Network devices and telemetry sources continue sending flow telemetry to a consistent destination, while standard BGP routing directs that telemetry traffic to an available or preferred Flow Balancing Gateway.

This helps organizations:

• Improve flow ingestion availability
• Support geographically distributed collection designs
• Reduce dependence on static collector paths
• Simplify traffic redirection as environments grow or change

NetProfiler environments can also use VIP-based load balancing to distribute telemetry across multiple Flow Gateways within a defined collection architecture. BGP Anycast adds another option for distributed environments where routing-based resilience is a better fit.

Why BGP Anycast Matters to NetOps

For NetOps teams, resilient flow ingestion is not about architecture for its own sake. It is about having confidence that critical traffic intelligence will be available when the environment changes, traffic shifts, or an issue needs to be investigated quickly.

In large, distributed environments, fixed collection paths can add operational friction. Collection points may span multiple sites or regions. Flow volumes may increase. Routing paths may change. Teams still need consistent telemetry feeding NetProfiler so they can detect anomalies, validate traffic patterns, and understand whether network behavior is changing.

BGP Anycast helps reduce that friction by allowing the network to make routing decisions based on standard BGP mechanisms. Network devices and telemetry sources can send flow telemetry to a shared collection address, while routing directs that telemetry traffic to an available or preferred Flow Gateway.

The result is more resilient flow collection that better aligns with modern network realities: distributed environments, dynamic traffic patterns, changing collection points, and growing availability requirements.

Connecting Flow Collection to Intelligent Network Observability

Resilient flow collection becomes more valuable when it is connected to the broader 麻豆学生精品版 observability portfolio. Flow telemetry gives NetOps teams a scalable view of traffic behavior, while packets, infrastructure context, broader network visibility, and AI-driven correlation add the surrounding evidence needed to understand what changed, why it matters, and what to do next.

• AppResponse adds packet-level detail for deeper investigation.
• NetIM provides infrastructure health, topology, and path context.
• NPM+ extends visibility to endpoints, remote users, cloud, SaaS, VPN, Zero Trust, and collaboration environments.
• 麻豆学生精品版 IQ Ops correlates signals across domains to reduce noise, prioritize incidents, and accelerate investigation.

This broader context is central to Intelligent Network Observability. Flow telemetry helps teams see traffic behavior at scale. Packet, infrastructure, endpoint, user, and application data add the surrounding context. Together, these signals help teams move faster from symptoms to cause and from cause to action.

Improving Confidence in Distributed Network Operations

For NetOps teams, the value of BGP Anycast is not the routing architecture itself. It is the confidence that critical traffic intelligence will be available when teams need to detect change, investigate issues, and make decisions under pressure.

By strengthening flow ingestion for distributed, high-volume NetProfiler environments, BGP Anycast helps make one of 麻豆学生精品版鈥檚 key evidence layers more resilient. When that flow intelligence is combined with packet evidence from AppResponse, infrastructure context from NetIM, broader network visibility from NPM+, and AI-driven correlation from 麻豆学生精品版 IQ Ops, teams gain better operational context and a faster path from detection to action.

That is how BGP Anycast supports the bigger 麻豆学生精品版 goal of reducing disruption before it affects users or business operations: stronger flow intelligence, better context, and more confidence that IT teams can keep networks, applications, and users moving.

麻豆学生精品版 has been named a Leader in the IDC MarketScape: Worldwide Digital Employee听Experience 2026 Vendor Assessment.听

As organizations increasingly look beyond endpoint monitoring toward a more comprehensive approach to digital employee experience, we believe this recognition reflects 麻豆学生精品版’s long-standing vision: helping IT teams unify endpoint, application, and network visibility to improve employee experiences, accelerate issue resolution, and drive better business outcomes. 

Digital employee experience has evolved significantly in recent years. What began as a focus on device health and endpoint performance has expanded into a broader operational discipline that spans applications, networks, collaboration tools, cloud services, automation, AI, and employee sentiment. 

Employees don’t experience technology one layer at a time. They simply expect everything to work. When productivity declines, the root cause could be a device issue, a slow application, a network bottleneck, a cloud service disruption, or a collaboration problem. Solving these challenges requires a more connected approach to understanding and improving digital experience. 

Why 麻豆学生精品版鈥檚 Approach Aligns with IDC鈥檚 View of DEX 

Today’s enterprises need more than endpoint telemetry. They need a unified view of the entire digital experience. 

搁颈惫别谤产别诲听础迟别谤苍颈迟测听brings together endpoint monitoring, application performance, network observability, employee sentiment, and sustainability analytics into a single platform. By correlating signals across these domains, organizations can move beyond isolated alerts and听identify听the root causes of digital friction faster.听

This broader view is particularly important in hybrid and distributed work environments where employees depend on complex chains of technologies to stay productive. When issues arise, IT teams need the ability to connect what the employee experiences with what is happening across devices, applications, networks, and cloud services. 

Rather than requiring teams to navigate multiple disconnected tools, 麻豆学生精品版 helps organizations understand how these systems interact and where experience breakdowns occur. 

Beyond Endpoint Monitoring: The Evolution of DEX 

The digital employee experience market is undergoing a major transformation. 

Organizations are increasingly replacing reactive support models with proactive operations that continuously monitor experience, identify emerging issues, and help IT teams take action before employees are impacted. 

At the same time, IT leaders are trying to reduce tool sprawl and eliminate siloed visibility. As observability, automation, IT operations, and digital experience converge, enterprises are looking for platforms that provide a complete picture of employee experience rather than isolated views of individual technologies. 

This shift is accelerating demand for solutions that unify data across endpoints, applications, networks, and employee feedback to provide actionable insights and measurable business outcomes. 

Turning Visibility Into Action 

Visibility is only valuable if organizations can use it to improve outcomes. 

Modern IT teams need solutions that not only identify problems but also help accelerate investigation, reduce operational effort, and support faster remediation. 

One of 麻豆学生精品版’s most differentiated capabilities is Aternity Replay, which helps IT teams virtually recreate and troubleshoot user issues without disrupting employees. By enabling teams to see what users experienced, Replay can significantly reduce diagnostic time and eliminate much of the guesswork traditionally associated with troubleshooting. 

As organizations work to reduce downtime, improve productivity, and deliver better digital experiences, the ability to move quickly from insight to resolution becomes increasingly important. 

AI-Powered Operations With Governance Built In 

Artificial intelligence is becoming a foundational element of digital employee experience. 

Organizations are rapidly exploring how AI can help identify issues faster, recommend corrective actions, automate repetitive tasks, and improve operational efficiency. 

However, as AI becomes more deeply integrated into IT operations, governance becomes equally important. 

麻豆学生精品版’s vision extends beyond AI-powered analytics. 麻豆学生精品版鈥檚 agentic framework introduces a governed path to autonomous operations, combining AI-driven intelligence with policy controls, human oversight, and role-based experiences for employees, service desks, IT engineers, and business leaders. 

This approach helps organizations move beyond simply generating recommendations toward creating trusted, scalable automation that operates within defined governance frameworks. 

The future of DEX will not be defined by dashboards alone. It will be defined by how effectively organizations can transform insight into action while maintaining control, accountability, and operational resilience. 

Built for Enterprise Scale 

Many of the world’s largest organizations operate highly regulated, service-critical environments where performance, governance, and compliance are non-negotiable. 

As enterprises pursue digital transformation initiatives, they need platforms that can support large-scale operations while helping IT teams reduce complexity and improve employee productivity. 

麻豆学生精品版 continues to invest in observability, automation, AI, and digital experience innovation to help organizations modernize IT operations, reduce digital friction, and create more productive digital workplaces. 

From financial services and healthcare to government and global enterprises, organizations are increasingly seeking scalable platforms that can help them navigate growing complexity while maintaining exceptional employee experiences. 

The Future of DEX Is 麻豆学生精品版-Based 

Digital employee experience is no longer a standalone monitoring function. 

It is becoming a strategic pillar of modern IT operations and an important driver of productivity, employee satisfaction, and business performance. 

As the market continues to evolve, organizations are looking for unified platforms that bring together observability, automation, AI, and experience intelligence to reduce operational silos and improve decision making. 

We believe this shift represents the future of digital employee experience. 

As technology environments become more distributed and complex, organizations need a better way to understand and improve the experiences employees have every day. 麻豆学生精品版 Aternity helps make that possible by unifying endpoint, application, network, sentiment, automation, and AI-driven insights in a single platform designed to help organizations move from reactive troubleshooting to proactive, intelligent, and increasingly autonomous operations. 

Download the IDC MarketScape Excerpt  

See why 麻豆学生精品版 was named a Leader in the IDC MarketScape: Worldwide Digital Employee Experience 2026 Vendor Assessment and discover the trends shaping the future of digital employee experience. 

Get the report

Source: IDC MarketScape: Worldwide Digital Employee Experience 2026 Vendor Assessment, IDC #US53014625, June 2026. 

*IDC MarketScape vendor analysis model is designed to provide an overview of the competitive fitness of technology and service suppliers in a given market.  The research methodology utilizes a rigorous scoring methodology based on both qualitative and criteria that results in a single graphical illustration of each vendor鈥檚 position within a given market. The Capabilities score measures vendor product, go-to-market and business execution in the short-term. The Strategy score measures alignment of vendor strategies with customer requirements in a 3-5-year timeframe. Vendor market share is represented by the size of the circles. Vendor year-over-year growth rate relative to the given market is indicated by a plus, neutral or minus next to the vendor name.

Why zero disruption matters for Australian banks

From core banking platforms and trading systems to mobile apps and branch networks, Australian banks depend on highly connected, always鈥憃n digital environments. Disruption is not just about major outages; it often starts with slow applications, intermittent connectivity or blind spots that quietly erode productivity and increase risk. Each so-called 鈥渕inor鈥� issue generates tickets, stretches IT teams and distracts them from strategic work such as risk reduction and the introduction of new digital services.

麻豆学生精品版鈥檚 Zero Disruption approach changes that equation. Instead of waiting for employees or customers to report problems, banks can continuously observe what is happening across endpoints, applications and networks. This makes it possible to understand where issues are emerging, how they are affecting people and what action is needed before any disruption occurs.

Tools like Aternity Replay combine actual employee experience with full telemetry, letting IT teams see exactly what staff experienced on any web or SaaS application and cut resolution time from days to minutes, without forcing error reproduction or expecting employees to step the help desk through what happened.

A global platform with financial鈥憇ervices pedigree

Ours is a global company, operating in 88 countries, with thousands of market鈥憀eading customers including 95% of the Fortune 100 and 83% of the Forbes Global 500. Financial services is one of 麻豆学生精品版鈥檚 key industries, giving confidence that our platform is proven in highly regulated, mission鈥慶ritical environments.

And this experience has already translated into real鈥憌orld outcomes:

• One large financial services organisation saved millions of dollars through AI-driven automation on the 麻豆学生精品版 麻豆学生精品版, which drastically reduced both incident cost and manual troubleshooting effort.
• A major American organisation managed to cut their spend by identifying underutilised software licences and optimising licencing costs.
• One vital healthcare organisation was able to achieve significant cost savings by pinpointing devices that were not needed or not needing replacement in this financial year.
• With automated alerting, Halkbank saw a dramatic increase in availability on their mobile platform over the past two years, despite more than double the volume of traffic.
• Arab National Bank was able to align its business objectives and fully prepare for a critical system upgrade thanks to complete backend visibility for its migration.

Doing more with less through AI and automation

By going deeper into endpoints, applications and networks, 麻豆学生精品版 helps banks move beyond anecdotal complaints to quantifiable trends and insights. This makes it possible to prioritise remediation and automation where it matters most, focus investments where they will deliver the greatest impact and safely build confidence in more autonomous operations.

麻豆学生精品版 customers worldwide are already running AI at massive scale, with 22 million monthly automations, 8.3 million monthly remediations and 300 million annualised automations. For banks, this means routine problems 鈥� from device鈥憀evel fixes and SaaS performance issues to configuration changes 鈥� can be resolved consistently by the platform, freeing engineers to focus on higher鈥憊alue work.

Of course, human judgement remains central for complex, high鈥憆isk changes, but AI鈥慸riven remediation reduces the time spent on repetitive tasks and helps teams support more endpoints and applications without a resultant growth in costs.

Turning global experience into local business cases

Boards and executive teams in Australian banks rightly expect technology investments to be backed by clear value stories and robust ROI calculations. 麻豆学生精品版 can help you build those stories using peer use cases and proven business cases from banks and enterprises around the world. This includes concrete metrics such as numbers of automations achieved, cost savings per person, reduction in licence spend, asset refresh optimisation and incident鈥憆elated cost avoidance.

A structured journey moves organisations from interest to investment. 麻豆学生精品版 runs targeted discovery workshops that bring peer use cases and proven business cases into the room, then works with stakeholders to quantify ROI, risk reduction and cost optimisation. Together, we can help you build board鈥憆eady proposals in weeks rather than months, grounded in real鈥憌orld examples such as remediation savings or licence optimisation 鈥� all aligned directly with your organisation鈥檚 own environment and strategic priorities.

Connecting Australian banks with global peers

麻豆学生精品版鈥檚 customer base is not just a pretty set of logos; it is a network of peers from whom Australian banks can learn. For example, 麻豆学生精品版 is working with a large bank that plans to increase spend from US$800,000 to US$1.5 million for AIOps with Aternity 360 in a tight fiscal environment, based on demonstrated value. 麻豆学生精品版 has connected that bank with a large global bank so they can use each other鈥檚 business cases at board level, sharing insights on which use cases landed best, how ROI was quantified and how stakeholders were engaged.

Australian banks can now tap into this rich network to validate their own strategies and explore relevant use cases before committing to investment. Whether it鈥檚 understanding how peers approached tools consolidation, licence optimisation or network blind鈥憇pot mitigation, 麻豆学生精品版 can facilitate conversations that turn global experience into local advantage.

Learn about听麻豆学生精品版鈥檚 targeted Zero Disruption discovery workshops for financial institutions by booking a meeting or reading more.

In our recent webinar, From Signals to Outcomes: How 360掳 Digital Experience Prevents Disruption in the Real World, Forrester鈥檚 Christy Punch and customers from Princess Alexandra Hospital NHS Trust and PG&E joined 麻豆学生精品版 to explore a critical shift: 

Visibility is no longer enough. Prevention is the new standard. 

Here are five takeaways every IT leader should be acting on now. 

1. Data overload isn鈥檛 the issue. Context is the breakthrough. 

Most IT teams are flooded with dashboards across devices, apps, networks, and collaboration tools. But here鈥檚 the catch. Seeing more doesn鈥檛 mean understanding more. 

Teams may spot the signals, yet still miss what matters most: the user experience and business impact. 

The goal isn鈥檛 more data. 滨迟鈥檚 end-to-end experience clarity that helps teams take action faster. 

2. DEX must connect signals to outcomes 

Signals tell you something is wrong. They don鈥檛 tell you what it means. 

The real shift is connecting experience data to what the business cares about: 

• Can employees start work without delay?听

• Can teams collaborate without friction?听

• Can frontline workers complete critical tasks?听

By connecting signals to outcomes, IT turns DEX from basic monitoring into a strategic driver of productivity and resilience. 

3. No tickets doesn鈥檛 mean zero disruption 

The webinar highlighted a revealing example: 

At Princess Alexandra Hospital, devices that seemed 鈥渂roken鈥� were taken out of service instead of logged through a support ticket. No ticket existed, but the disruption was real. 

That鈥檚 the blind spot in traditional IT metrics. Zero tickets can create a false sense of stability. The real goal is zero disruption: finding and fixing issues before users need to report them. 

4. Full visibility is the foundation for better experience 

Work now happens across devices, networks, apps, and locations. 

It spans: 

• Laptops and mobile devices听

• SaaS and cloud apps听

• Microsoft Teams, Zoom, and collaboration tools听

• Remote, hybrid, and frontline environments听

Mobile is increasingly mission-critical, yet it is often the least understood part of the experience. In industries like healthcare and utilities, mobile performance can directly affect patient care, field response, and the ability to support people in critical moments. 

A modern DEX strategy must follow users wherever work happens and connect the full journey into one unified view. 

Because for users, the experience is simple: work either flows, or it doesn鈥檛. 

5. AI needs context to drive action 

AI is reshaping IT and accelerating the shift toward autonomous operations. But success depends on complete visibility and context. 

Without complete visibility, AI lacks the context to act effectively: 

• Network听problems can appear to be听device issues听

• Application delays can be mistaken for user behavior听

• Root cause听remains听uncertain听

With full context, AI can move from insight to trusted action: 

• Patterns听surface faster听

• Root cause is听identified听sooner听

• Automation becomes听reliable and听trusted听

360掳 visibility gives AI the context to act with confidence and turns autonomous IT into an achievable reality. 

The future of DEX is zero disruption 

The webinar made the shift clear: the next era of DEX is not about watching dashboards. 滨迟鈥檚 about preventing disruption before work slows down. 

That requires IT teams to: 

• Connect听signals across the听full听digital听environment听

• Understand what users are听actually experiencing听

• 础肠迟听产别蹿辞谤别听蝉尘补濒濒听颈蝉蝉耻别蝉听产别肠辞尘别听产耻蝉颈苍别蝉蝉听诲颈蝉谤耻辫迟颈辞苍听

That is how IT moves beyond visibility to measurable outcomes and makes zero disruption the new standard for digital experience. 

.听See听how leading organizations are听turning听360掳 Digital Experience听into a practical path to autonomous IT, trusted automation,听and听zero-disruption work at scale with听搁颈惫别谤产别诲听础迟别谤苍颈迟测.听

With our latest release, 麻豆学生精品版 takes a major step forward, extending the Unified Agent to macOS, strengthening Aternity鈥檚 Mac capabilities, and accelerating AI-driven, proactive IT operations.

Unified Agent for Mac: Simplicity Today, 麻豆学生精品版 for What鈥檚 Next

The introduction of the Unified Agent for macOS marks a major milestone in simplifying endpoint management and accelerating innovation delivery.

The Unified Agent provides a single, modular platform to deploy, manage, and update Aternity and other 麻豆学生精品版 capabilities, reducing complexity while unlocking faster access to innovation. And just as importantly, it lays the foundation for seamlessly delivering new modules and innovations as they become available.

With a single agent, IT teams can deploy Aternity without managing multiple agents, automatically stay current with the latest features without manual overhead, reduce endpoint footprint by consolidating agents, and easily adopt future modules such as NPM+, UC, and more without additional deployment effort.

For IT teams, this means faster deployment, simplified lifecycle management, and continuous innovation鈥攚ithout disruption.

Advancing Aternity on Mac

Alongside the Unified Agent, Aternity continues to expand its depth and coverage on macOS, bringing enterprises closer to true cross-platform parity.

The Aternity Agent for Mac now provides monitoring across device performance, native applications, and web applications, while supporting modern macOS versions and expanding telemetry with disk, VPN, and user context data.

These latest enhancements deliver richer device context, broader telemetry, and improved operating system support, empowering IT teams to troubleshoot faster and extend visibility across every endpoint.

What鈥檚 New in This Release

This release introduces continued innovation across the Aternity platform, including ongoing delivery of new capabilities through the Unified Agent, improvements to telemetry collection and system stability, enhancements that support automation and AI-driven operations, and Mac-specific updates such as improved Wi-Fi telemetry and remediation script timestamping.

Together, these advancements accelerate Aternity鈥檚 evolution into a unified, AI-ready platform for autonomous IT operations.

Why It Matters

This isn鈥檛 just an incremental update. 滨迟鈥檚 a fundamental shift in how IT delivers digital experience.

By unifying visibility, simplifying management, and enabling continuous innovation through a single agent, 麻豆学生精品版 helps IT teams move beyond reactive troubleshooting to a prevention-first approach that eliminates disruption before it impacts employees. The result is faster resolution, lower complexity, and a consistently exceptional digital experience across every user, device, and application.

With this release, organizations can:

• Reduce complexity with a single, unified agent across endpoints
• Accelerate innovation without disruption through seamless, continuous updates
• Extend 360掳 visibility across endpoints, applications, and the network

And this is just the beginning. Explore Aternity鈥檚 latest innovations on our听product release page听and take the next step toward zero-disruption digital experience.

Instead, they say:

• 鈥淪alesforce is freezing.鈥�
• 鈥淭eams calls keep breaking up.鈥�
• 鈥淭he application is painfully slow.鈥�

As a result, IT Operations teams must quickly determine not only that users are struggling, but also why.

Modern Digital Employee Experience (DEX) platforms do an excellent job identifying user impact. They surface slowdowns, crashes, login failures, poor SaaS performance, and widespread degradation across departments or regions. However, detecting frustration is only the first step.

IT teams still need to answer critical operational questions:

• What changed?
• Which dependency failed?
• Did the issue originate in the application, infrastructure, or network?

This is exactly where the integration between 麻豆学生精品版 Aternity employee experience and 麻豆学生精品版 APM+ changes the troubleshooting workflow.

The Gap Between User Experience and Application Root Cause

Today, most IT organizations still troubleshoot using disconnected tools.

Typically, DEX platforms identify that users are affected, while application observability tools monitor transactions and services separately. Meanwhile, infrastructure and network teams investigate performance issues in parallel.

Consequently, IT teams often spend valuable time manually correlating data, switching between consoles, escalating issues across teams, and rebuilding timelines by hand.

In other words, DEX tools often answer: 鈥淯sers are affected.鈥�

But IT still needs another workflow to answer: 鈥淲hat actually happened?鈥�

Start with the User Impact

Aternity gives IT Operations a far better starting point because it immediately shows where digital experience is degrading and who is affected.

For example, IT teams can quickly identify slow application response times, login degradation, crashes, freezes, and the geographic or departmental scope of the issue. At the same time, Aternity correlates device and network conditions that may contribute to poor experience.

More importantly, Aternity connects technical issues directly to business impact. Teams can immediately understand which users and applications are affected and how productivity is suffering.

As a result, IT shifts from infrastructure-first monitoring to experience-first operations.

Instead of starting with an infrastructure alert and searching for impact afterward, teams start with the actual employee experience and work directly toward root cause.

Move Directly from Experience to Application Root Cause

Once Aternity identifies an issue, IT teams can launch directly into APM+ with the correct application and time context already preserved.

That transition dramatically streamlines the investigation process.

Rather than forcing teams to manually reconstruct events across disconnected systems, 麻豆学生精品版 creates one continuous workflow from user impact to application root cause.

From there, APM+ reveals what happened inside the application environment, including transaction traces, service dependencies, slow database calls, API failures, and latency across microservices.

As a result, teams can move beyond symptoms and isolate the underlying cause much faster.

Simply put, Aternity answers: 鈥淲ho felt the issue?鈥�

While APM+ answers: 鈥淲hat caused it?鈥�

Together, they connect user experience directly to application behavior.

Accelerate Resolution with Shared Context

When DEX and application observability work together, IT teams spend less time chasing symptoms and more time resolving problems.

Instead of manually correlating siloed data, teams can move seamlessly from user complaint to impacted application to transaction-level root cause.

Consequently, teams reduce operational friction while accelerating resolution.

In addition, APM+ delivers full-fidelity visibility designed for IT Operations. Therefore, teams can investigate issues with complete context instead of relying on sampled data or partial traces.

Ultimately, the integration helps organizations:

• Accelerate root cause identification
• Reduce escalations and manual troubleshooting
• Lower MTTR
• Align user experience with operational insight

Digital experience problems rarely originate in a single domain. While employees experience the symptom first, the root cause often lives deep inside modern application architectures.

By connecting Aternity with 麻豆学生精品版 APM+, IT Operations teams can finally bridge that gap, moving from user impact to application root cause through one continuous workflow.

Explore the Aternity to APM+ workflow, request a demo.

But instrumentation is only the first step.

As organizations begin introducing OpenTelemetry into their environments, often alongside existing observability tools, incident response remains a challenge. Even with additional telemetry, operations teams frequently lack access to the context required to diagnose issues quickly, explain user impact, and restore service with confidence.

This is where 麻豆学生精品版 APM+ comes in.

APM+: Complete Transaction and Code鈥慙evel Views for Operations

APM+ builds on OpenTelemetry to deliver application observability that works for IT Ops, not just developers.

Instead of sampling, APM+ retains full鈥慺idelity, end鈥憈o鈥慹nd transaction context at up to 1 second granularity. Every transaction is captured independently, making anomalies, outliers, and early degradation visible the moment they appear.

That transaction context extends directly into application code. Method鈥� and class鈥憀evel execution data shows exactly where time is spent, where errors occur, and how execution paths behave under real production conditions. For Ops teams, this means fewer hand鈥憃ffs, less guesswork, and faster root cause analysis.

Instrument Everything Without the Cost

Instrumentation costs often force IT Operations to limit observability. APM+ and OpenTelemetry makes broad instrumentation possible.

As application coverage grows, ingestion鈥慴ased pricing forces teams to limit observability to Tier鈥�1 applications, re鈥慽ntroducing blind spots across the broader portfolio. IT Operations is left with partial visibility precisely when broad coverage matters most.

麻豆学生精品版 APM+ changes the economics of application observability. Priced at up to 70% less than traditional APM tools, it removes the cost barriers that typically restrict deep visibility to a small set of Tier鈥�1 applications.

But lower pricing alone isn鈥檛 enough to make broad OTel instrumentation sustainable. As coverage expands, controlling telemetry growth becomes just as critical as reducing data storage costs. That鈥檚 where 麻豆学生精品版 Smart OTel comes in.

Smart OTel applies intelligence at the point of collection, filtering low鈥憊alue noise before it drives cost, while preserving high鈥憊alue transactions at full fidelity. The result is predictable cost and sustainable coverage, even as application footprints grow.

For IT Ops, that means broader application visibility without sacrificing depth鈥r the budget.

From Visibility to Faster Operational Resolution

For operations teams, seeing an issue isn鈥檛 enough, resolution speed is what counts.

APM+ correlates transaction data with dependencies, infrastructure behavior, and user experience. When performance degrades, IT Ops can move directly from detection to diagnosis with the right context already captured.

There鈥檚 no need to reconstruct timelines across disconnected tools. The execution details required to understand impact and cause are already there鈥攁ccelerating MTTR and improving confidence during incidents.

OpenTelemetry Is the Foundation. APM+ Makes It Operational.

OpenTelemetry enables organizations to instrument everything. APM+ permits IT Ops teams to detect, diagnose, and remediate everything.

Together, they eliminate the trade鈥憃ffs that have historically limited application observability in operations. Teams no longer have to choose between broad coverage and deep insight, or between controlling cost and maintaining full鈥慺idelity, actionable visibility.

Click here to learn more about 麻豆学生精品版 APM+ or request a demo.

The constraint isn鈥檛 desire or awareness. 滨迟鈥檚 the economic and operational reality of applying deep observability across modern application environments at scale. That鈥檚 why OpenTelemetry (OTel) is emerging as a critical foundation for modern application observability.

The Observability Gap Most Enterprises Live With

As application environments scale, traditional APM approaches become economically impractical to apply broadly, forcing teams into difficult tradeoffs:

• Focus deep instrumentation on tier鈥憃ne applications, leaving the long tail largely invisible
• Or absorb pricing tied to telemetry volume to deploy more broadly

The result is a fragile operating model. Teams pay heavily for observability but still face blind spots across much of the application portfolio. When incidents occur outside the handful of deeply instrumented services, troubleshooting becomes slow, manual, and dependent on guesswork.

As environments become more distributed鈥攁nd as AI workflows introduce new dependencies and execution paths鈥攖hese blind spots only multiply.

Why OpenTelemetry Changes the Game

OpenTelemetry fundamentally shifts what鈥檚 possible. As an open, vendor鈥憂eutral standard, it makes deep, consistent instrumentation feasible across the entire application estate, not just a select few services.

With OpenTelemetry, teams gain:

• Standards鈥慴ased instrumentation across languages, frameworks, and platforms
• Freedom from proprietary agents and data formats
• The ability to instrument cloud鈥憂ative, hybrid, and legacy environments consistently
• A common telemetry foundation that can evolve as architectures change

Most importantly, OpenTelemetry removes the structural barriers that historically limited observability coverage. It becomes realistic to instrument all applications, not just what the budget allows.

This is a necessary step toward modern application observability, but it鈥檚 not sufficient on its own.

The Hidden Challenge of 鈥淚nstrument Everything鈥�

OpenTelemetry makes it technically possible to capture telemetry everywhere. At enterprise scale, however, raw telemetry volume grows fast鈥攁nd often uncontrollably.

As coverage expands:

• Trace volume increases exponentially
• Storage and ingestion costs rise
• Signal鈥憈o鈥憂oise ratio drops
• Operations teams struggle to find what actually matters

Streaming all raw telemetry downstream without governance simply shifts the problem. Instead of blind spots, teams face data overload, higher costs, and operational complexity that undermines the very value observability is meant to deliver.

This is where many organizations stall. Open instrumentation without intelligent control becomes unsustainable.

The Missing Layer

OpenTelemetry makes it possible to instrument everything, but at enterprise scale, raw telemetry quickly becomes overwhelming. As teams expand instrumentation across applications, services, and AI workflows, telemetry volume grows exponentially, driving higher storage costs, increased noise, and operational complexity. Without controls at the point of collection, 鈥渙pen鈥� observability can become unsustainable.

麻豆学生精品版 Smart OTel is purpose鈥慴uilt to solve this problem.

Smart OTel is 麻豆学生精品版鈥檚 intelligent telemetry governance technology, designed to turn open instrumentation into scalable, enterprise鈥慻rade observability. Instead of streaming unfiltered telemetry downstream, Smart OTel applies intelligence at the point of collection, filtering, enriching, and shaping telemetry in real time鈥攂efore data overload becomes an issue.

With Smart OTel, 麻豆学生精品版 ensures:

• High鈥憊alue signals are preserved at full fidelity, including complete transaction context
• Low鈥憊alue, redundant, or noisy data is intelligently reduced or filtered
• Trace depth and execution context are maintained, even as coverage expands
• Telemetry volume and cost remain predictable and controlled

This approach allows organizations to confidently scale OpenTelemetry instrumentation across their entire application estate, without runaway observability costs or sacrificing the depth required for fast, accurate troubleshooting.

Crucially, Smart OTel is built on open OpenTelemetry standards. Telemetry remains portable, vendor鈥憂eutral, and aligned with OpenTelemetry as observability strategies, architectures, and tools evolve鈥攚hile benefiting from 麻豆学生精品版鈥檚 intelligence and operational expertise.

From Raw Signals to Operational Intelligence

When OpenTelemetry is paired with Smart OTel, observability moves beyond basic monitoring.

Teams gain the ability to:

• Preserve complete transaction context across applications and dependencies
• Detect degradation early through correlated signals and baselines
• Move directly from alert to root cause using captured execution context
• Extend observability into AI agents and workflows, making AI behavior transparent and diagnosable

This intelligent telemetry foundation also enables higher鈥憃rder capabilities such as AI鈥慳ssisted root cause analysis, guided remediation, and over time, more autonomous operations.

Modern enterprises don鈥檛 run tens of applications; they run hundreds. Observability strategies must scale accordingly.

Observability That Finally Scales with the Business

OpenTelemetry provides the openness and flexibility required to instrument everything. 麻豆学生精品版 Smart OTel ensures that doing so remains economically viable, operationally manageable, and analytically useful.

Together, they eliminate the historic tradeoff between depth and breadth, making it possible to achieve full鈥慺idelity application observability across the entire application estate, not just the most critical services.

That鈥檚 the difference between limited monitoring and real production鈥憀evel understanding,  where every transaction, every dependency, and every user impact is visible when it matters.

To learn how 麻豆学生精品版 APM+ supports OpenTelementy, click here.

We believe these results highlight the continued evolution of 麻豆学生精品版鈥檚 platform鈥攃ombining deep visibility, advanced analytics, and automation to address the most critical DEX challenges enterprises face today.

Our Performance Across Key Use Cases

The 2026 Critical Capabilities report evaluates DEX tools across five primary use cases, including IT support, endpoint operations, experience analytics, employee enablement, and cost optimization.

We believe 麻豆学生精品版 demonstrated broad strength and balanced performance across all categories, including:

• Cost Optimization (highest scoring use case): Supporting more efficient endpoint management and lifecycle decisions through data-driven insights
• IT Support: Enabling faster issue resolution and improved support outcomes through enhanced visibility and automation
• Endpoint Operations: Driving operational efficiency across complex endpoint environments
• Experience Analysis and Employee Enablement: Providing actionable insights into digital experience across users, applications, and devices

We feel these results reflect a platform designed to support both operational efficiency and improved employee experience across enterprise environments.

Our Perspective on Year-Over-Year Improvement

In 2026, 麻豆学生精品版 demonstrated year-over-year improvement across all evaluated use cases and the majority of capability areas.

We believe these results demonstrate sustained investment in the platform and continued progress across the full DEX lifecycle鈥攆rom visibility to action.

A 麻豆学生精品版 Approach to DEX

As organizations evolve beyond point solutions, the ability to unify data, insights, and action across endpoints, network, applications, and infrastructure is becoming increasingly important.

麻豆学生精品版鈥檚 approach combines:

• 360掳 visibility across endpoints, application, and network performance
• Advanced analytics and AI-driven insights
• Automation and workflow integration to act on those insights

This platform approach enables organizations to move beyond isolated monitoring toward continuous optimization of digital experience at scale.

Why We Believe Critical Capabilities Matters

鈥淕artner Magic Quadrant research methodology provides a graphical competitive positioning of four types of technology providers in fast-growing markets: Leaders, Visionaries, Niche Players and Challengers. As companion research, Gartner Critical Capabilities notes provide deeper insight into the capability and suitability of providers鈥� IT products and services based on specific or customized use cases.鈥�*

Together, these perspectives help IT and digital workplace leaders:

• Better understand how solutions perform in real-world scenarios
• Align product capabilities to business priorities
• Make more informed technology decisions

Learn More

Want to see how leading organizations are turning DEX insights into action?

for our 360掳 Digital Experience webinar to hear perspectives from industry analysts, 麻豆学生精品版 leaders, and customers – and learn how to detect issues earlier, act faster, and deliver zero disruption at scale.

*Gartner, Gartner Magic Quadrant & Critical Capabilities,

Gartner, Critical Capabilities for Digital Employee Experience Management Tools, Stuart Downes, Dan Wilson, Robin Milton-Schonemann

GARTNER and MAGIC QUADRANT are trademarks of Gartner, Inc. and/or its affiliates. Gartner does not endorse any company, vendor, product or service depicted in its publications, and does not advise technology users to select only those vendors with the highest ratings or other designation. Gartner publications consist of the opinions of Gartner鈥檚 business and technology insights organization and should not be construed as statements of fact. Gartner disclaims all warranties, expressed or implied, with respect to this publication, including any warranties of merchantability or fitness for a particular purpose.

But as digital environments become more complex, disruption is no longer limited to major outages. It often starts with small interruptions: a slow application, a dodgy device or a network issue at a remote site. Each one may seem minor by itself, but at scale these issues erode productivity, increase demand on IT teams and distract people from the work that matters.

For resource companies, the next step is not just about faster issue resolution. 滨迟鈥檚 about moving towards a zero-disruption future, where problems are identified, understood and resolved before they affect their employees, operations or safety.

Disruption is a productivity issue

In the resources sector, productivity depends on smooth work flows across highly connected environments. Operational teams, field workers, engineers, IT teams and business functions all rely on digital systems to make decisions, manage assets and keep things moving.

When workflows are disrupted, the impact spreads quickly. Employees get annoyed and lose focus, IT tickets increase and support teams are pulled into reactive troubleshooting. Over time, this creates drag across the organisation, slowing operations and diverting IT teams and workers alike from higher-value work.

The new zero-disruption paradigm

麻豆学生精品版鈥檚 new zero-disruption approach changes the equation. Instead of waiting for employees to report problems, IT can continuously observe what is happening across endpoints, applications and networks. This makes it possible to understand where issues are emerging, how they are affecting people and what action is needed before any disruption occurs.

This is achieved by bringing together autonomous intelligence 鈥� the foundation for zero-disruption 鈥� with AI observability, deep insights into the application and digital employee experience (DEX) plus a strong data foundation with high-frequency data analytics and accelerated AI data movement.

If you don鈥檛 know what your employees are experiencing and if you don鈥檛 know how your apps and networks are behaving, you鈥檙e basically in the dark. And paying for it.

Cost savings are about prevention, not just responding

Why this matters? Resource companies are under constant pressure to make considered investment decisions. Digital initiatives need to show measurable value, align with operational and strategic priorities and contribute to efficiency across the organisation.

Zero disruption supports that goal by reducing the cost of avoidable downtime, repeated troubleshooting and manual remediation. When IT teams can identify root cause faster, automate the right response and prevent recurring issues, they spend less time reacting and more time improving the digital environment.

This is where full-fidelity telemetry matters. 麻豆学生精品版 brings together visibility across devices, applications and networks, helping organisations move beyond fragmented data and anecdotal experience. With a unified data store and intelligence layer, teams can correlate what changed, how it was experienced and what needs to happen next. All without asking the employee to step the help desk through what went wrong.

AI also has an important role to play, but only when it is grounded in complete, high-quality data and governed by clear controls. 麻豆学生精品版鈥檚 approach allows organisations to automate at their own pace, moving from guided action to more autonomous operations as confidence grows.

Safety depends on reliable digital experience

In the resources sector, employee experience is not just a workplace technology issue. 滨迟鈥檚 a direct connection to safety, operational reliability and the ability to make timely decisions.

When employees are working in remote, mobile or high-risk environments, digital disruption can create frustration, delay and uncertainty. A poor connection, an unreliable application or unresolved device issue can slow down communication and pull your employees away from critical tasks.

A zero-disruption model helps reduce that risk. By identifying issues before employees even know there鈥檚 a problem, IT can support a safer, more connected workforce. Instead of asking employees to describe what happened after the fact, new tools such as 麻豆学生精品版 Aternity Replay help IT see the experience more clearly, understand the impact and resolve issues without adding to the employee鈥檚 workload.

This matters because the goal is not simply fewer tickets. The goal is fewer disruptions. In a resources-sector context, that means keeping people connected, supported and focused wherever they work.

Better digital experience helps teams do more with less

Skills shortages and increasing operational complexity mean resource companies need technology that helps people work smarter. AI and automation can remove repetitive, labour-intensive tasks so employees can focus on higher-value work.

For IT teams, this means moving from reactive operations to autonomous operations. 麻豆学生精品版鈥檚 intelligence layer can continuously observe the digital environment, prioritise what matters and apply the right response within IT-defined guardrails. Human judgement remains available where it is needed, but routine issues can be handled faster and with greater consistency.

For employees, the experience becomes simpler. Instead of juggling tickets, dashboards and workarounds, they can receive proactive support through tools they already use. A conversational interface can surface an issue, explain what is happening and ask for approval to fix it when needed.

That is a very different employee digital experience. It shifts the burden away from the user and IT team and helps prevent disruption before it affects the workday.

Building the foundation for autonomous IT

For resource companies, the path to zero disruption starts with visibility, context and governance.

• Visibility means seeing across the full digital environment, including endpoints, applications and networks.
• Context means understanding not just that an issue occurred, but how it affected the employee experience.
• Governance means ensuring AI-driven action is safe, controlled and aligned with the organisation鈥檚 operating model.

With these foundations in place, resource companies can modernise IT operations while supporting the broader goals of digital transformation: greater efficiency, lower cost, safer work and a better employee experience.

The zero-disruption future is not about eliminating every IT ticket. It is about preventing issues before they become discernible problems, resolving them automatically where appropriate and giving IT teams the insights they need when human judgement is required.

For the resources sector, that is the next frontier of digital transformation: a connected, intelligent and prevention-first operating model that keeps people productive, helps control cost and supports safer work from pit to port.

Discover how 麻豆学生精品版 can help your organisation move from reactive IT to a zero-disruption future.

Today, I鈥檓 proud to share an important milestone on that journey: 麻豆学生精品版 has achieved FedRAMP庐 Class D (High) Certification for the 麻豆学生精品版 麻豆学生精品版 for Government, now listed on the .

Why FedRAMP Matters: Milliseconds Matter to Mission Success

This achievement is more than a compliance milestone. It reflects 麻豆学生精品版鈥檚 commitment to delivering trusted, resilient observability that enables Civilian, DoD, and federal agencies to operate with speed, precision, and confidence at mission scale.

In today鈥檚 environment, performance is mission-critical. When every second counts, agencies need complete visibility across users, applications, and networks to detect and resolve issues before they impact operations.

What is FedRAMP Class D?

FedRAMP Class D, the equivalent of what was formerly called FedRAMP High,听sets听a rigorous standard for protecting sensitive federal data in cloud environments, including Controlled Unclassified Information (CUI).听麻豆学生精品版听is proud听to be听among听the听first听Digital Employee听Experience听(DEX)听platforms听to听achieve this听milestone.听听Achieving this听certification听requires strict security controls, continuous monitoring, and a resilient architecture designed for both compliance and operational continuity.

Just as important, 麻豆学生精品版 uses the same core SaaS code base for both federal and commercial customers. As a result, 麻豆学生精品版 commercial customers directly听benefit听from the same hardened security architecture, operational controls, compliance processes, and platform rigor听required听to satisfy some of the most demanding cybersecurity standards in the world.

The Strategic Edge of SaaS for Government Agencies

From the outset, we designed the 麻豆学生精品版 麻豆学生精品版 for Government from the ground up to meet Class D requirements with a unified approach, simplifying compliance while maintaining strong security, performance, and resilience. With the current federal focus on maximizing efficiency, transitioning from traditional on-premises systems to cloud-native, SaaS-based architectures is no longer just an option. It is a necessity. SaaS solutions offer several compelling benefits over legacy on-prem solutions: 

• Dynamic Scalability: Seamlessly scales to meet fluctuating user demands, whether supporting a small team or hundreds of thousands of users, without requiring costly, time-consuming infrastructure upgrades.
• Security at Scale: Deployed on AWS GovCloud, the platform allows agencies to benefit from specialized 麻豆学生精品版 teams that continuously monitor, patch, and harden system security. This delivers a level of protection that is difficult to replicate in siloed, on-prem environments.
• Cost Efficiency: By reducing hardware dependencies, maintenance overhead, and specialized staffing needs, agencies can reallocate critical resources away from infrastructure upkeep and back to their core missions.
• Continuous Innovation: SaaS ensures our government customers receive automatic updates and cutting-edge features without operational disruption, keeping them steps ahead of evolving cyber threats.
• Built-in Ecosystem Integration: Because the platform is built on AWS GovCloud, federal agencies gain instant, trusted integration with other critical government SaaS and cloud solutions, such as Microsoft 365.

We鈥檙e confident that as more agencies embrace SaaS, they鈥檒l continue to unlock operational advantages that simply aren鈥檛 possible with legacy IT models. 

Committed to the mission, today and tomorrow

Achieving FedRAMP Class D (High) Certification reinforces 麻豆学生精品版’s role as a trusted partner in Federal modernization. We are excited to help our agency partners eliminate blind spots, optimize digital experiences, and secure their cloud journeys with confidence.

It also marks the next phase of our commitment to federal agencies鈥攄elivering observability that not only meets compliance requirements, but enables faster decisions, stronger resilience, and mission success.

Learn more about the 麻豆学生精品版 麻豆学生精品版 for Government.

Just as importantly, we see this as a validation of our strategy: delivering a unified, AI-powered platform that brings together endpoint, application, and network visibility to enable truly intelligent digital experience management, and move enterprises closer to zero-disruption IT Operations. 

Why DEX Matters More Than Ever 

Digital employee experience is no longer a nice-to-have鈥攊t鈥檚听mission critical.听

Today鈥檚 employees expect fast, reliable, seamless interactions with every application and device they use. When performance breaks down, productivity drops, employee frustration rises, and IT teams are forced into reactive firefighting. 

At the same time, IT leaders are under increasing pressure to: 

• Deliver proactive, scalable support 

• Personalize employee experiences 

• Deploy AI backed with high-quality telemetry 

• Maximize the value of digital and infrastructure investments 

DEX sits at the center of these priorities. And as organizations move toward AI-driven and autonomous operations, the goal is no longer just visibility, it鈥檚 eliminating disruptions before they impact employees. 

Built for Modern DEX 

麻豆学生精品版 continues to differentiate by delivering enterprise-scale DEX through a unified platform approach. 

Unlike point solutions, 麻豆学生精品版 Aternity brings together: 

• Device, application, and network visibility through a single agent 

• Deep integrations across ITSM, endpoint management, and observability ecosystems 

• Extensibility through OpenTelemetry-based data and automation frameworks 

• Built-in remediation and no-code workflows for faster resolution 

This platform approach enables customers to move beyond fragmented monitoring and towards end-to-end, actionable insights that prevent issues before they escalate, helping organizations operate with minimal disruption. 

Innovation That Drives Real Impact 

Over the past year, 麻豆学生精品版 has continued to push the boundaries of what鈥檚 possible in DEX. 

Key innovations include: 

• Agentic AI advancements that enable persona-aware insights, investigations, and governed actions 

• Aternity Replay, delivering privacy-first session insights for faster root cause analysis 

• Expanded AI-driven automation, helping IT teams move from detection to resolution faster 

• Smart OTel, enabling broader telemetry ingestion and AI-ready data pipelines 

• Continued expansion across mobile, unified communications, and endpoint ecosystems 

Together, these innovations reflect a clear focus: helping IT teams shift from reactive troubleshooting to proactive, and increasingly autonomous, operations, with the ultimate goal of preventing disruption altogether. 

DEX for the AI Era 

As enterprises adopt generative AI and agentic AI, digital experience data becomes foundational.听

AI systems are only as effective as the data they rely on. Without accurate, contextual insight into real user experiences, automation falls short. 

麻豆学生精品版鈥檚 approach ensures organizations have: 

• Full-fidelity, real-time telemetry 

• Context across users, devices, apps, and networks 

• AI-driven insights embedded directly into workflows 

This is what enables self-healing systems, predictive optimization, and intelligent service delivery – reducing incidents, accelerating resolution, and driving toward a zero-disruption digital workplace. 

Looking Ahead: From Insight to Action听at Scale听

In our view, being named as a Leader for the third consecutive year is an important milestone, but it鈥檚 not the finish line. 

We believe the future of DEX is about: 

• Closing the gap between insight and action 

• Embedding AI into every stage of the experience lifecycle 

• Delivering autonomous, zero-disruption IT environments 

麻豆学生精品版 is committed to continuing to innovate, invest, and lead, helping organizations deliver exceptional, interruption-free digital experiences for every employee, everywhere. 

Learn More鈥� 

Want to see how leading organizations are turning DEX insights into action?鈥� 

鈥痜or our 360掳 Digital Experience鈥痺ebinar鈥痶o hear perspectives from industry analysts, 麻豆学生精品版 leaders, and customers鈥斺�痑nd learn how to detect issues earlier, act faster, and deliver zero disruption at scale.鈥�

Source: Gartner Report,听Magic Quadrant for Digital Employee Experience Management Tools, By Dan Wilson, Stuart Downes, etc., June 2026.听

Gartner and Magic Quadrant are a trademark of Gartner, Inc. and/or its affiliates.听

Gartner does not endorse any vendor, product or service depicted in its research publications and does not听advise technology users to听select only those vendors with the highest ratings or other designation. Gartner research publications consist of the opinions of Gartner’s research and advisory organization and should not be construed as statements of fact. Gartner听disclaims听all warranties, expressed or implied, with respect to this research, including any warranties of merchantability or fitness for a particular purpose.听

But when data volumes reach hundreds of terabytes or petabytes, DIY data movement stops being a scripting exercise and becomes a high-risk systems problem.

What works for gigabytes can quietly fail at scale.

Familiar Tools Don鈥檛 Scale the Way You Think

Tools like rsync and rclone are popular for a reason鈥攖hey鈥檙e simple, reliable, and flexible. Even enterprise teams often augment them with Robocopy, SCP, or cloud-native tools like AWS CLI or AzCopy. But these tools were not designed for distributed, multi-cloud, high-throughput data movement at enterprise scale.

As datasets grow:

• Transfers must be parallelized manually (or wrapped with custom tooling)
• Performance tuning becomes non-trivial鈥攅ven with tools like rclone or AzCopy
• Single-threaded or protocol limitations constrain throughput
• Cross-cloud transfers (AWS Azure GCP) introduce unpredictable latency

Even purpose-built utilities like AWS DataSync or Google Storage Transfer Service can struggle with cross-cloud orchestration, consistency, and throughput at scale.

What once moved data overnight can stretch into weeks or months.

Failure Becomes Inevitable and Expensive

At petabyte scale, failures are not edge cases. They are expected.

With DIY pipelines built on tools like rsync, rclone, or SCP:

• Transfers fail mid-stream due to transient network issues
• Resume capabilities vary widely (and aren鈥檛 always efficient)
• Integrity validation often requires additional scripting or third-party tooling
• Cross-region transfers using native cloud tools can introduce inconsistent retry behavior

Even when using managed tools like AWS DataSync or Azure Data Factory, organizations still face gaps in end-to-end orchestration and failure recovery across environments.

Engineers spend cycles re-running jobs, validating data, and troubleshooting edge cases.

A single interruption can cascade into days of rework and additional cloud spend.

No Built-In Governance or Auditability

Open-source and native tools were not designed with enterprise governance in mind.

When stitching together tools like rsync + cron jobs + custom scripts, or mixing with AWS DataSync / Azure Data Factory / GCP Transfer Service, teams often encounter:

• Fragmented logs across systems
• No centralized job tracking or orchestration
• Limited visibility into what data moved, when, and by whom
• No consistent policy enforcement across clouds

Even 鈥渆nterprise鈥� workflows often rely on combinations of ETL/orchestration tools (e.g., Airflow, Glue, Data Factory) that were not purpose-built for high-speed bulk data movement.

The result is fragmented visibility. Operations teams struggle to answer basic questions such as:

• What data was transferred?
• Did the transfer complete successfully?
• Who initiated the movement?
• Can we prove compliance if we’re audited?

As environments grow more distributed, answering those questions often requires digging through multiple systems and manually correlating logs.

Cost Overruns Hide in Plain Sight

DIY approaches are often justified as 鈥渇ree鈥濃�攅specially when using rsync, rclone, Robocopy, or SCP. But the real cost shows up elsewhere. A typical enterprise migration may involve several engineers maintaining scripts, monitoring transfers, resolving failures, and validating results. Add cloud egress charges, temporary storage, bandwidth upgrades, and duplicate transfers caused by failed jobs, and costs can grow much faster than anticipated. Even managed services like AWS DataSync or Azure Data Box can introduce unexpected costs tied to data movement, storage staging, and operational overhead. Costs quietly escalate into the six-figure range鈥攐r higher.

What begins as a “free” solution often becomes a significant operational expense.

The Biggest Risk: Not Finishing at All

The most overlooked risk isn鈥檛 inefficiency鈥攊t鈥檚 incompletion.

DIY pipelines built on tools like rsync, rclone, or custom Python/CLI scripts require continuous manual oversight. As complexity increases鈥攅specially across multi-cloud environments (AWS, Azure, GCP, OCI)鈥攖eams hit:

• Scaling bottlenecks
• Knowledge silos (only a few engineers understand the pipeline)
• Operational fatigue and higher error rates
• Increasing fragility as more tools are stitched together

Even organizations using DataSync, Data Factory, or Transfer Service often find these tools insufficient for large-scale, multi-cloud orchestration without additional custom engineering.

Over time, many DIY data movement projects become dependent on a small group of engineers who understand how the workflow was assembled. As requirements evolve, more tools, scripts, and exceptions are added, increasing complexity and operational risk.

Eventually, the challenge is no longer moving the data. It’s maintaining the process well enough to finish the project.

The Bottom Line: DIY Is a Risk Multiplier

There鈥檚 nothing wrong with tools like rsync, rclone, SCP, or Robocopy鈥攖hey remain essential utilities. And cloud-native options like AWS DataSync, Azure Data Factory, and Google Transfer Service have their place. But using any combination of these as the foundation for large-scale, multi-cloud data movement introduces compounded risks across:

• Time 鈫� delays, inefficiency, unpredictability
• Execution 鈫� failures, retries, fragile pipelines
• Governance 鈫� lack of visibility and control
• Cost 鈫� hidden labor, infrastructure, and egress

Cloud migration strategies used to be built around finality. Choose a target cloud. Move the data. Lock it in place. Why? Because moving petabytes of data across clouds or regions was painful, slow, expensive, risky, and operationally disruptive.

A New Model for Data Movement: Fast, Portable, Strategic

That all changes with 麻豆学生精品版 Data Express. When organizations can easily and quickly move data clouds and cloud regions, that finality disappears.

麻豆学生精品版 Data Express enables organizations to move massive volumes of data across clouds and regions, turning data mobility into a strategic advantage for migration, resilience, and AI. It removes the friction from large鈥憇cale data movement. It delivers high鈥憇peed, secure, and predictable transfer of massive datasets across AWS, Oracle Cloud, and their regions鈥攕o organizations can migrate faster, build resilient multi鈥慶loud architectures, and fuel AI with the data that matters, wherever it lives.

With Data Express, data is no longer something you relocate once and optimize around forever. It becomes portable, strategic, and continuously optimized. This fundamentally changes migration itself. Cloud migration stops being a one鈥憈ime project and becomes an ongoing capability.

The Real Question

The question isn’t whether it’s possible to build a large-scale data movement workflow with rsync, rclone, or cloud-native tools. Many organizations do exactly that.

The challenge is sustaining it as data volumes grow, timelines tighten, and business priorities shift. What starts as a simple transfer project can quickly become an ongoing operational burden that consumes engineering time, increases costs, and introduces risk.

For organizations moving hundreds of terabytes or petabytes of data, success depends on more than getting data from one location to another. It requires a solution that can deliver predictable performance, operational visibility, and the flexibility to support future migration, multi-cloud, and AI initiatives.

Learn how 麻豆学生精品版 Data Express helps organizations move data faster, more efficiently, and with greater confidence at enterprise scale.

It is a reasonable place to start. Accuracy shows whether a model produces correct responses and helps data science teams validate training approaches, compare architectures, and improve results.

But accuracy alone says very little about how AI behaves once it leaves the lab and enters the enterprise.

When AI becomes part of real workflows, supporting employees, serving customers, or informing business decisions, accuracy alone is no longer sufficient.

Accuracy Is Necessary, But 滨迟鈥檚 Not Operational Intelligence

An AI model can be accurate and still fail the business.

Accuracy does not capture:

• Latency: A correct response that arrives too late degrades user experience just as surely as an incorrect one.
• Cost: Inference pricing, token consumption, and compute usage rarely appear in accuracy metrics, but they surface quickly on a bill.
• Adoption lag: A model can be accurate and still unused. Accuracy does not indicate whether AI is trusted, adopted, or delivering value.
• Dependency impact: Many AI agents sit inside workflows, triggering actions or passing outputs downstream. When something breaks, failures often propagate silently.

In short, accuracy measures what an AI produces. It says very little about how the system behaves.

The Real Challenges of AI in Production

At runtime, AI is subject to the same pressures as any other production technology. Performance fluctuates. Costs vary. Usage ebbs and flows.

This is where organizations encounter the same operational challenges they face with any application:

• Why does response time degrade during peak usage?
• Which AI use cases are delivering value?
• Where is adoption lagging across the organization?
• Who is using Shadow AI?
• How do we detect when AI鈥慸riven workflows drift from expected behavior?

These are not data science questions. They are operational ones.

As AI becomes business鈥慶ritical, it must be managed with the same discipline as other applications. AI should be no exception.

AI Operational Assurance

Many organizations lack the visibility required to operate AI confidently in production. They often have limited insight into performance, cost efficiency, adoption, and risk.

麻豆学生精品版 AI Assurance addresses this gap by providing operational visibility into how AI behaves in real environments. It helps organizations answer questions such as:

• Is AI delivering consistent performance as usage scales?
• Are inference costs aligned with business value?
• Is AI being used across the organization?

By connecting AI behavior to operational and business outcomes, AI Assurance moves AI out of isolated experimentation and into a governable part of the enterprise stack.

Accuracy Is the Starting Line, Not the Finish

Model accuracy will always matter. But as AI becomes embedded in daily operations, organizations must look beyond correctness to understand performance, cost, adoption, and impact. Success is not solely defined by whether AI produces the right answer; it’s also defined by whether the system performs reliably, scales sustainably, and delivers expected value.

麻豆学生精品版 AI Assurance provides the framework to move AI from experimentation to a system organizations can trust and scale.

The real cost isn鈥檛 just compute, storage and bandwidth. 滨迟鈥檚 time, people, operational drag, missed opportunities鈥攁nd what many teams quietly refer to as the double bubble: paying twice for infrastructure while waiting for data to arrive.

麻豆学生精品版 Data Express fundamentally changes those economics.

The Myth of 鈥淔ree鈥� Data Movement

DIY data movement is usually justified as a cost-saving measure. After all, the tools appear deceptively inexpensive, and the cloud is already paid for.

But those apparent savings disappear quickly when transfers stretch from days into weeks, or weeks into months. Organizations frequently underestimate the operational overhead required to make DIY approaches work at scale. Teams must spend significant time learning different tools, integrating them into a cohesive workflow, and continuously managing performance issues along the way.

The hidden costs add up fast. Businesses often end up paying for extended infrastructure usage in both the source and destination environments while also absorbing licensing fees, support costs, and the labor required to orchestrate, monitor, retry, document, and troubleshoot transfers. Delays and failures can also slow critical initiatives such as cloud migrations, analytics projects, and AI deployments, postponing the business value these projects were meant to deliver.

What starts as a 鈥渘o-cost鈥� approach can easily become a budget drain hiding in plain sight, a huge delay in attaining business objectives, and even career derailment for those who took on complex DIY projects and failed to deliver results.

The Double Bubble: Pay Twice, Wait Longer

One of the costliest financial impacts of slow or unreliable data movement is the double bubble. This challenge arises when a business must migrate their data from one cloud to another for reasons such as an acquisition or divestiture, consolidation of applications, or simply for a better cost structure in a different region or cloud.  

With such projects, there typically is a business plan that targets new revenue, cost synergies for merged entities, or reduced cost of operations as a business scales or serves a larger base of customers.  They key is to complete the migration quickly to reach the new state of the business.

When data transfers take too long, organizations are forced to:

• Keep legacy environments running longer than planned
• Pay for cloud infrastructure that sits idle waiting for data
• Maintain parallel systems, licenses, and support contracts

In other words, you pay twice鈥攐nce for where the data is, and again for where it needs to be鈥攚hile gaining value from neither.

Data Express attacks the double bubble directly by compressing migration timelines. 

Faster, predictable data transfers mean legacy environments can be decommissioned sooner and target environments become productive faster. The savings compound quickly.

Time Is Money鈥擡specially in Migration and AI

Speed isn鈥檛 just a technical metric. 滨迟鈥檚 a financial one. Every day a migration is delayed pushes back cloud ROI, postpones modernization goals, and slows AI and analytics initiatives that depend on timely access to data.

DIY approaches often fail to account for time value. Data Express consistently reduces data movement windows from weeks to days鈥攐r days to hours鈥攃hanging the economics of the entire initiative.

With Data Express, faster data movement allows organizations to realize cloud savings sooner, accelerate analytics initiatives, and begin training and deploying AI models earlier in the process.

The business impact arrives sooner鈥攏ot just eventually.

Headcount: The Most Overlooked ROI Lever

DIY data movement consumes people. Highly skilled engineers spend days or weeks writing scripts, managing retries, troubleshooting failed transfers, tuning performance, and coordinating workflows across different environments and cloud providers. This work is not strategic鈥攁nd it doesn鈥檛 scale.

Data Express dramatically reduces the operational burden by automating and simplifying the transfer process. With centralized visibility, resilient transfers, and predictable performance at scale, organizations can dramatically reduce the amount of manual intervention required. This allows engineering teams to redirect their expertise toward innovation and higher-value projects rather than ongoing transfer maintenance and troubleshooting.

The result is lower ongoing labor costs and the ability to redeploy scarce engineering talent to higher-value initiatives. In many organizations, this headcount efficiency alone justifies the investment.

Egress Fees: The Unavoidable Tax on Multi-cloud Data Movement

Beyond lost opportunity costs, there are actual hard costs in moving data.  One of the most significant is cloud egress fees, which are charged when data is transferred out of cloud environments鈥攂etween different cloud providers or different regions within the same cloud provider, or to on-premises systems. These fees can be substantial when dealing with petabytes of data. 

It can easily cost $50,000-90,000 in egress charges to move one PB of data out of a cloud provider, although each of the four major hyperscalers have different rates depending on various factors including where the data resides, so actual costs do vary.  And remember, you may be moving multiple petabytes, and with AI, you will likely need to do this repeatedly to refresh your AI models.

Egress charges with Data Express can be a fraction of that, depending on data type. When you use Data Express to make the move, the 麻豆学生精品版  can reduce that data up to 90%, depending on its reducibility. Further, Data Express builds a dynamic Data Fabric that scales to 100鈥檚 of Gbps of network capacity, enjoying significant cost reductions compared to basic egress. And, you only pay for the actual data moving across the network.

So Data Express brings big savings over what you would pay otherwise with egress charges. This is one more part of the TCO that you should be considering in your DIY equation.

Risk Reduction Is a Financial Outcome

Failed or incomplete transfers aren鈥檛 just technical issues鈥攖hey鈥檙e financial risks. Data loss, improper data movement, corruption, or partial migrations lead to:

• Rework and delays
• Compliance exposure
• Loss of stakeholder confidence

DIY tools often lack enterprise-grade verification, resilience, and auditability, increasing both operational risk and cost. Data Express reduces these risks with built-in integrity checks, security controls, and reliability at scale鈥攍owering the likelihood of costly remediation or compliance issues.

Predictability Enables Better Financial Planning

Another hidden cost of DIY approaches is unpredictability. When transfer performance varies widely or projects frequently encounter delays, organizations struggle to accurately plan migration timelines, decommission legacy systems, and forecast cloud spending.

This unpredictability forces conservative planning鈥攍onger overlap periods, larger buffers, and higher spend 鈥渏ust in case.鈥�

Data Express provides deterministic performance, allowing organizations to confidently align migration timelines with financial plans, schedule cutovers more accurately, and reduce unnecessary overlap between old and new environments.

Predictability itself becomes a cost-saving mechanism.

From Cost Center to Strategic Enabler

Perhaps the biggest financial shift is psychological. DIY makes data movement a cost center鈥攕omething to minimize, delay, or work around.

Data Express reframes it as a strategic enabler:

• Migrations become repeatable and reversible
• Multi-cloud strategies become economically viable
• AI initiatives accelerate without ballooning budgets

When data can move quickly and reliably, organizations stop paying the hidden taxes associated with rigidity and delay.

The Bottom Line

DIY data movement may appear less expensive at first glance, but the hidden costs often tell a very different story. Extended migration timelines, duplicated infrastructure costs, higher labor demands, operational risk, and delayed business outcomes can quickly outweigh any perceived savings from using free or open-source tools.

麻豆学生精品版 Data Express eliminates these hidden costs by turning data movement into a predictable, scalable, and financially efficient capability.

The question is no longer 鈥淗ow much does data movement cost?鈥� 滨迟鈥檚 鈥淗ow much value are we leaving on the table by doing it the hard way?鈥�

Learn more here.

The GigaOm Radar evaluates vendors based on execution, innovation, and platform maturity, not just features, giving NetOps teams a clear view of which solutions can meet the demands of modern environments.

This year鈥檚 report highlights a clear shift: observability has moved beyond monitoring. The report highlights a shift toward platforms that turn data into understanding and understanding into action.

Visibility Is the Foundation. Fragmentation Is the Barrier.

Network teams have done the hard part. Over the past decade, they鈥檝e built out visibility across packets, flows, infrastructure, endpoints, and cloud environments. There is no shortage of data.

The problem is not a lack of data. 滨迟鈥檚 that most of it remains fragmented. Packet tools, flow monitors, infrastructure platforms, and endpoint solutions each provide a different version of reality. During incidents, teams don鈥檛 lack information 鈥� they鈥檙e reconciling conflicting answers.

That鈥檚 not an observability problem. That鈥檚 an architecture problem. The challenge is no longer collecting more data. 滨迟鈥檚 turning fragmented data into coherent, actionable insight.

How the GigaOm Radar Evaluates 麻豆学生精品版 Maturity

The Radar makes this shift explicit, moving away from device-centric monitoring toward platforms that combine end-to-end visibility with intelligence and action. The expectation is no longer just to collect telemetry, but to reduce the manual effort required to interpret and act on it.

To meet that standard, platforms must:

• Collect multiple telemetry types across the entire environment
• Correlate that data into a single, consistent view
• Apply intelligence to identify root cause and drive next actions

This is the difference between monitoring systems and decision systems. And it highlights a clear challenge in the market: fragmented telemetry produces fragmented insight, and the operator becomes the integration layer.

Why 麻豆学生精品版 Is Positioned as a Leader

麻豆学生精品版鈥檚 position as a Leader and Fast Mover reflects more than alignment with market direction. It reflects a fundamentally different approach to solving the problem the Radar highlights.

This positioning is not incidental. It is the result of an architecture designed specifically to address the fragmentation that limits most observability platforms today.

At the core of the 麻豆学生精品版 platform is full-fidelity telemetry across packets, flows, infrastructure, and user experience, delivered not as separate tools, but as a unified system.

By contrast, parts of the market remain divided across incomplete approaches. Some vendors emphasize packet-level depth but struggle to scale or extend visibility. Others prioritize flow-based monitoring, trading precision for efficiency and scalability. Many claim to be platforms but still rely on loosely integrated components that require manual correlation.

麻豆学生精品版 eliminates those tradeoffs by capturing and correlating:

• Packets for deep, ground-truth analysis
• Flows for scalable visibility and trends
• Infrastructure metrics for network and device health
• End-user experience data for real-world performance

These are not just multiple data sources. When pulled together in the 麻豆学生精品版 Data Store, they form a single, consistent model of how the network behaves.

That distinction becomes clear in real-world operations. Instead of stitching together partial answers from multiple tools, teams gain a unified view of cause and effect across the entire environment. Troubleshooting accelerates, false leads are reduced, and resolution becomes far more predictable.

From AI Insight to Autonomous Action

Because 麻豆学生精品版 operates on unified, full-fidelity data, it can apply AI in a way fragmented platforms cannot.

As reflected in the Radar, 麻豆学生精品版 combines multiple forms of AI to move from analysis to action:

• Causal AI to identify root cause across domains
• Predictive AI to anticipate issues before they escalate
• Generative AI to deliver clear, explainable recommendations
• Agentic AI to move from assisted operations toward autonomous execution

This progression is critical. Many platforms can surface signals, but without consistent, correlated data, AI outputs remain incomplete or inconclusive.

麻豆学生精品版鈥檚 AI operates on correlated telemetry across packets, flows, infrastructure, and user experience within the 麻豆学生精品版 Data Store. That foundation provides the context needed to connect signals into a single explanation, reduce manual investigation, and accelerate resolution.

As 麻豆学生精品版 advances its agentic AI capabilities, the platform is increasingly able not just to explain and recommend, but to act within governed boundaries, helping teams move from reactive troubleshooting toward proactive, and ultimately more autonomous, operations.

Why This Matters Now

Modern environments expose the limits of fragmented observability. Zero Trust, encryption, SaaS, and distributed users make it impossible for any single data source to explain what鈥檚 happening end to end. This is where most approaches break down.

Packet data provides depth but not scale. Flow data scales but lacks precision. Endpoint data shows impact but not always cause. Without correlation across all of these, teams are left stitching together incomplete answers during critical incidents.

麻豆学生精品版 is built to solve this directly.

By unifying full-fidelity telemetry across packets, flows, infrastructure, and user experience into a single, correlated data model, 麻豆学生精品版 gives NetOps teams a complete and consistent view of the entire environment. Instead of reconciling conflicting data across tools, teams can move directly from detection to root cause to resolution.

That unified foundation is what makes observability actionable, enabling faster troubleshooting, more reliable insights, and a clear path toward automation.

The Bottom Line

The 2026 GigaOm Radar for Network Observability confirms a shift already underway: visibility alone is not enough. The real value lies in turning that visibility into understanding, and that understanding into action.

麻豆学生精品版鈥檚 position as a Leader and Fast Mover reflects a platform built for that reality. By combining full-fidelity telemetry, unified data, and AI-driven intelligence, 麻豆学生精品版 enables organizations not just to observe their networks, but to operate them with clarity, speed, and a clear path toward automation.

Check out the GigaOm Radar here: 2026 GigaOm Radar for Network Observability

That mental model no longer holds.

Today, enterprises need to move data quickly between cloud providers and cloud regions,鈥攕ecurely, reliably, and at scale. And with that need comes something far more powerful than faster transfers: a fundamental shift in how organizations think about cloud migrations, analytics, and AI.

From 鈥淢ove Once鈥� to 鈥淢ove Freely鈥�

Cloud migration strategies used to be built around finality. Choose a target cloud. Move the data. Lock it in place.

Why? Because moving petabytes of data across clouds or regions was painful, slow, expensive, risky, and operationally disruptive.

That all changes with 麻豆学生精品版 Data Express. When organizations can easily and quickly move data clouds and cloud regions, that finality disappears.

麻豆学生精品版 Data Express enables organizations to move massive volumes of data across clouds and regions, turning data mobility into a strategic advantage for migration, resilience, and AI. It removes the friction from large鈥憇cale data movement. It delivers high鈥憇peed, secure, and predictable transfer of massive datasets across AWS, Oracle Cloud, and their regions鈥攕o organizations can migrate faster, build resilient multi鈥慶loud architectures, and fuel AI with the data that matters, wherever it lives.

With Data Express, data is no longer something you relocate once and optimize around forever. It becomes portable, strategic, and continuously optimized. This fundamentally changes migration itself. Cloud migration stops being a one鈥憈ime project and becomes an ongoing capability.

Multi鈥慍loud Finally Works the Way It Was Promised

Multi鈥慶loud has long been discussed but rarely realized at scale. The reason wasn鈥檛 lack of intent鈥攊t was lack of data mobility.

Applications can be replicated. Infrastructure can be cloned. But data鈥攅specially massive, mission鈥慶ritical datasets鈥攈as traditionally resisted movement. That created de-facto lock鈥慽n, even when organizations used multiple clouds.

Now with 麻豆学生精品版 Data Express, organizations can:

• Rebalance datasets between regions to reduce latency, improve user experience, or meet regulatory requirements
• Shift large datasets to where compute is most cost鈥慹ffective at any given moment
• Move data between regions for business resiliency
• Run Oracle鈥慶entric workloads close to OCI services while feeding analytics or AI pipelines in AWS

Multi鈥慶loud stops being a diagram on a slide and starts behaving like an operational reality.

Region-to-Region Data Movement Enables True Cloud Resilience

You can now redefine business continuity and disaster recovery with Data Express. The ability to move data between OCI regions and between AWS regions also transforms static, pre鈥憄rovisioned replicas that may or may not stay in sync. With Data express, you can:

• Rapidly replicate or refresh datasets securely across regions
• Recover massive volumes of data without days鈥攐r weeks鈥攐f downtime
• Treat regional failures and global uncertainty as recoverable events, not existential threats
• Leverage economic and technical advantages of different cloud providers

This same regional mobility also supports data residency requirements, performance optimization for global users, and workload placement based on evolving business needs.

With Data Express, resilience becomes dynamic, not brittle.

AI Changes Everything, and Data Movement Makes AI Possible

AI doesn鈥檛 just consume data. It demands data鈥攍arge volumes of it, rapidly accessible and often centralized for training.

Here鈥檚 the challenge: enterprise data is everywhere. Just a few examples include:

• Your proprietary enterprise data from ERP, SCM, CRM might be in OCI
• Human interaction data such as customer, service logs, expert advice in AWS
• Multi-modal data such as images, video, sensor data scattered across regions

Without fast, secure data movement, AI initiatives stall before they start. But with Data Express, data can move freely across clouds and regions, so AI architectures can change dramatically. Training data can be aggregated without months of preparation. Model training can run where the best GPUs or lowest costs exist. Inference pipelines can pull fresh data regardless of where it originated.

In short, AI velocity accelerates with data agility.

Organizations that can move data quickly can experiment faster, retrain models more frequently, run Agents faster and operationalize AI at scale.

Data Gravity Becomes a Strategic Choice, Not a Constraint

For years, 鈥渄ata gravity鈥� meant something you worked around. Once data landed in a cloud or region, everything else was pulled toward it. Now, gravity is something you can intentionally create or release.

Need analytics closer to business users? Move the data.

Need AI compute elsewhere? Move the data.

Need to exit a region, rebalance costs, or modernize architecture? Move the data.

When data movement is reliable and repeatable, architectural decisions stop being permanent compromises. They become fluid optimizations.

The New Cloud Operating Model

The ability to move data across AWS regions, across OCI regions, and between AWS and OCI doesn鈥檛 just improve performance. It reshapes organizational thinking.

Leading enterprises are moving toward a new model where:

• Data is treated as a shared, agile asset
• Clouds are execution environments, not destinations
• Migrations are reversible
• AI pipelines are unconstrained by data silos

The cloud stops being a place you move to and becomes a platform you continuously optimize across.

Data Agility Is the New Competitive Advantage

The next phase of cloud adoption won鈥檛 be defined by which provider you choose鈥攂ut by how freely your data can move between them. Organizations that embrace this shift will migrate faster with less risk, extract more value from multi鈥慶loud investments, and build AI systems that aren鈥檛 limited by geography or vendor boundaries.

Data Express transforms data movement from a bottleneck into a capability鈥攎aking cloud migrations reversible, multi鈥慶loud strategies practical, and AI initiatives unconstrained by where data resides.

In a world where data fuels every competitive advantage, agility is no longer optional. 滨迟鈥檚 foundational.

With 麻豆学生精品版 Data Express for the first time, it鈥檚 truly fast, easy, secure and achievable. Learn more here.

That challenge becomes more pressing as certificate lifetimes get shorter. What was recently a 398-day cycle is now being reduced toward a 47-day maximum. Certificates that were reviewed periodically now require more frequent attention, increasing the likelihood of missed renewals, configuration drift, and more time spent troubleshooting when something breaks.

Most organizations already have tools to issue and renew certificates. The challenge isn鈥檛 lifecycle management. 滨迟鈥檚 confirming that certificate updates are applied correctly and do not introduce issues in production.

Why TLS Lifetimes Are Shrinking and What It Means for Operations

The move toward shorter TLS certificate lifetimes is being driven by the and enforced by major browser vendors like Google, Apple, and Mozilla. The goal is to reduce risk.

Shorter lifetimes limit the window of exposure if a certificate or private key is compromised and reduces reliance on long-lived credentials that can drift out of compliance. Reduced lifetimes also push organizations toward more automation and consistent management practices.

The operational impact of these changes is straightforward: certificates are replaced more frequently, and validation windows are shrinking. As a result, the pace of change increases 鈥� certificates are updated more often and small inconsistencies surface more quickly.

When issues occur, teams still need to determine:

• Which certificate is in use
• Whether the correct certificate was presented
• If expected protocols and ciphers were negotiated

Logs and alerts can point to symptoms, but they rarely provide the context to resolve issues quickly. As certificate changes happen more often, that lack of context becomes harder to work around.

Where AppResponse Fits

As TLS certificate lifetimes move toward 47 days, teams are required to validate certificate changes far more frequently. The challenge isn鈥檛 just managing renewals. 滨迟鈥檚 confirming that those changes are working as expected in production.

麻豆学生精品版 AppResponse reduces the time required to verify certificate changes and troubleshoot issues by making certificate behavior visible in real traffic.

• Understand certificate usage in real traffic: AppResponse shows which certificates are actively in use and alerts when they approach expiration, helping teams focus on the certificates that affect production.
• Detect configuration drift from frequent updates: More frequent certificate rotation increases the likelihood of inconsistent configurations. AppResponse detects weak or non-approved ciphers and TLS versions before they cause outages or failed validations.
• Validate certificate deployments during TLS handshakes: AppResponse exposes handshake behavior in detail, allowing teams to confirm that newly deployed certificates are presented correctly.
• Identify trust chain issues introduced during certificate rotation: Frequent updates increase the chance of missing intermediates or misconfigured chains. Packet-level visibility allows teams to confirm the full certificate chain is presented correctly and pinpoint where validation breaks down.

These capabilities apply across on-prem, cloud, and hybrid environments, allowing teams to verify certificate changes and resolve issues quickly as certificate lifecycles accelerate.

Managing TLS at a Faster Pace

The shift to 47-day TLS certificates increases the frequency of change and reduces the tolerance for error. AppResponse provides the visibility teams need to confirm that certificate updates are working as expected and to identify issues quickly when they are not.

See How AppResponse Supports 47-Day TLS Certificate Lifecycles

To discover how AppResponse helps you monitor certificate expiration, validate certificate deployments, and identify issues introduced by more frequent certificate changes, visit 麻豆学生精品版 AppResponse.

When employees call the service desk saying 鈥渋t just didn鈥檛 work,鈥� support teams are forced to guess, recreating issues after the fact, relying on incomplete user recollection, and combing through telemetry to piece together the story. 

The problem isn鈥檛 a lack of data. 滨迟鈥檚 a lack of context. 

Modern employee workflows span dozens of third鈥憄arty SaaS applications that IT teams don鈥檛 own or control, making traditional, application鈥慽nstrumented replay approaches impossible to scale across the digital workplace. 

Aternity Replay changes that. 

Instead of simply reporting a failure, Replay lets service desk teams rewind the exact user interaction that led to the issue, correlated with device and network conditions at that moment. No screenshots. No video capture. No user dependency. Just the clarity teams need to resolve issues faster and understand why experiences fail. 

Why Traditional Session Replay Never Fit DEX 

Session replay isn鈥檛 new, but it hasn鈥檛 belonged in enterprise IT environments. 

Traditional replay tools were built for digital marketing and application teams. They are app-centric, instrumentation-heavy, and reliant on video or visual reconstruction that introduces real privacy and compliance risk in employee environments. 

Because they lack visibility into device health, network conditions, and competing system activity, traditional replay tools cannot explain why an experience failed in a real employee environment. 

This is where Aternity Replay fundamentally changes the equation. 

Rather than recording video or images, Replay captures DOM-level structural interactions directly from the endpoint and correlates them with rich device and network telemetry, purpose-built for IT and service desk teams. 

The result? Support teams can see exactly how an application behaved, how the page changed, what actions occurred, and simultaneously understand the system conditions that influenced the experience. 

No reproduction. No live troubleshooting sessions. No dependency on the user. 

Why This Matters for the Service Desk 

For service desks under pressure to resolve issues faster and deflect escalations, Replay becomes a powerful force multiplier. 

Faster first-contact resolution: L1 and L2 teams can instantly validate issues by reviewing exactly what the user experienced, not what they remember. 

Lower MTTR and fewer escalations: Correlating replay with endpoint and network telemetry eliminates guesswork and accelerates root-cause identification. 

Confidence without compromise: Replay is privacy-first by design, capturing no images, video, or user-entered text. It is compliant from day one. 

Because Replay requires no application instrumentation or user involvement, service desks can activate visibility quickly without adding operational overhead. 

From Reactive Support to Proactive Insight 

Replay doesn鈥檛 stop at break/fix. 

By surfacing recurring workflow friction and unreported issues across applications, IT teams gain visibility into experience gaps employees may never submit tickets for. 

That insight allows organizations to optimize digital experiences before disruption turns into lost productivity at scale. 

A New Standard for DEX Visibility 

DEX solutions help IT understand what is slow or failing. Aternity Replay finally shows how it failed and why. 

This isn鈥檛 just better troubleshooting. 滨迟鈥檚 a new layer of DEX visibility that connects user behavior, application behavior, and system conditions into a single, explainable experience. 

The blind spot in DEX is closed. The question now is whether your service desk is ready to see. 

See It for Yourself 

Watch the video below to see Aternity Replay in action and discover how service desks can resolve issues faster, reduce escalations, and finally see what employees actually experienced. 

One of the biggest cost drivers is no longer just the device itself. Memory prices have skyrocketed, significantly increasing the cost of every endpoint refresh. What used to be a routine lifecycle decision is now a material budget event, creating real pressure for both IT and finance teams to justify听spending听while still supporting employee productivity.听

Many organizations still rely on age based refresh cycles, replacing a fixed percentage of devices every few years. In today鈥檚 cost environment, that approach often leads to one of two outcomes: over refreshing devices that don’t need it or under refreshing that leaves employees struggling with hardware that can鈥檛 keep up with their work. Neither is sustainable. 

The Growing Challenges of Device Refresh Planning 

Modern device refresh planning requires more nuance than ever before. IT Operations teams must weigh multiple variables鈥搕echnical, financial, and experiential鈥搘hile navigating rising costs and organizational scrutiny. 

Budget Constraints and Cost Inflation 

With memory prices climbing, endpoint refreshes are simply more expensive than they were even a year ago. Justifying new devices when existing ones still function can be difficult, especially when听refresh听decisions听aren鈥檛听clearly tied to performance or productivity outcomes. Without hard data, refresh planning becomes reactive instead of strategic.听

Diverse Hardware Needs and Usage Patterns 

Not every role requires the same level of computing power. Yet many organizations still standardize refreshes across the fleet. In a high cost environment, overprovisioning is no longer just inefficient, it鈥檚 expensive. At the same time, underpowered devices slow employees down and generate support tickets, creating hidden costs of their own. 

Unpredictable Lifespans and Logistical Complexity 

Devices age differently depending on usage, applications, and work style. Unexpected failures disrupt refresh plans and drive unplanned spend, while remote and hybrid work models make tracking inventory, warranties, and device health even more challenging. 

Employee Experience vs. Technical Metrics 

Employees know when their devices are holding them back, but those experiences don鈥檛 always align with traditional IT metrics. Some devices meet technical specs yet still deliver poor real-world performance. Others may feel slow but don鈥檛 actually require replacement. Without visibility into both device health and user experience, refresh decisions remain subjective. 

Being forced into a technology refresh under cost pressure is no easy task. Organizations need a proactive strategy that aligns technology investments with business priorities, especially when hardware costs are rising. 

Remove the Guesswork with Aternity Smart Device Refresh 

Is your IT team struggling to balance employee experience with the rising costs of device refreshes? You鈥檙e not alone. Higher memory prices, combined with increasing performance expectations, have raised the bar for making the 鈥渞ight鈥� refresh decision. 

Aternity Smart Device Refresh takes a smarter, data driven approach. Instead of refreshing devices based on age alone, Aternity collects real-time performance and health data across your entire device fleet and correlates it with actual user experience. The result: clear insight into which devices truly need replacement, which can be upgraded, and which should be retained. This enables IT and finance teams to buy only what they need, avoiding unnecessary spend while still protecting employee productivity. 

Turn Insight into Action 

With the Smart Device Scenario Library, IT teams can define refresh policies that align with business goals and budget realities. Evaluate device performance, hardware specifications, application behavior, warranty status, and user experience, then immediately see the impact of different refresh strategies before making a decision. 

The Action Planner streamlines execution by translating insight into a clear, actionable refresh plan, helping organizations right size refresh cycles even as hardware costs continue to rise. 

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Read the IT Asset Cost Reduction Solution Brief to explore how 麻豆学生精品版 helps organizations control infrastructure costs without compromising employee experience. Aternity Smart Device Refresh optimizes refresh decisions, reduces unnecessary upgrades, and ensures investments are driven by real performance data, not assumptions. 

They鈥檙e familiar. They鈥檙e owned. They feel controlled. Dashboards light up green, systems are available, and service levels appear intact. On paper, everything looks fine.

And yet, many IT and Digital Workplace leaders sense a disconnect.

Employees complain about sluggish tools. Collaboration falters at the worst moments. SaaS applications behave differently depending on where people are working. Productivity dips in ways that are hard to quantify, let alone explain.

This is the challenge organizations increasingly face today: everything looks healthy but work still feels harder than it should.

The issue isn鈥檛 that on-prem environments are broken. 滨迟鈥檚 that they can no longer see what matters most.

The Blind Spots Built Into On-Prem Environments

On-prem platforms were designed for a different era of work. An era where:

• Employees worked primarily from offices
• Applications lived in corporate data centers
• Networks were predictable and contained
• User journeys followed familiar paths

In that world, monitoring infrastructure health was often enough. If systems were available and performance thresholds were met, work generally flowed.

That鈥檚 no longer the reality.

Today, even a simple task may involve:

• An endpoint device or mobile handset
• Multiple SaaS applications
• A home, public, or mobile network
• A collaboration platform
• Secure, encrypted connections
• Human behavior and context

On-prem tools tend to observe these elements in isolation, if they see them at all. They can confirm that a system is running, but struggle to explain why a workflow feels slow, inconsistent, or frustrating for the person using it.

This is where blind spots emerge not because IT lacks skill or effort, but because the tools were never designed to connect the full experience.

The Cost of What You Can鈥檛 See

When visibility is fragmented, IT is forced into a reactive posture.

Issues are investigated after employees complain. Tickets bounce between teams. Root cause analysis takes longer than it should. And even once a fix is applied, there鈥檚 often uncertainty about whether the experience actually improved.

More importantly, the quiet problems go unnoticed.

The extra seconds waiting for an app to load. The repeated retries during a video call. The workarounds employees adopt without ever raising a ticket.

These moments rarely show up in traditional metrics, but over time they add up eroding productivity, confidence, and trust in digital tools.

You can鈥檛 optimize what you can鈥檛 see.

What SaaS Makes Visible

SaaS changes the conversation because it changes the vantage point.

Rather than focusing on where systems live, SaaS-based platforms are designed to observe how work actually happens continuously, across environments, and at scale.

A SaaS approach to digital experience can reveal:

• How devices, applications, networks, and workflows interact in real-time
• Where performance degrades along an employee鈥檚 actual journey
• Whether issues are technical, environmental, or behavioral
• How experience varies by role, location, or context

Crucially, this visibility extends beyond incidents. It captures everyday work, the moments that define whether digital tools enable flow or introduce friction.

This is what allows IT teams to move from firefighting to foresight.

From Infrastructure Metrics to Experience Intelligence

The most significant shift SaaS enables isn鈥檛 purely technical, it鈥檚 conceptual.

On-prem environments are good at answering questions like:

• Is the system available?
• Is the server healthy?
• Did a threshold get crossed?

SaaS platforms are built to answer a different set of questions:

• How did this experience feel?
• Where did work slow down?
• Why did productivity dip here?
• What should we prioritize to make the biggest impact?

This shift from monitoring systems to understanding experience is what enables a true 360掳 Digital Experience.

For organizations operating in highly regulated or mission-critical environments, security and compliance are a critical part of this shift.

The 麻豆学生精品版 麻豆学生精品版 for Government has been granted IL5 Provisional Authority by the Defense Information Systems Agency (DISA), a major step in federal cybersecurity compliance. This designation validates the platform’s readiness for testing to confirm its ability to support secure, mission-critical workloads for national security and defense operations. At the same time, 麻豆学生精品版 is actively pursuing the FedRAMP High certification process.

It allows IT to prioritize based on real impact, not just alerts. To validate improvements with confidence. And to align digital performance with business outcomes, not simply uptime.

Seeing Clearly Changes How IT Leads

When blind spots disappear, so does much of the uncertainty IT teams face every day.

Decisions become easier to justify. Improvements become easier to prove. And digital experience stops being something you react to and becomes something you actively shape.

This isn鈥檛 about replacing everything overnight or dismissing what鈥檚 worked in the past. 滨迟鈥檚 about recognizing that the way we see digital work must evolve, just as work itself has.

On-prem environments can still run. But SaaS reveals what really matters.

Want to Explore This Further?

Our eBook, The Quiet Friction of Staying On-Prem: Why SaaS is the Future of 360掳 Digital Experience, goes deeper into:

• The hidden operational and experience costs that don鈥檛 show up in dashboards
• Why on-prem platforms struggle to deliver true 360掳 visibility
• How SaaS enables a more complete, human-centered view of digital work
• What moving forward looks like without disruption

If you鈥檙e evaluating how to modernize digital experience without increasing risk or complexity, it鈥檚 a great place to start.

Download the eBook and see what SaaS reveals that on-prem can鈥檛.

Aligning digital strategy with purpose

In the resources industry, the digital transformation journey is anchored to a clear purpose鈥揻inding new and better ways to deliver the essential materials that society needs. This requires not just technological upgrades, but a continuous drive for operational improvement and a cultural shift towards openness.听

Embedding technology and data across the value chain

A key pillar of digital transformation is mapping and optimising the entire operational value chain, from extraction to processing and delivery. By adding digital overlays鈥搒uch as real-time monitoring, automation systems and data platforms鈥搊rganisations can make smarter, faster decisions that improve performance and reliability.

The 鈥渋nnovation vs core鈥� conundrum

Successful digital transformation balances investment in core operations with exploration of new digital solutions. When weighing up the benefits of a new operational vehicle versus new technology, it鈥檚 about considering overall organisational budgets and benefits at the same time.

Structured business cases and clear metrics are needed to guide these investments and ensure that each digital initiative delivers value and aligns with both operational efficiency and innovation goals.

Building agile data governance

High-quality, well-governed data is the foundation of innovation in resources organisations. From asset management to predictive maintenance, robust data platforms and governance frameworks are essential for extracting actionable insights for operations and enabling advanced analytics and artificial intelligence to flourish.

Partnership and empowerment at all levels

Beyond bytes, digital success in the resources sector requires strong partnerships between business units and technology teams, fostering localised solutions that meet operational needs while encouraging the re-use of proven approaches. The most effective organisations also invest heavily in building digital capabilities across all levels of the workforce, empowering teams to drive change and adoption from within.

Navigating change: closing the gap between business and IT strategy

At the end of the day, transformation is not just about systems鈥揷ulture and mindset shifts are also central. Coaching for digital upskilling, nurturing curiosity, and embedding IT advocates within business units help overcome resistance to change and accelerate technology adoption.

Future focus: connectivity and emerging technologies

Looking ahead, resource companies are prioritising improved connectivity (including remote sites) and investing in frontier technologies like quantum sensors, edge computing and decarbonisation solutions. These innovations align both with sustainability goals and with the global push for green materials and operations.

Lessons learned: ownership, inclusion and business alignment

One lasting lesson from digital leaders in the resources sector is the value of inclusive ownership: involving the entry level and junior roles as well as business leaders in transformation efforts unlocks deeper insights and ensures solutions are fit-for-purpose. Success depends as much on building strong partnerships and shared accountability as it does on technical skill.

Digital transformation in the resources sector is less about chasing technology trends and more about meaningful improvement, deep cultural alignment and sustainable value creation for organisations and society alike. Learn more about how 麻豆学生精品版 supports complex, distributed operations with unified observability, AIOps and resilient connectivity鈥攈elping organisations operate more safely, efficiently and sustainably.

Von klinischen Studien bis zur Herstellung innovativer Medikamente geh枚rt der F&E-Bereich zu einem der wichtigsten Zweige der Branche. Allerdings k枚nnen IT-bedingte Herausforderungen die Produktivit盲t, den Ruf des Unternehmens und sogar den Behandlungserfolg beeintr盲chtigen.听

Um das langfristige Wachstum nachhaltig zu f枚rdern, wenden sich f眉hrende Pharma-Unternehmen dem Konzept der Unified Observability zu: Durch das Korrelieren von Daten, Erkenntnissen und Aktivit盲ten werden IT-Teams in die Lage versetzt, die digitale Experience f眉r Wissenschaftler und Ingenieure zu verbessern. Schlie脽lich ist ein Zeitgewinn immer eine sinnvolle Investition.听

Mehr Zeit f眉r F&E听听

F眉r den Erfolg wissenschaftlicher Forschungsprogramme ist die Optimierung der digitalen Experience unerl盲sslich. Wenn Laborpersonal nicht auf LIMS oder bioinformatische Tools zugreifen kann, hat das weitreichende Folgen: Forschungsprojekte verz枚gern sich, F&E-Prozesse geraten ins Stocken und die Betriebst盲tigkeit wird beeintr盲chtigt.听

Mit einer Unified-Observability-L枚sung k枚nnen Unternehmen den Zeitaufwand f眉r die Anmeldung bei Anwendungen um bis zu 58鈥�% reduzieren und eine digitale Experience bieten, durch die die wissenschaftlichen Mitarbeitenden wertvolle Zeit gewinnen. Gleichzeitig k枚nnen IT-Teams daf眉r sorgen, dass jede eingesparte Sekunde daf眉r genutzt wird, die Grenzen wissenschaftlicher Entdeckungen zu sprengen.听听

Das Umsatzpotenzial gesch盲ftskritischer IT-Systeme听听

Die strategische Optimierung der IT-Infrastruktur hilft pharmazeutischen Unternehmen, ihre Fehlerquote zu minimieren, die Anwendungs-Performance zu verbessern und das volle Potenzial ihrer Systeme zu erschlie脽en. So werden die betrieblichen Abl盲ufe gestrafft und die Produktivit盲t unternehmensweit gesteigert.听

Indem Unternehmen daf眉r sorgen, dass Mitarbeitende ihr Bestes geben k枚nnen, bringen sie Medikamente schneller in die H盲nde von Patienten鈥�� und das zahlt sich in Umsatzsteigerungen aus.听

Mehr wertsch枚pfende Projekte f眉r IT-Teams听听

Der Umstieg von einer transaktions- auf eine erlebnisorientierte IT ist untrennbar mit der Investition in automatisierte, KI-gest眉tzte L枚sungen zur Problembehebung verbunden. Indem repetitive Aufgaben automatisiert werden, k枚nnen sich technische Teams auf wertsch枚pfende Projekte konzentrieren鈥�� so bleiben auch erfahrene Mitarbeitende zufrieden und produktiv.听

Eine Unified-Observability-L枚sung kann die mittlere Zeit bis zur Behebung von Problemen鈥�(MTTR) um bis zu 70鈥�% verk眉rzen, sodass die Teams ihre Zeit in innovative Technologien, Forschungsaktivit盲ten und Entwicklungsprozesse investieren und so zur Verbesserung der Gesch盲ftsergebnisse und zur Wachstumssteigerung beitragen k枚nnen.听

St盲rkeres Markenvertrauen durch Risikoreduzierung und F枚rderung von Qualit盲t und Nachhaltigkeit听听

Pharma-Unternehmen m眉ssen sich st盲rker auf das Nutzererlebnis und die Kommunikation mit Verbrauchern konzentrieren, um die Kundenbindung und den Ruf ihrer Marke aufrechtzuerhalten. Das Absichern des gesch盲ftlichen Erfolgs gegen Risiken mittels Datenintegrit盲t und zuverl盲ssiger Technologie ist kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit.听

Abgesehen davon hat sich die verst盲rkte Ausrichtung auf 枚kologische Nachhaltigkeit, einschlie脽lich der Lieferkettenoptimierung, f眉r alle Vorreiter im Pharma-Sektor zu einem integralen Ansatz entwickelt. Unified Observability erlaubt IT-Teams, Teil der L枚sung statt des Problems zu werden: Sie k枚nnen die CO2-Emissionen von IT-Ger盲ten im Blick behalten, unn枚tige Verschwendung durch gut durchdachte Hardware-Upgrades reduzieren und den durch ausgehenden Datenverkehr verursachten Energieverbrauch in cloudbasierten Systemen senken.听

Pharma鈥�� ein Sektor der Zukunft听听

Unified Observability von 麻豆学生精品版 steht pharmazeutischen Unternehmen in ihrem Bestreben nach Innovation und Effizienz durch die Erleichterung der digitalen Transformation zur Seite. Dabei geht es nicht nur um das Optimieren der IT-Infrastruktur, sondern vor allem darum, Wissenschaftler, Ingenieure und andere Fachkr盲fte im F&E-Bereich bei ihrer Arbeit zu unterst眉tzen. Zeit ist Geld und mit 麻豆学生精品版 Unified Observability wird jede eingesparte Sekunde automatisch zu einer Investition in zuk眉nftige pharmazeutische Erfolge. Hier erfahren Sie mehr dar眉ber, wie Sie mit 麻豆学生精品版 Ihre IT-Umgebung revolutionieren und Ihr Gesch盲ft auf einen Weg ungeahnten Wachstums f眉hren k枚nnen.

• eine konstant hohe Performance der IT-Infrastruktur aufrechterhalten
• f眉r die optimale Auslastung kritischer Anwendungen und medizinischer Ger盲te sorgen
• produktivit盲tsf枚rdernde Umgebungen f眉r das medizinische Personal schaffen

Unified Observability von 麻豆学生精品版 revolutioniert die Kosteneffizienz, modernisiert die Bereitstellung medizinischer Leistungen und setzt neue Qualit盲tsstandards f眉r den IT-Betrieb im Gesundheitswesen. Gleichzeitig unterst眉tzt es eine Investitionsinitiative, die zur besseren Ausnutzung der bereits vorhandenen Ausr眉stung und damit zu Kosteneinsparungen f眉hrt.

Im Folgenden geht es darum, wie die von Unified Observability gebotenen Echtzeit-Informationen 眉ber die Performance kritischer Systeme, Anwendungen und Ger盲te Manager in die Lage versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen und damit die oben erw盲hnten Herausforderungen zu stemmen und zudem Kosten einzusparen, die Produktivit盲t zu steigern und das Nutzererlebnis zu verbessern.

Optimale Nutzung der Budgets f眉r den Hardware- und Asset-Ersatz

Durch sorgsame und effiziente Eink盲ufe k枚nnen Stiftungen ihre vorhandenen Budgets optimal ausnutzen. Ein Beispiel ist die Kent Community Health NHS Foundation Trust听(KCHFT), die als eine der gr枚脽ten NHS-Stiftungen Englands f眉r die Gesundheitsversorgung von etwa 1,4听Millionen Einwohnern sorgt. Sie besch盲ftigt 眉ber 5.000听Mitarbeitende und nutzt Hunderte von Anwendungen und Hardware-Assets.听 Die Verantwortlichen legen gro脽en Wert darauf, auf die Bed眉rfnisse der Patienten einzugehen und wollten sich daher eine bessere 脺bersicht 眉ber die Performance ihrer Anwendungen und Hardware verschaffen. Dazu implementierte das IT-Team der Stiftung Unified Observability, um die Auslastung und den Zustand der einzelnen Ger盲te im Minutentakt verfolgen zu k枚nnen.

Mit diesem Ansatz kann die Stiftung Hardware unter Ber眉cksichtigung der verbleibenden Nutzungsdauer (statt nur des Alters) ersetzen, runderneuern, wiederverwenden oder au脽er Betrieb nehmen. Darren Spinks, Head of IT Operations bei der Kent Community Health NHS Foundation Trust, beschreibt das so: 鈥灺槎寡钒� hat uns gezeigt, dass 42听% der 1.784听Ger盲te, die f眉nf Jahre alt oder 盲lter sind, noch nicht ersetzt werden m眉ssen. Damit hat sich unsere Investition bereits rentiert.鈥� Dar眉ber hinaus zeigen diese Plattformen die genaue Lizenznutzung an, sodass Stiftungen ermitteln k枚nnen, welche Softwarelizenzen wirklich erforderlich sind. Zwei NHS-Stiftungen konnten dadurch bereits zwischen 130.000听GBP und 230.000听GBP an Softwarelizenzkosten einsparen.

Weniger Service-Tickets und mehr Zeit f眉r die Patientenbetreuung

Von NHS-Servicedesks wird zunehmend erwartet, dass sie Probleme durch intelligente Automatisierung und Selbstheilungsfunktionen proaktiver und fr眉hzeitiger beheben. Unified Observability unterst眉tzt die schnellere Problembehebung durch eine Kombination aus sehr zuverl盲ssigen, domain眉bergreifenden Daten, maschinellem Lernen, der Aufdeckung von Zusammenh盲ngen und anderen Funktionen. Dank dieser Plattform k枚nnen Stiftungen nun schneller auf Vorf盲lle reagieren, Sicherheitsrisiken minimieren, relevante Daten in St枚rungs-Tickets eintragen, Anleitungen zur Behebung von Desktop-Problemen erhalten und einen Teil der Entst枚rungsma脽nahmen automatisieren.

Da die Ursachenermittlung bei Performance-Defiziten bei der KCHFT fr眉her viel Zeit in Anspruch nahm, waren die Vorteile von Unified Observability unmittelbar ersichtlich. Spinks sagte uns gegen眉ber: 鈥灺槎寡钒� hat uns Stunden vor dem Eintreffen des ersten Service-Tickets benachrichtigt. Jetzt m眉ssen wir nicht mehr darauf warten, dass die Nutzer uns Probleme melden. Unified Observability informiert uns 眉ber das Problem, seine Auswirkungen und die Konsequenzen bez眉glich Zeit und Kosten.鈥�

Ein weiterer Kunde im Vereinigten K枚nigreich, die NHS-Stiftung Princess Alexandra Hospital (PAHT), versorgt ein Gebiet mit etwa 350.000听Einwohnern nord枚stlich von London mit einem breiten Spektrum von station盲ren und ambulanten Behandlungen sowie Diagnosediensten. Sie konnte die Anzahl der nicht von SLAs abgedeckten St枚rungs-Tickets durch automatisierte Behebungsma脽nahmen, die etwa 10.000-mal pro Monat ausgel枚st werden, von 629 in den einstelligen Bereich senken. Das vermittelt allen Mitarbeitenden das Gef眉hl, dass sie unterst眉tzt werden und produktiv arbeiten k枚nnen, und es gibt ihnen mehr Zeit, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: die Patientenbetreuung.

Bessere Erlebnisse f眉r Kliniker und Patienten

In der heutigen hybriden Welt kommt es auf jede Interaktion an. Deshalb sollten auch Einrichtungen des Gesundheitswesens die digitale Experience听(DEX) ihrer Mitarbeitenden und Patienten messen, verwalten und um ihre kontinuierliche Verbesserung bem眉ht sein. 麻豆学生精品版 identifiziert und optimiert DEX-Problempunkte, erstellt effiziente Pl盲ne zur Straffung der Arbeitsabl盲ufe f眉r Kliniker, Heilpraktiker, Pflegepersonal und Fach盲rzte und versetzt die gesamte Belegschaft in die Lage, Patienten so gut und entgegenkommend zu behandeln und zu pflegen, wie sie das zu Recht erwarten.

Das ICT-Team der PAHT fand heraus, dass pro Quartal 947听Arbeitsstunden durch Bluescreen-Systemabst眉rze verlorengingen, was sich nat眉rlich negativ auf die Patientenbetreuung auswirkte. Mit der Unified Observability-Plattform von 麻豆学生精品版 konnte dies auf 211听Stunden reduziert werden. Jeffrey Wood, Deputy Director of ICT bei der Stiftung, erkl盲rt: 鈥濻eit wir die Unified Observability-L枚sungen von 麻豆学生精品版 nutzen, haben wir die Anzahl der Vorf盲lle, bei denen Anwendungen abst眉rzen oder steckenbleiben und nicht mehr reagieren, um fast 50听% reduziert. Damit haben wir den Klinikern fast 700听Ausfallstunden erspart, das sind etwa 28听Tage pro Monat.鈥�

Viele der vom PAHT-Personal genutzten Anwendungen sind听鈥� ebenso wie die Ger盲te, auf denen sie laufen听鈥� veraltet und infolgedessen instabil und mit hohem Wartungsaufwand verbunden. 65听% sind mindestens sieben Jahre alt und 85听% davon sind Desktop-PCs und keine Laptops. 麻豆学生精品版 Aternity bietet eine umfassende 脺bersicht 眉ber das Nutzererlebnis und deckt damit auf, welche Auswirkungen die veralteten Ger盲te auf die weitere Infrastruktur haben. Zudem versetzt es das ICT-Team in die Lage, Probleme proaktiv zu beheben, bevor die Kliniker sie 眉berhaupt bemerken. Dadurch stieg die Produktivit盲t um 25听%, was sich wiederum positiv auf die Mitarbeiterzufriedenheit und die Behandlungsergebnisse auswirkte.

Langfristige Nachhaltigkeit

Unified Observability-L枚sungen k枚nnen auch zur Reduzierung von CO₂-Emissionen bei gleichzeitigen Kosteneinsparungen genutzt werden und somit zum Erreichen langfristiger Ziele wie der Klimaneutralit盲t beitragen. Im M盲rz听2023 generierten ungenutzte Nutzerger盲te bei der PAHT so viel CO₂, dass 4.000听B盲ume erforderlich gewesen w盲ren, um es aufzunehmen. Mit unseren Daten- und Automatisierungstools konnte die Stiftung dies auf etwa 733听B盲ume reduzieren und dabei gleichzeitig die Stromkosten f眉r das laufende Jahr um 200.000听GBP senken. Zusammengenommen beliefen die Einsparungen sich auf 1,2听Millionen听GBP.

Insgesamt wird das ICT-Team des PAHT mit 麻豆学生精品版 Unified Observability innerhalb von drei bis f眉nf Jahren 3听Millionen听GBP einsparen und gleichzeitig erfolgreicher arbeiten. Die Behebung akuter Probleme nimmt nun knapp 40听% der Arbeitszeit in Anspruch听鈥� fr眉her waren es 85听% bis 90听%. Im Durchschnitt profitieren unsere NHS-Kunden von einer Verk眉rzung der Anmeldezeiten bei Anwendungen um 58听%, einer Reduzierung der IT-Kosten f眉r Hardware-Aktualisierungen um 40听% und einer Verk眉rzung der mittleren Zeit bis zur Behebung von Problemen听(MTTR) um 70听%.

Wir sind uns sicher, dass auch Sie mit uns 盲hnliche Ergebnisse erzielen k枚nnten听鈥� Einsparungen schon im ersten Jahr, h枚here Produktivit盲t und rundum bessere Nutzererlebnisse. Nehmen Sie noch heute Kontakt zu uns auf, um zu erfahren, wie wir Sie unterst眉tzen k枚nnen. Gemeinsam k枚nnen wir das volle Potenzial Ihrer Infrastruktur erschlie脽en und Ihre bereits get盲tigten Investitionen voll ausnutzen, vom Rechnerraum 眉ber den OP bis zur Chefetage.

Das geht aus der Globalen Befragung zur Digital Employee Experience听(DEX) 2023 hervor, an der 1.800听Entscheidungstr盲ger aus IT und Gesch盲ftsbereichen in zehn L盲ndern und sieben Branchen teilgenommen haben. 98听% der Befragten aus der Finanz- und Versicherungsbranche stimmten der Aussage zu, dass eine hervorragende DEX f眉r die Wettbewerbsf盲higkeit wichtig sei. 62听% beschrieben sie sogar als 鈥瀠nverzichtbar鈥�.

Angesichts der kontinuierlich aus verschiedensten Quellen (von Onlinebanking und Bankautomaten bis hin zu Call Centern und Filialen) eintreffenden Daten und der oft voneinander isolierten Systeme, auf die diese Daten verteilt werden, ist eine manuelle 脺berwachung aller Transaktionen zur Aufdeckung potenzieller Probleme (oder Erfolge) schlicht nicht m枚glich. Zudem w眉rde eine solche manuelle Datenpr眉fung einen unvertretbar hohen finanziellen und Arbeitsaufwand erfordern.

Die Situation versch盲rft sich noch, wenn langj盲hrige Mitarbeitende das Unternehmen verlassen oder in Rente gehen und ihre jahre-, mitunter sogar jahrzehntelange Erfahrung mitnehmen. Dann r眉cken Millennials oder Angeh枚rige der Generation听Z nach, die als 鈥濪igital Natives鈥� daran gew枚hnt sind, anfallende Aufgaben mit den besten Tools zu erledigen. Ineffiziente Prozesse und veraltete Technologien treffen bei ihnen nur auf Unverst盲ndnis und Ablehnung. Unternehmen, die ihren Erwartungen nicht gerecht werden, m眉ssen mit kostspieliger Fluktuation und schwer zu besetzenden Stellen rechnen.

Das ist keine blo脽e Spekulation unsererseits. 69听% der von uns befragten Manager aus der FSI-Branche waren der Meinung, dass ihre Mitarbeitenden einen Unternehmenswechsel in Betracht ziehen w眉rden, wenn sie mit der DEX unzufrieden w盲ren. 68听% gaben an, dass eine unzureichende DEX ihre Gesch盲ftsprozesse st枚ren und nicht nur ihren guten Ruf, sondern auch die Produktivit盲t und Leistung ihres Unternehmens beeintr盲chtigen w眉rde. Wenn Sie听鈥� wie 84听% der FSI-Entscheidungstr盲ger in unserer Umfrage听鈥� in einem Unternehmen t盲tig sind, in dem die IT nun st盲rkere Beachtung seitens der Unternehmensleitung erf盲hrt, spielen Sie heute vermutlich eine prominentere Rolle in Vorstandsbesprechungen als noch vor einigen Jahren. Dieser Trend hatte bereits vor der Pandemie begonnen, erhielt aber deutlich Aufwind, als hybrides Arbeiten zur Norm wurde und die strategische Bedeutung von Technologie und Daten in den Blickpunkt r眉ckte. Pl枚tzlich verlangten alle Gesch盲ftsbereiche Rechenschaft von den IT-Managern.

Hier kommen Unified-Observability-L枚sungen ins Spiel, denn diese intelligenten Tools k枚nnen Sie von den Komplexit盲ten Ihrer Infrastruktur befreien, Risiken reduzieren, Ihr Image aufbessern, Kosten senken und talentierte Mitarbeitende an Ihr Unternehmen binden. Unified Observability gilt in der Branche bereits als unverzichtbar: 94听% der befragten Entscheidungstr盲ger aus Finanz- und Versicherungsunternehmen sind der Meinung, dass st盲rkere Investitionen in Unified-Observability-L枚sungen erforderlich sind, um praxistaugliche Einblicke in die digitale Experience von Mitarbeitern und Kunden zu gewinnen. Das Unified-Observability-Portfolio von 麻豆学生精品版 sucht in der Branche seinesgleichen.

Im Folgenden beschreiben wir, wie Sie diese Technologie einsetzen k枚nnen, um allen Benutzern an allen Touchpoints eine hervorragende digitale Experience zu bieten.

Diagnose von Problemen in der Customer Journey

Wenn st盲ndig akute Probleme gel枚st werden m眉ssen, bleibt nicht viel Zeit f眉r die Zukunftsplanung. Mit dieser Situation war die Halkbank, eine der gr枚脽ten und 盲ltesten Banken in der T眉rkei, nur zu gut vertraut. Als die COVID-19-Pandemie ausbrauch und Kunden die digitalen Kan盲le pl枚tzlich viel intensiver nutzten, musste die Plattform f眉r die Banking-App auf Mobilger盲ten skaliert werden, denn die Anzahl der Benutzer der App stieg in kurzer Zeit von einer Million auf 2,5听Millionen, wodurch das Verkehrsaufkommen sich mehr als verdoppelte.

Nam谋k Kemal U莽kan, Head of IT Operations bei der Halkbank, erkl盲rt: 鈥濿enn die Banking-App auch nur einige Stunden nicht verf眉gbar w盲re, h盲tten Kunden keinen Zugang zu ihren Konten und k枚nnten keine Transaktionen abwickeln. Unser Ziel ist eine 100-prozentige Verf眉gbarkeit aller Services, deshalb ben枚tigen wir eine L枚sung, mit der wir beim Netzwerkmanagement proaktiv statt nur reaktiv sein k枚nnen.鈥�

Heute nutzt die Bank 麻豆学生精品版 Alluvio Network Performance Management听(NPM), um die kritischen Services netzwerkweit und im Rechenzentrum zu 眉berwachen, und Alluvio Portal, um die erfassten Daten zu konsolidieren und auf benutzerfreundlichen Dashboards anzuzeigen. So k枚nnen Performance-Defizite in 40听gesch盲ftskritischen Anwendungen identifiziert werden, bevor sie sich auf Endnutzer auswirken.

Untersuchung von Nutzertrends

Leistungsstarke Unified-Observability-L枚sungen wie die von 麻豆学生精品版 decken nicht nur proaktiv Probleme auf, sondern untersuchen auch Trends in Transaktionsarten und 鈥憁ustern, um zu ermitteln, wo Mitarbeiter und Kunden langwierige Prozesse abarbeiten m眉ssen und automatisch Abk眉rzungen zu generieren. Daher k枚nnen Sie als Nutzer dieser L枚sungen nicht nur sicher sein, dass Ihre Systeme jederzeit zuverl盲ssig funktionieren, sondern auch, dass sie auf die schnellste, einfachste und logisch sinnvollste Art funktionieren und Ihnen somit Zeit und Geld sparen.

Dar眉ber hinaus k枚nnen Sie Ihre Einblicke in diese Trends nutzen, um strategischer zu arbeiten, fundierte, datenbasierte Entscheidungen dar眉ber zu treffen, in welche Gesch盲ftsbereiche Sie mehr investieren und welche Sie zur眉ckfahren sollten, und die normalerweise mit solchen Entscheidungen verbundenen Risiken zu vermeiden. Ein einfaches Beispiel: Wenn Ihre Daten zeigen, dass die Bankautomaten in einer ihrer Filialen unterdurchschnittlich wenig genutzt werden, daf眉r aber mehr Kunden in die Filiale kommen, k枚nnen Sie die Anzahl der Bankautomaten reduzieren und die dadurch eingesparten Wartungskosten in zus盲tzliche Mitarbeiter und/oder von Mitarbeitern angebotene Services in dieser Filiale investieren.

Das ist nicht auf die Hardware beschr盲nkt. Die Unified-Observability-Tools von 麻豆学生精品版 bieten einzigartige Einblicke in die tats盲chliche Anwendungsnutzung. Das bedeutet, dass Sie nicht voll ausgenutzte Lizenzen und Software identifizieren und deaktivieren oder deinstallieren (und die IT-Kosten dadurch erheblich reduzieren) k枚nnen, wo Ihnen dies sinnvoll erscheint.

Einhaltung von Compliance-Vorschriften

Mit dem Unified-Observability-Portfolio von 麻豆学生精品版 k枚nnen Sie langsame Transaktionen untersuchen, potenzielle Anomalien aufdecken und so die immer strenger werdenden Compliance Vorgaben einhalten. Zudem halten unsere L枚sungen proaktiv Ausschau nach verd盲chtigen Netzwerkaktivit盲ten und sch眉tzen Ihre Mitarbeiter damit beim Surfen im Internet.

Dieses Feature kam bei der Halkbank ebenfalls zum Einsatz, wie U莽kan erkl盲rt: 鈥濿ir wollten unbedingt neue Features wie die 脺berwachung von SSL-Zertifikaten nutzen, um Daten beim Internetsurfen besser zu sch眉tzen.鈥�

Identifizierung der langsamsten Ger盲te in Ihrer Infrastruktur

In unserer aktuellen Umfrage sagten 88听% der FSI-Entscheidungstr盲ger, dass langsame Systeme und Anwendungen sowie veraltete Technologie das Wachstum und die Performance ihres Unternehmens direkt beeintr盲chtigen. Dennoch wird Hardware in Unternehmen aller Art ersetzt, wenn sie ein bestimmtes Alter erreicht hat听鈥� unabh盲ngig davon, wie gut oder schlecht sie funktioniert. Das trifft auch auf Bankautomaten听鈥� und vermutlich auf die allermeisten Systeme in Ihrem Hauptsitz听鈥� zu.

Die besten Unified-Observability-L枚sungen analysieren die Geschwindigkeit, die Effizienz und nicht zuletzt die Transaktions-Performance Ihrer Hardwareger盲te, sodass Sie sie erst aktualisieren oder ersetzen m眉ssen, wenn das wirklich erforderlich ist. So vermeiden Sie unn枚tige Ausgaben und bieten Ihren Mitarbeitern und Kunden eine gleichbleibend positive Experience. Dasselbe gilt f眉r Software. 麻豆学生精品版 Aternity Digital Experience Management kann die Auswirkungen von IT-Projekten messen und ermitteln, ob ihre Kosten gerechtfertigt sind. Wir empfehlen die Nutzung dieser Funktionen sowohl f眉r strategische Projekte wie die Einf眉hrung cloudbasierter Banking-Apps und Rechenzentrumsmodernisierungen als auch f眉r Routine盲nderungen wie neue Betriebssystem- und Anwendungsversionen.

Abschlie脽end kann ich allen Lesern, die eine heterogene Infrastruktur optimieren, dabei aber weiterhin allen Benutzern alle Anwendungen 眉ber alle Netzwerke und an allen Standorten so schnell, flexibel und sicher wie gewohnt bereitstellen wollen, nur empfehlen, unsere Website zu besuchen und sich ausf眉hrlicher 眉ber das Unified-Observability-Portfolio von 麻豆学生精品版 zu informieren.

Was also bedeutet Nachhaltigkeit f眉r Ihr Finanz-/Versicherungsunternehmen und wie k枚nnen Sie die strikten Ziele in puncto Umweltschutz, Arbeitsbedingungen und Unternehmensf眉hrung (ESG) erf眉llen, die Sie sich gesetzt haben? In pr盲sentiert Solutions Engineer Jaspreet Sandhu von 麻豆学生精品版 einige relevante Einblicke. 鈥濨ei der Nachhaltigkeit geht es vor allem darum, ein Gleichgewicht zwischen den Bed眉rfnissen der Mitarbeiter und unseres Planeten sowie unseren Profitzielen zu finden 鈥� f眉r finanzielle und 枚kologische Erfolge.鈥�

Die Nachhaltigkeit ist f眉r Unternehmen in aller Welt eine wichtige Priorit盲t. Laut einem aktuellen Bericht von Forrester haben sich 51听% der Fortune听Global听200 CO₂-Neutralit盲t oder Netto-Null-Emissionen zum Ziel gesetzt. Leider stellt sich jedoch vielerorts heraus, dass ungenaue Daten die gr枚脽te H眉rde beim ESG-Reporting darstellen und das Erreichen dieser Ziele trotz allen Engagements infrage stellen.

Das Unified听Observability-Portfolio von 麻豆学生精品版 unterst眉tzt Finanz- und Versicherungsunternehmen dabei, diese Herausforderungen zu bew盲ltigen und

• Stakeholdern herausragende digitale Experiences zu bieten
• die Umwelt mit energiesparenden Funktionen zu sch眉tzen
• Geld zu sparen und die Erwartungen der Stakeholder zu erf眉llen

Skalierung von Hardware und Software, um Elektroschrott (und Kosten) zu vermeiden

Mit isolierten Systemen und Daten in unterschiedlichen Formaten k枚nnen Unternehmen im Finanz- und Versicherungssektor sich (wenn 眉berhaupt) nur schwer eine 脺bersicht dar眉ber verschaffen, welche Hardware und Software am meisten und welche am wenigsten oder gar nicht genutzt wird. Die branchenf眉hrenden Unified-Observability-Tools von 麻豆学生精品版 erfassen und korrelieren gro脽e Mengen an detaillierten Daten zur Ger盲te- und Lizenznutzung aus internen und externen Quellen听鈥� von Mitarbeiter-PCs bis hin zu Bankautomaten.

Diese Daten werden dann analysiert, um praxistaugliche Einblicke zu gewinnen und Arbeitsabl盲ufe zu automatisieren. So unterst眉tzen diese Tools eine effektive Entscheidungsfindung dar眉ber, wo unn枚tige Lizenzen deaktiviert und ungenutzte Hardwareger盲te au脽er Betrieb genommen werden k枚nnen. Das kann zu enormen Einsparungen an Stellfl盲che und CO₂-Emissionen f眉hren, denn Rechenzentren allein machen des weltweiten Energieverbrauchs aus (und verursachen sicher auch bei Ihnen erhebliche Betriebskosten).

Einer unserer Success Stories kommt von Tate & Lyle, die mit 麻豆学生精品版 Aternity erhebliche Einsparungen erzielen konnten. Das Unternehmen hat teure, ungenutzte Softwarelizenzen deaktiviert und erzielt nun mit den verbleibenden, tats盲chlich genutzten Lizenzen eine hervorragende Rendite.

Tauschen von Ger盲ten aufgrund der Performance, nicht des Alters

Wenn Sie Hardware nach einem strengen Zeitplan alle zwei, drei, vier oder f眉nf Jahre austauschen, ersetzen Sie dabei h枚chstwahrscheinlich einige Ger盲te, die noch nicht aktualisiert werden m眉ssten听鈥� und behalten gleichzeitig andere, die zu langsam sind, oft abst眉rzen und daher fr眉her ersetzt werden sollten, um die Produktivit盲t und die Mitarbeiterzufriedenheit听 aufrechtzuerhalten. Mit den L枚sungen von 麻豆学生精品版 erhalten Sie 眉ber benutzerfreundliche Dashboards im Minutentakt aktualisierte Informationen und Vorhersagen zur Performance jedes einzelnen Ger盲ts in Ihrem Portfolio und k枚nnen Hardware ersetzen, wenn ihre nutzbare Lebensdauer听鈥� und nicht nur eine bestimmte Zeit听鈥� abgelaufen ist.

So versetzte 麻豆学生精品版 Aternity das IT-Team der Kent Community Health NHS Foundation Trust in die Lage, fundiertere Investitionsentscheidungen zu treffen. Darren Spinks, Head of IT Operations bei der Stiftung, erkl盲rt: 鈥濿ir haben unseren Plan f眉r die Hardwareanschaffung unter Ber眉cksichtigung der Ger盲te-Performance 眉berarbeitet. Aternity hat uns gezeigt, dass 42听% der 1.784听Ger盲te, die f眉nf Jahre alt oder 盲lter sind, noch nicht ersetzt werden m眉ssen. Damit hat sich unsere Investition in Alluvio听Aternity von 麻豆学生精品版 bereits rentiert.鈥�

Die britische Abteilung des Energiekonzerns EDF setzt Aternity auf 盲hnliche Weise ein. Dazu Donna Lloyd, Senior Enterprise Manager f眉r 麻豆学生精品版s & Enablement: 鈥濨eim Upgrade zu Windows听10 haben wir unsere ganze Infrastruktur nach den langsamsten Systemen durchsucht und diese zuerst getauscht. Dabei haben wir die positiven Auswirkungen anhand von Performance-Kennzahlen beurteilt und belegt.鈥�

Probleme verhindern, bevor sie auftreten

Ein weiterer der vielen verschiedenartigen Vorteile der Unified听Observability-Plattform von 麻豆学生精品版 ist die F盲higkeit, Probleme proaktiv zu beheben, was Zeit, Geld und vor allem auch Nerven spart.

Aternity stellt der oben erw盲hnten Kent Community Health NHS Foundation Trust beispielsweise automatisierte Fehlerbehebungsma脽nahmen zur Verf眉gung, die die Anzahl der beim Servicedesk eingehenden Anrufe reduzieren und IT-St枚rungen automatisch beheben听鈥� bevor Nutzer 眉berhaupt bemerken, dass ein Problem vorliegt. Dar眉ber hinaus kann das IT-Team die L枚sung auch dazu nutzen, den Stromverbrauch der Endpunkte zu 眉berwachen und den Energieverbrauch entsprechend anzupassen, um den CO₂-贵耻脽补产诲谤耻肠办 zu reduzieren. Damit tr盲gt es zur Umsetzung der Nachhaltigkeitsagenda des NHS bei, der plant, der erste kohlendioxidneutrale Gesundheitsdienst der Welt zu werden.

Erinnerung: Herunterfahren nicht vergessen!

Wenn Mitarbeiter ihre Schreibtische verlassen, ohne ihre PCs oder Laptops herunterzufahren, k枚nnen Energieverbrauch und 鈥慿osten unbemerkt steigen. 麻豆学生精品版 Aternity kann dem auf einfache, aber effektive Weise entgegenwirken: Die L枚sung 眉berwacht die Ger盲tenutzung und kann Mitarbeitern zum richtigen Zeitpunkt eine Erinnerung schicken, das Ger盲t herunterzufahren听鈥� zum Beispiel wenn sie sich in die Mittagspause begeben oder wenn der Feierabend nicht mehr fern ist. Wenn die Mitarbeiter diese Benachrichtigungen ignorieren, kann Aternity Ihnen sogar die M枚glichkeit geben, die Ger盲te per Fernzugriff abzuschalten und so die Nachhaltigkeit zu f枚rdern.

Ein Auge auf Ihren CO₂-贵耻脽补产诲谤耻肠办

Zusammenfassend l盲sst sich sagen, dass 麻豆学生精品版 Aternity viele Features und Funktionen bietet, die Sie bei der Verbesserung der Nachhaltigkeit unterst眉tzen, indem Sie Ihnen nicht nur einen besseren 脺berblick dar眉ber vermitteln, was in Ihrem Unternehmen vor sich geht und was Sie dagegen tun k枚nnen, sondern Sie auch in die Lage versetzen, diese Schritte einzuleiten.

The Princess Alexandra Hospital NHS Trust implementierte Aternity mit dem Ziel, Kosten und den CO₂-贵耻脽补产诲谤耻肠办 zu reduzieren. Die Stiftung wird in den kommenden f眉nf Jahren voraussichtlich Kosteneinsparungen im Umfang von 2,5 bis 3听Mio. GBP erzielen und ist nun auch in der Lage, Daten intelligenter abzufragen und Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu identifizieren听鈥� ein gro脽es Plus f眉r die Nachhaltigkeit.

Jeffrey Wood, Deputy Director of ICT bei der Stiftung, sagt: 鈥濿ir haben jetzt eine einzige Datenquelle f眉r die Verbesserung der Klinikererfahrung und der Anwendungs-Performance, die Einsparung von ICT-Ausgaben und die Reduzierung unseres CO₂-贵耻脽补产诲谤耻肠办s. 麻豆学生精品版 Aternity hat meine Erwartungen in jeder Hinsicht 眉bertroffen.鈥�

Wir haben eine nachhaltigkeitsbezogene Ressourcenseite f眉r Unternehmen wie Ihres erstellt, die Sie hier besuchen k枚nnen. Wir w眉rden uns sehr freuen, wenn Sie nach der Lekt眉re unser Team kontaktieren w眉rden, damit wir die spezifischen ESG-Ziele Ihres Unternehmens besprechen und gemeinsam ermitteln k枚nnen, wie 麻豆学生精品版 Sie beim Erreichen und 脺bertreffen dieser Ziele unterst眉tzen kann.

Um sich am Markt zu behaupten, neue Kunden zu gewinnen und Einkommensquellen besser zu nutzen, sollten Entscheidungstr盲ger in Banken alles infrage stellen, was sie wissen. Damit meinen wir, dass Sie Ihre internen Kernprozesse pflegen und modernisieren, gleichzeitig aber die Digitalisierung beschleunigen sollten, um neuen Kundenerwartungen gerecht zu werden und die Rentabilit盲t zu steigern. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Banken Daten, Einblicke und Aktionen miteinander verschmelzen k枚nnen, um ihre Gesch盲ftsprozesse effizienter zu gestalten, schneller fundiertere Entscheidungen zu treffen und so die Initiativen zur Neuausrichtung voranzutreiben, die Mitarbeitern und Kunden bessere, kanal眉bergreifende Erfahrungen bieten鈥搖nd wie Unified Observability von 麻豆学生精品版 Sie dabei unterst眉tzt.

Denken Ihre Banksysteme neu 鈥� damit Ihre Bank erfolgreicher wird

Die Technologie, die Verbrauchern Bankdienste buchst盲blich in die Hand legt, stellt gleichzeitig eine Gefahr f眉r etablierte Modelle im Bankwesen dar. Um das volle Potenzial ihrer Banksysteme auszusch枚pfen鈥搖m also die Fehlerquote zu reduzieren und gleichzeitig die Anwendungs-Performance und die Effektivit盲t ihrer Mitarbeitenden zu steigern鈥搒ollten Banken ihre Filialen neu beleben und ihr Serviceangebot 眉berdenken.

Das bedeutet vor allem, Barrieren zwischen Angestellten und Kunden zu beseitigen, Selbstbedienungskiosks einzuf眉hren und Online- und Mobilger盲te-Angebote mit Hochdruck zu verbessern. Diese verst盲rkte Technologienutzung setzt jedoch voraus, dass alle Systeme reibungslos und zuverl盲ssig funktionieren. Das kann zur Herausforderung werden, wenn riesige Datenmengen und eine alternde Infrastruktur eine Bank an die Vergangenheit ketten, statt ihr den Weg in die Zukunft zu ebnen.

Hier kommt Unified Observability ins Spiel. Mit seinen automatisierten Funktionen f眉r die Defektbehebung und Selbstheilung k枚nnen Banken selbst infrastrukturweite Probleme leicht beheben, bevor ihre Kunden eine Servicebeeintr盲chtigung bemerken, und so den guten Ruf ihrer Marke aufrechterhalten und das in der Gesch盲ftswelt so wichtige Kundenvertrauen st盲rken. Einer unserer Kunden konnte die Anzahl der Support-Tickets mithilfe dieser Tools proaktiv um 20 bis 30听% pro Monat reduzieren.

Durch eine schnellere Problemerkennung und 鈥慴ehebung k枚nnen Banken ihre Infrastrukturen strategisch optimieren, insgesamt effizienter arbeiten und sowohl die mittlere Zeit bis zur Defektbehebung als auch den Zeitaufwand f眉r die Behebung weniger dringender Probleme reduzieren. Gleichzeitig wirken sie damit der Warnungsm眉digkeit, dem Stress am Arbeitsplatz und der Mitarbeiterfluktuation entgegen, da ihre Sicherheitsteams wesentlich weniger Warnmeldungen bearbeiten m眉ssen. Angesichts des anhaltenden Fachkr盲ftemangels ist das ein nicht zu untersch盲tzender Vorteil.

Banken k枚nnen Unified Observability auch nutzen, um Infrastrukturen zu vereinfachen, Gesch盲ftsprozesse zu straffen und direkt Kosten einzusparen, denn die L枚sung identifiziert nicht voll ausgelastete Komponenten und unterst眉tzt die Optimierung gesch盲ftskritischer Netzwerke, Ger盲te und Anwendungen. Ein weiterer Kunde sparte eigenen Sch盲tzungen zufolge bei jeder Anwendung, die mit unserer Technologie untersucht wurde, 600.000听GBP ein. Bei einer anderen Bank stellte sich heraus, dass ein auf 16听Millionen听USD veranschlagtes Hardware-Upgrade durch die bessere Nutzung der bereits vorhandenen Ausr眉stung vermieden werden konnte.

Denken Sie die Modernisierung neu听鈥� und richten Sie Ihre Bank schneller neu aus

Moderne Kunden legen gro脽en Wert auf Komfort und bevorzugen daher in der Regel die digitale Bankerfahrung, die nur Apps und Online-Portale bieten k枚nnen. Doch obwohl die physische Pr盲senz von Banken zur眉ckgeht, sollte die weiterhin entscheidende Rolle pers枚nlicher Interaktionen nicht untersch盲tzt werden.

Unified Observability kann auch zu einer besseren Kundenerfahrung in Bankfilialen beitragen, unter anderem durch die 脺berwachung und Echtzeitmeldung des Zustands von Bankautomaten und von den Mitarbeitenden genutzten Funktionen, die bereits erw盲hnten automatisierten Tools zur Defektbehebung und durch 脛nderungsvalidierung. Eine Bank stellte mit Unified Observability fest, dass sich in jeder ihrer noch verbliebenen Filialen eigene Arbeitsweisen entwickelt hatten, sodass Kunden je nach Standort ein sehr unterschiedlicher Service geboten wurde. Mit unseren Tools konnten sie die Situation stabilisieren und das Serviceniveau in allen Filialen vereinheitlichen. Eine andere Bank steigerte die Anzahl der im Homeoffice t盲tigen Mitarbeitenden in nur vier Wochen von 1.000 auf 22.000. Sie nutzte unsere Plattform, um sich einen 脺berblick dar眉ber zu verschaffen, wer wann und von wo aus arbeitete und welche B眉ros geschlossen werden konnten. Dadurch konnten ohne Produktivit盲tsverlust Kosten eingespart werden.

Da Kunden zunehmend zwischen Online-Banking, Apps und Filialen hin und her wechseln und sowohl Contact Center als auch Bankautomaten nutzen, sollten Banken unbedingt eine Technologieinfrastruktur aufbauen, in der jede dieser Interaktionen effizient abgewickelt wird und zu einer zukunftsf盲higen, kundenorientierten und kanal眉bergreifend positiven Bankerfahrung beitr盲gt. Mit Unified Observability k枚nnen Sie daf眉r sorgen, dass jede Anwendung auf jedem Ger盲t und jedem Kanal konsistent das erwartete Serviceniveau bietet oder 眉berbietet und damit zum Erfolg Ihrer Bank beitr盲gt.

Denken Sie die Customer Journey in Ihrer Bank neu听鈥� und perfektionieren Sie sie

Banken sollten die Kundeninteraktionen an jedem Ber眉hrungspunkt optimieren und sich dabei nicht nur auf die Abwicklung der jeweiligen Transaktion, sondern auch auf die Verbesserung der Kundenerfahrung konzentrieren. Dazu sollten die Mitarbeitenden mit einer l眉ckenlosen KI-gest眉tzten 脺bersicht 眉ber die gesamte, kanal眉bergreifende Customer Journey bef盲higt werden, neue Gesch盲ftschancen zu nutzen und den Kundenservice zu verbessern.

Unified Observability versetzt Banken in die Lage, Daten aus verschiedensten Quellen zu analysieren und Einblicke aus ihnen zu gewinnen, die ein besseres Kundenverst盲ndnis vermitteln und M枚glichkeiten zur Umsatzsteigerung aufzeigen. Viele unserer Kunden r盲umen der Verbesserung der digitalen Experience oberste Priorit盲t ein und nutzen Unified Observability, um zweckdienliche Netzwerk- und Ger盲te-Upgrades zu identifizieren, die Mitarbeitererfahrung und 鈥憄roduktivit盲t zu vergleichen und die Zufriedenheit in jedem Gesch盲ftsbereich vor, w盲hrend und nach der Implementierung neuer Softwareversionen oder anderer 脛nderungen zu ermitteln.

Denken Sie Sicherheit und Nachhaltigkeit听neu 鈥� und positionieren Sie sich f眉r die Zukunft

Die steigende Abh盲ngigkeit von Cloud-, SaaS- und Schatten-IT-L枚sungen sowie die nun permanent etablierte Nutzung hybrider Arbeitsweisen haben dazu gef眉hrt, dass sowohl die Anzahl und Vielfalt der Sicherheits- und Compliancerisiken im Bankwesen als auch die Strenge der diesbez眉glichen Vorschriften erheblich zugenommen haben. Banken m眉ssen heute sehr strikte Vorgaben einhalten, um im Rahmen der geltenden Gesetze zu agieren, ihre finanzielle Stabilit盲t zu wahren, Risiken effektiv zu begegnen, ihren guten Ruf zu sch眉tzen und das Vertrauen Ihrer Kunden und Investoren zu erhalten.

Mit Unified Observability unterst眉tzen wir sie dabei, ihre Performance in all diesen Bereichen zu 眉berwachen und ihr Markenimage zu verbessern. Mit unseren Tools k枚nnen sie f眉r Compliance sorgen, Schwachstellen einfach und innovativ beheben, Kernanwendungen mit KI und Automatisierung modernisieren, Filialnetzwerke zeitgem盲脽 neu gestalten, Governance- und Kontrollfunktionen einf眉gen und fundierte, datenbasierte Entscheidungen treffen. Zudem k枚nnen unsere L枚sungen die Anwendungsnutzung messen und sogar jedes einzelne Datenpaket und jeden Datenfluss erfassen und speichern, sodass sie f眉r die Bedrohungssuche und zur 脺berpr眉fung verd盲chtigen Netzwerkverhaltens zur Verf眉gung stehen.

Moderne Banken nehmen nicht nur die Sicherheit, sondern zunehmend auch die Nachhaltigkeit sehr ernst. Das ist auch notwendig, da Verbraucher sich immer weniger an etablierte Banken gebunden f眉hlen, daf眉r aber Unternehmen gegen眉ber aufgeschlossen sind, die der Zukunft unseres Planeten einen h枚heren Stellenwert einr盲umen als dem Profit.

Unified Observability kann auch Nachhaltigkeitsstrategien unterst眉tzen und Banken vielerlei Empfehlungen zur Reduktion ihrer CO₂-Emissionen geben. Die Plattform ist beispielsweise dazu in der Lage, Ger盲te und Infrastrukturen mit hohem Stromverbrauch zu identifizieren, Mitarbeitende 眉ber ihren Ressourcenverbrauch zu informieren und sie daran zu erinnern, ungenutzte Hardware abzuschalten. Inaktive Laptops und andere Ger盲te, die unn眉tz Energie verbrauchen, k枚nnen sogar per Fernzugriff abgeschaltet werden.

Werfen Sie einen Blick in die Zukunft

Durch die Fusion von Daten, Einblicken und Aktionen unterst眉tzt 麻豆学生精品版 Banken dabei, schneller fundiertere Entscheidungen zu treffen und die Mitarbeiter- und Kundenerfahrung auf allen Kan盲len zu verbessern. Nehmen Sie noch heute Kontakt zu uns auf, um mehr dar眉ber zu erfahren, wie Unified Observability Ihnen dabei helfen kann, Ihre Bank auf eine Zukunft vorzubereiten, in der Erfahrungen das A und O sind.

Wof眉r steht AIOps?听

Folgt man den Bezeichnungen DevOps (Development Operations), ITOps (IT Operations) oder BizOps (Business Operations) liegt es nahe, dass AIOps f眉r AI Operations steht. Dies ist allerdings nicht der Fall.

Gartner hat folgende Definition f眉r AIOps vor ein paar Jahren ver枚ffentlicht, welche immer noch G眉ltigkeit hat: 鈥淎IOps combines big data and machine learning to automate IT operations processes, including event correlation, anomaly detection and causality determination.鈥�

AIOps bezeichnet den Prozess aus gesammelten IT-Betriebsdaten (wie z.B. Event Log Informationen oder Performancedaten), mithilfe von Machine Learning und AI, Probleme oder Anomalit盲ten automatisch zu erkennen und auf Kausalit盲t zu pr眉fen. Mit anderen Worten gesagt, beschreibt AIOps den Einsatz einer AI/KI f眉r den IT-Betrieb.

In erster Linie verfolgen viele Unternehmen mit AIOps das Ziel, die Arbeitslast der IT zu reduzieren und effizienter zu machen. Werden heute Fehler gesucht, m眉ssen Spezialisten Daten aus unterschiedlichen Systemen manuell analysieren und interpretieren. Teilweise ben枚tigen die Spezialisten mehrere Stunden, bis alle notwendigen Informationen zusammengetragen sind, um eine erste Einsch盲tzung der Lage abgeben zu k枚nnen. Zudem werden z.B. unn枚tig Tickets am Support Desk f眉r ein bekanntes Problem ge枚ffnet, welches eine AIOps L枚sung alternativ selbst beseitigt h盲tte.

Nur detaillierte und verl盲ssliche Daten garantieren eine erfolgreiche AIOps Implementierung

Um erfolgreich AIOps im IT-Betrieb einzusetzen, ben枚tigen Unternehmen eine verl盲ssliche und standardisierte bzw. normalisierte Datengrundlage, die als Treibstoff f眉r das AIOps Projekt dient.

Hier liegt bereits die erste Herausforderung: Sind die Daten nicht zuverl盲ssig oder nur 鈥瀏rob鈥� erhoben, wird das AIOps Projekt nicht erfolgreich sein. Bekommt die AI einen qualitativ ungen眉genden Treibstoff, so ist auch die Interpretierung der Daten ebenfalls ungen眉gend.

Je nach Use Case, sollten die Daten nicht nur aus einer Quelle (Silo) kommen: Soll z.B. AIOps automatisch Probleme mit Microsoft Teams analysieren, so reicht es nicht aus, die Daten von Microsoft f眉r die Analyse zu verwenden. Zus盲tzlich werden z.B. die Daten vom Endger盲t (Wie ist das Ger盲t mit dem Internet verbunden und gibt es noch gen眉gend Bandbreite? Wo befindet sich der Benutzer gerade?) ben枚tigt, um ein vollst盲ndiges Bild zu zeichnen.

Unterschiedliche AI-Typen unterst眉tzten den IT-Betrieb

Wie k枚nnen nun die vorhandenen Daten den IT-Betrieb unterst眉tzen? Vorweg gesagt, die AI-Systeme f眉r den IT-Betrieb befinden sich noch in einem fr眉hen Stadium, k枚nnen aber bereits heute die IT-Administratoren wesentlich entlasten und schnell Unregelm盲脽igkeiten entdecken. Hierf眉r kommen folgende AI-Typen zum Einsatz:

Causal AI

IT-Betriebsdaten liefern meisten schon wertvolle Informationen auf Probleme oder Situationen. Allerdings verhindert meistens die 眉berw盲ltigende Masse der Daten schon, die eigentlichen Probleme herauszufinden und deren Ursprung zu definieren. Es ist die sprichw枚rtliche Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Die Causal AI kann in Sekunden Berge von Daten durchsuchen und Abh盲ngigkeiten ermitteln, sodass der IT-Betrieb schneller Probleme und deren Ursache erkennt und ggf. automatisch beheben kann. Viele der heutigen Observability Tools bieten bereits die ersten Generationen dieser Automatismen an.

Predictive AI

Schwieriger wird es, Probleme oder Lastentwicklungen vorherzusagen. Den meisten Unternehmen fehlen hierzu schlichtweg noch die Echtzeit- und historischen Daten, welche ben枚tigt werden, um verl盲ssliche Vorhersagen durchzuf眉hren. Predictive AI kann gut mit Wettervorhersagemodellen vergleichen. Je genauer die Daten sind und, umso genauer die historischen Daten trainiert wurden, umso besser ist die Vorhersage. Es gibt bereits die ersten Ans盲tze eines Predictive Supports: Einzelne Problemsituationen k枚nnen heute gut erkannt und vorhergesagt werden (z.B. Bandbreitenprobleme). Viele AIOps Hersteller arbeiten mit Hochdruck an neuen AI-Modellen, um den IT-Betrieb, aber auch die IT-Architekten bei der Planung zu unterst眉tzen.

Generative AI

Eines der gr枚脽ten Ziele von AIOps ist es, dem IT-Personal die M枚glichkeit zu geben, einfach und schnell Antworten auf Fragen zu bekommen, ohne dass hierzu Abfragen oder sogar Skripte geschrieben werden m眉ssen. Wie bereits heute mit vielen digitalen Assistenten wie Siri, Alexa & Co 眉blich ist, sollen IT-Mitarbeiter zuk眉nftig Fragen einfach verbal stellen k枚nnen. Wie z.B. 鈥濰i AIOps, kannst Du mir sagen, ob wir gerade eine St枚rung in SAP haben und wo Du die Ursache vermutest?鈥�

Automatisierungsl枚sungen bieten den schnellen Einstieg in AIOps

Obwohl Automatisierungsl枚sungen nicht zu AI-Systemen geh枚ren, sollten diese im Zusammenhang mit AIOps ebenfalls betrachtet werden. W盲hrend das Anlernen von richtigem AI-System viele zuverl盲ssige und aufgearbeitete Daten und Zeit ben枚tigt, k枚nnen existierende Automatisierungsl枚sungen einen schnellen und kosteng眉nstigen Einstieg in die AIOps bieten.

Gartner hatte bereits 2019 einen kleinen Leitfaden ver枚ffentlicht, wie Unternehmen mit . Einer der Punkte ist nicht zu aus AI zu warten, sondern bereits mit vorhandenen oder kosteng眉nstigen Mitteln die M枚glichkeiten von AIOps im eigenen Unternehmen auszuloten.

Wie f盲ngt man mit AIOps an?

Einer der ersten Schritte ist, der erste Test bzw. Use Cases f眉r AIOps im eigenen Unternehmen auszusuchen. Bereits kleine AIOps Use Cases k枚nnen eine gro脽e Entlastung f眉r den IT-Betrieb sein. Das Ziel sollte sein, mit AIOps die zeitaufwendigsten bzw. die am h盲ufigsten verwendeten Prozesse zu automatisieren.

Da gerade am Anfang aber die Erfahrung fehlt, um festzustellen, was 眉berhaupt mit AIOps m枚glich ist, sollte unbedingt am Anfang einfache Problemstellungen in Angriff genommen werden. Im Allgemeinen k枚nnen mit AIOps z.B. folgende Bereiche optimiert werden:

• Verbesserte Datenanalyse und 鈥揑nterpretation
• Automatisierung der Problemerkennung und 鈥揃ehebung
• Reaktion auf Vorf盲lle und L枚sungen
• Geringerer Aufwand f眉r die IT-Verwaltung
• Vorbeugende Wartung
• Verbesserte Benutzerfreundlichkeit
• Sicherheit und Bedrohungserkennung

Ein Startpunkt k枚nnte z.B. sein, dass der Service Desk Mitarbeiter auf einen Blick sehen kann, wo sich der Benutzer befindet, welche Probleme er in den letzten Tagen hatte und was an seinem Endger盲t nicht dem Standard entspricht. Der Vorteil f眉r den IT-Benutzer ist es, dass er nicht immer die gleichen Fragen an der Hotline beantworten muss.

Der n盲chste Schritt ist z.B. das hier erkannte Speicherproblem automatisch zu bearbeiten. Das k枚nnte z.B. sein, dass der Benutzer eine Nachricht erh盲lt, auf welche Weise es besser ist die Anzahl der ge枚ffneten Tabs im Browser kleinzuhalten, da sonst das System zu langsam wird. Alternativ k枚nnte AIOps aber auch automatisch eine Konfigurations盲nderung vornehmen, sodass der Benutzer nicht mehr als 5 Tabs im Browser 枚ffnen kann. Oder es k枚nnte aber auch ein Hardwaretausch-Prozess z.B. in ServiceNow angesto脽en werden, damit der Benutzer einen besser ausgestatteten Rechner erh盲lt.

Viele M枚glichkeiten

AIOps kann die Digitalisierung im IT-Betrieb voranbringen, ben枚tigt aber dazu verl盲ssliche und normalisierte Daten. Auch m眉ssen die IT-Mitarbeiter den Umgang mit AIOps lernen und sollten AIOps nicht als 鈥濫rsatz f眉r die eigene Arbeitskraft鈥� sehen, sondern viel mehr als Unterst眉tzung bei der t盲glichen Arbeit. 脛hnlich wie beim Autopiloten im Flugzeug soll AIOps die Arbeitslast reduzieren und den Fokus auf andere (wichtigere) T盲tigkeiten verlagern.

Damit Unternehmen nicht bei null anfangen m眉ssen, liefern viele AIOps Hersteller mittlerweile Templates mit, die die Umsetzung der Use Cases im eigenen Unternehmen vereinfachen und beschleunigen.

Zu den gr枚脽ten Herausforderungen geh枚ren:

• Innovation: Eine patienten-zentrierte Versorgung bedeutet, dass das richtige Fachwissen zur Verf眉gung steht, egal wo sich der Patient befindet. Technologien wie das Da Vinci Surgical System erm枚glichen es Chirurgen, komplexe Operationen aus der Ferne durchzuf眉hren.
• Sicherheit: Organisationen des Gesundheitswesens m眉ssen sensible Patientendaten, einschlie脽lich medizinischer Aufzeichnungen, pers枚nlicher Informationen und Finanzdaten, vor unbefugtem Zugriff oder Diebstahl sch眉tzen. In dem Ma脽e, in dem Gesundheitssysteme digital verwaltet werden, steigt das Risiko von Datenschutzverletzungen und Cyberangriffen, so dass die Datensicherheit zu einem wichtigen Anliegen wird. Organisationen des Gesundheitswesens sind beispielsweise h盲ufig Ziel von Ransomware und Datenschutzverletzungen wie der
• 滨苍迟别谤辞辫别谤补产颈濒颈迟盲迟: Verschiedene Gesundheitssysteme und -anwendungen k枚nnen unterschiedliche Datenformate und Protokolle verwenden, was den Austausch von Informationen und die Koordinierung der Versorgung zwischen Gesundheitsdienstleistern und Einrichtungen erschwert. Dieser Mangel an Interoperabilit盲t kann zu Fehlern, Verz枚gerungen und Redundanzen bei der Versorgung f眉hren.
• Systemintegration: Die Integration unterschiedlicher Technologien, Anwendungen und Ger盲te ist f眉r Organisationen im Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung. Viele Systeme sind jedoch nicht f眉r die Zusammenarbeit konzipiert, was zu Ineffizienzen, Dateninkonsistenzen und Schwierigkeiten beim Datenaustausch f眉hrt und den Krankenhausbetrieb st枚rt.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: IT-Netzwerke im Gesundheitswesen m眉ssen zahlreiche gesetzliche Vorschriften und Datenschutzbestimmungen einhalten.
• Kosten: Die Implementierung und Wartung von IT-Netzwerken im Gesundheitswesen kann teuer sein, insbesondere f眉r kleinere Organisationen. Gesundheitsdienstleister m眉ssen au脽erdem sicherstellen, dass ihre Netzwerke den Anforderungen des klinischen Umfelds gerecht werden, z. B. der 脺bertragung gro脽er Datenmengen und der Datenverarbeitung in Echtzeit. Erfahren Sie mehr dar眉ber, wie Sie mit 麻豆学生精品版 die Kosten f眉r Ger盲te, Software, Cloud und Netzwerk senken k枚nnen.
• Benutzerakzeptanz und Schulung: Anbieter und Mitarbeiter im Gesundheitswesen str盲uben sich m枚glicherweise gegen neue Technologien oder ben枚tigen mehr F盲higkeiten, um sie effektiv zu nutzen. Angemessene Schulungen und Unterst眉tzung sind entscheidend, um die optimale Nutzung der Technologie zu gew盲hrleisten.

Die Rolle der IT bei der Bew盲ltigung des Wandels

Die Implementierung und Verwaltung von Technologien im Gesundheitswesen ist eine Aufgabe der IT-Abteilung, aber der Planungsprozess erfordert die Zusammenarbeit mit klinischen F眉hrungskr盲ften, um eine optimale Versorgung zu gew盲hrleisten, wann und wo sie ben枚tigt wird. Die Investition in geeignete Ressourcen, einschlie脽lich Personal, Prozesse und Technologie, ist entscheidend f眉r die Bereitstellung au脽ergew枚hnlicher Patientenerfahrungen. Um mit diesen Ver盲nderungen Schritt halten zu k枚nnen, m眉ssen Krankenh盲user in den Aufbau zukunftsweisender Architekturen investieren, die technologische Fortschritte unterst眉tzen, um das Patientenerlebnis zu verbessern, das Gesundheitspersonal zu unterst眉tzen und die Abl盲ufe zu rationalisieren.

End-to-End-Netzwerktransparenz zur Harmonisierung der IT im Gesundheitswesen

Moderne Gesundheitstechnologien wie Herzmonitore, Biosensoren, Oximeter, Blutdruckmessger盲te usw. und die M枚glichkeit, Gesundheitsberichte online einzusehen, k枚nnen die Zusammenarbeit und Konsultation mit Kollegen und Fach盲rzten w盲hrend der Visite im Krankenhaus oder in der Praxis, von Kliniken in der Region aus oder wann und wo auch immer erforderlich, in Echtzeit f枚rdern. Die Vorteile beschr盲nken sich nicht auf den Zugriff auf Patientenakten und die Verbesserung der Patientenversorgung. Sie k枚nnen auch die Verwaltung des t盲glichen Krankenhausbetriebs erheblich erleichtern, z. B. die Dienstplanung des Personals, die Sterilisation von Ger盲ten, die Buchung von Operationen und vieles mehr. Allerdings erh枚hen diese Ger盲te die Belastung des LAN- und WiFi-Netzwerks des Krankenhauses.

F眉r die erfolgreiche Integration von Technologien zur Erm枚glichung der Kommunikation ist ein zuverl盲ssiges Basisnetzwerk, das diese unterst眉tzt, von entscheidender Bedeutung. Um dies zu erreichen, ben枚tigen IT-Teams eine umfassende End-to-End-Netzwerktransparenz, damit alle Anwendungen miteinander verbunden bleiben.

Bew盲ltigung der Herausforderungen im Zusammenhang mit der neuen Technologie im Gesundheitswesen

Die intensive Nutzung von IT erh枚ht das Risiko einer Datenverletzung. Die Verwaltung verschiedener Endpunkte, einschlie脽lich mobiler Benutzer, medizinischer Ger盲te und Anwendungen, ist komplex – Bring Your Own Device (BYOD) k枚nnte die Komplexit盲t noch erh枚hen. Eine steigende Anzahl von Ger盲ten kann auch die Infrastruktur, Bandbreite und IT-Ressourcen belasten.

Krankenh盲user k枚nnen Tools wie Alluvio Aternity Digital Experience Management (DEM) einsetzen, um diese Herausforderungen zu bew盲ltigen. Alluvio Aternity DEM ist eine umfassende Plattform, die technische Telemetriedaten von Desktop- und mobilen Endger盲ten erfasst und speichert. Sie erm枚glicht IT-Teams einen besseren Einblick in das tats盲chliche Benutzererlebnis und die Ger盲teleistung, wodurch Entscheidungen 眉ber den Austausch von Ger盲ten auf der Grundlage der Leistung getroffen und 眉berfl眉ssige oder nicht ausreichend genutzte Softwarelizenzen identifiziert und beseitigt werden k枚nnen. Durch die Eind盲mmung der Schatten-IT k枚nnen IT-Teams die Softwarenutzung effektiver verwalten, 眉berfl眉ssige L枚sungen identifizieren und eliminieren und Budgets effizienter nutzen.

Der Alluvio NetProfiler听erwies sich als unglaublich wertvoll f眉r die 脺berwachung des komplexen Krankenhausnetzwerks, das eine st盲ndige Kommunikation zwischen internen und externen Endpunkten erfordert. Mit der durchg盲ngigen Netzwerk眉berwachung und -transparenz kann das Krankenhaus den Informationsfluss steuern, den Gesundheitszustand der Patienten in Echtzeit 眉berwachen, Versicherungsanspr眉che bearbeiten, Krankenakten pflegen und den Betrieb insgesamt verbessern.

Alluvio AppResponse erm枚glicht dem Krankenhaus die 脺berwachung und Analyse der netzwerkbasierten Anwendungsleistung, so dass Probleme schnell behoben werden k枚nnen, um Unterbrechungen im t盲glichen Betrieb zu vermeiden. Alluvio NetIM bildet die Anwendungsnetzwerkpfade ab und erm枚glicht so eine granulare 脺berwachung und Fehlerbehebung der IT-Infrastruktur. Diese Zuordnung ist besonders in Krankenh盲usern wichtig, in denen die Mitarbeiter verschiedener Funktionen unterschiedliche Anwendungen verwenden. Schlie脽lich bietet das Alluvio Portal integrierte Netzwerk- und Anwendungseinblicke, die es dem Krankenhaus erm枚glichen, die Kontrolle 眉ber sein Netzwerk zu erlangen und sicherzustellen, dass seine IT-Systeme ordnungsgem盲脽 funktionieren.

In operative Exzellenz investieren

Zusammenfassend l盲sst sich sagen, dass eine durchg盲ngige Netzwerktransparenz die verborgenen Aspekte des 脰kosystems im Gesundheitswesen freilegt und es dem Pflegepersonal erm枚glicht, eine qualitativ hochwertige und personalisierte Patientenversorgung zu bieten. Um mit diesen Fortschritten Schritt zu halten, k枚nnen Krankenh盲user in zukunftsweisende Tools und Anwendungen investieren, die von einem Hochleistungsnetzwerk unterst眉tzt werden, um das Patientenerlebnis und die betriebliche Qualit盲t zu verbessern. Erfahren Sie, wie Sie mit Alluvio Aternity DEM mehr aus Ihrem IT-Budget herausholen k枚nnen, bevor Sie die Integration neuer Technologien in den IT-Stack Ihrer Gesundheitseinrichtung planen.

Die (VWE) ist eine der gr枚脽ten Desktop-Veranstaltungen in Deutschland, auf der Kunden, Partner und Anbieter zusammenkommen, um Erfahrungen auszutauschen und Erkenntnisse 眉ber den digitalen Arbeitsplatz zu teilen. Das Besondere an dieser Veranstaltung ist der Networking Aspekt. In Vortr盲gen stellen Unternehmen ihre Strategien zur Bew盲ltigung aktueller Herausforderungen vor, w盲hrend L枚sungsanbieter zeigen, wie sich ihre Technologien weiterentwickeln.

Employee Experience ist allgegenw盲rtig

Die Bedeutung der Mitarbeitererfahrung zog sich durch die gesamte Veranstaltung. Unternehmen, wie Lufthansa haben berichtet, wie sie vom Outsourcing wieder zu Insourcing gegangen sind und dabei Cloud Technologien und Standardisierungen f眉r den Workplace verwendet haben. Dabei wurde immer deutlicher, wie wichtig es ist, die Mitarbeiter und Stakeholder in den Prozess einzubinden. Auch TUI, welche die globale Infrastruktur f眉r einen hybriden Arbeitsplatz neu ausgerichtet hat, hat von der Wichtigkeit der genauen Abstimmung der Stakeholder berichtet.

Statt auf Microsoft 365 zu setzen, hat K盲rcher die Reise in Google Workspace angetreten. Diese Umstellung wurde schnellstm枚glich, aber doch behutsam vorgenommen, um die Mitarbeiter mitzunehmen.

User Experience Monitoring ist im Markt angekommen

Neben vielen Unternehmen waren auch etliche Software-Hersteller auf der VWE vertreten. Besonders der User-Experience Monitoring Bereich war mit ControlUp, Nexthink und Alluvio by 麻豆学生精品版 sehr stark repr盲sentiert. Vor wenigen Jahren war Alluvio (damals noch mit Aternity) als einziger User Experience Monitoring Hersteller auf der VWE pr盲sent.

Das liegt unter anderem daran, dass kaum noch ein IT-Projekt ohne die Betrachtung der User-Experience / Employee Experience erfolgreich umgesetzt werden kann und nun diese Art des Monitorings wirklich im Markt angekommen ist.

Aus Monitoring entwickelt sich Observability f眉r den Desktop

Allerdings hat das klassische User-Experience-Monitoring auch Grenzen,听die nun insbesondere von Alluvio by 麻豆学生精品版 verschoben werden: Daten vom Endger盲t einzusammeln und diese ggf. mit Umfragedaten anzureichern ist nicht ausreichend. Um IT-Projekte erfolgreich zu planen und umzusetzen, muss in den 鈥濰euhaufen鈥� von Daten die Nadel gefunden werden. Die IT muss also genau wissen, wonach sie sucht. Gleiches gilt auch, wenn Unternehmen, mit Desktop Monitoring Tools, Troubleshooting betreiben m枚chten. Die Daten sind vorhanden, m眉ssen aber durch Expertenwissen angereichert und interpretiert werden.

Und genau hier setzte mein Vortrag auf der VWE an: Die Zukunft von Employee bzw. User-Experience Monitoring liegt in Observability. Daten m眉ssen ggf. aus anderen Systemen angereichert und automatisch vor analysiert und mit Kontext versehen werden, damit Unternehmen die notwendigen Mehrwerte daraus ziehen k枚nnen. Ebenso kann Observability mit den Daten auch aktiv arbeiten, was bedeutet, dass z.B. 眉ber ein Ablaufdiagramm definiert werden kann, welche Aktionen ausgef眉hrt werden sollen, wenn eine bestimmte Situation eintrifft, um diese weiter zu analysieren bzw. zu beseitigen.

Observability und IT-Daten k枚nnen ESG und Sustainability Projekte unterst眉tzen

Observability und IT-Daten k枚nnen auch zur Unterst眉tzung von ESG- und Sustainability Zielen genutzt werden. Die User-Experience Monitoring Daten liefern Information dar眉ber, ob ein Endger盲t die gesamte Nacht in Betrieb war und keine Interaktion oder aktive Rechenarbeit vorgenommen wurde. Also, der Mitarbeiter z.B. nur den Monitor ausgeschaltet und den Arbeitsplatz verlassen hat.

Diese Datenkonstellation kann nun verwendet werden, um verschiedene Aktionen automatisch auszuf眉hren, zum Beispiel:

1. Der Mitarbeiter wird am n盲chsten Tag automatisch per 鈥濸op-Up鈥� oder Umfrage dar眉ber informiert, dass er nachts seinen Computer herunterfahren soll, um Energie zu sparen.
2. Zus盲tzlich k枚nnte die IT dem Mitarbeiter aber auch anbieten, automatisch eine Konfigurations盲nderung vorzunehmen, dass der Computer sich selbst 鈥瀞chlafen legt鈥�, wenn der Mitarbeiter ihn f眉r eine l盲ngere Zeit nicht ben枚tigt.

脺berdies kann die IT auch automatische Auswertungen vornehmen, um bereits im Vorfeld festzustellen, wie viel Energie bzw. CO鈧�, durch diesen Automatismus, eingespart werden k枚nnen.

PC Lifecycle auf 5 bis 7 Jahre erweitern

HP als Ger盲tehersteller, hat auf der VWE dieses Jahr ebenfalls das Thema ESG/Sustainability aufgenommen und dargestellt, dass Arbeitsplatzger盲te auch bis zu 7 Jahre lang betrieben werden k枚nnen, um dadurch den CO鈧�-贵耻脽补产诲谤耻肠办 zu verringern. Die Kollegen haben auch deutlich gemacht, dass dazu unbedingt gepr眉ft werden sollte, ob die Leistung des PC sich nicht negativ auf die Erfahrungen der Benutzer auswirkt. Und genau dies ist ebenfalls eine Dom盲ne von Observability am Desktop. Das Video “IT Asset Cost Reduction for Digital Workplace Teams” gibt einen kleinen Einblick in die M枚glichkeiten:

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Auf ein Wiedersehen in 2024

Die n盲chste Virtual Workplace Evolution findet am 19.-21. Juni 2024 in Berlin statt. Wir freuen uns schon auf ein Wiedersehen und einen anregenden Erfahrungsaustausch!

W盲hrend Nachhaltigkeit, Ethik und Unternehmensf眉hrung im Allgemeinen als nicht-finanzielle Leistungsindikatoren betrachtet werden, besteht die Aufgabe eines ESG-Programms darin, die Rechenschaftspflicht und die Umsetzung von Systemen und Prozessen zum Management der Auswirkungen eines Unternehmens, wie z. B. seines CO鈧�-贵耻脽补产诲谤耻肠办s und der Art und Weise, wie es Mitarbeiter, Lieferanten und andere Stakeholder behandelt, sicherzustellen.

Herausforderung: akkurate Zahlen

Um eine vertrauensw眉rdige ESG-Initiative zu etablieren, m眉ssen Unternehmen Daten aus verschiedenen Bereichen beschaffen. Die schwierigste Herausforderung dabei ist, akkurate und zuverl盲ssige Zahlen zu erhalten. Ein Beispiel aus der IT veranschaulicht dies:

Unternehmen, die ihre eigenen Rechenzentren betreiben, haben die M枚glichkeit, den Energieverbrauch dieser genau zu erfassen. Durch eigene Stromkreise und Stromz盲hler kann dies mit gro脽er Genauigkeit geschehen. Schwieriger ist es, den Stromverbrauch von Arbeitsplatzrechnern, Monitoren und Druckern zu ermitteln, vor allem dann, wenn diese nicht mehr in den eigenen Geb盲uden, sondern in Home-Offices untergebracht sind.
Der Stromverbrauch von Arbeitsplatzrechnern wird daher meist nur gesch盲tzt. Viele Unternehmen nehmen heute einfach den maximalen Stromverbrauch oder die ver枚ffentlichte Durchschnittswerte f眉r ihre Berechnungen an. Dies f眉hrt zu sehr ungenauen Werten.

Diese ungenauen Daten reichen im ersten Schritt aus, um einen 脺berblick 眉ber die Situation zu bekommen. Das Ziel von ESG-Programmen ist es jedoch, eine Verbesserung unter Ber眉cksichtigung des Kosten-Nutzen-Verh盲ltnisses zu erreichen. So ist beispielsweise der Austausch eines alten Desktop-PCs gegen einen modernen Mini-PC nicht unbedingt nachhaltiger. Auch die Herstellung von neuen Computern hinterl盲sst einen CO鈧�-贵耻脽补产诲谤耻肠办. Entscheidend ist, ob die Nutzer mit dem alten PC das gleiche Nutzungserlebnis haben wie mit einem Neuen. Vielleicht hilft auch ein kleines Hardware-Upgrade, um den PC effizienter zu machen.

Observability bringt die n枚tigen Einsichten

Und genau hier hilft Observability. Observability ist die Weiterentwicklung des IT-Monitorings und wird bereits in Teilen der IT eingesetzt. Die aus dieser Quelle gewonnenen Informationen k枚nnen in ESG-Projekten verwendet werden. Vor allem, um pr盲zisere Aussagen zu treffen und die Kosten-Nutzen-Frage besser beurteilen zu k枚nnen.
Dies gilt nicht nur f眉r den Arbeitsplatz, auf dem sich feststellen l盲sst, wie benutzerfreundlich und effizient alte Computer sind und ob sie gegebenenfalls aufger眉stet oder ersetzt werden sollten. Es l盲sst sich auch feststellen, welche Anwendungen besonders viel Netzverkehr erzeugen, was wiederum zu einer entsprechenden CO鈧�-Belastung der Rechenzentren aus den Netzwerken f眉hrt. Mithilfe von Observability-Daten lassen sich Rechenzentrumskonsolidierungen oder Cloud-Migrationen unter ESG-Gesichtspunkten bewerten, planen und durchf眉hren.

Nutzung von IT-Daten f眉r die ESG-Perspektive

IT-Abteilungen sowie Anbieter von Observability听L枚sungen wie Alluvio by 麻豆学生精品版 k枚nnen einen gro脽en Beitrag zu ESG-Initiativen leisten. Die in der IT gesammelten Daten k枚nnen umgewandelt und f眉r Nachhaltigkeitsprojekte genutzt werden, um messbare Erfolge zu erzielen, die auch den Kosten/Nutzen ber眉cksichtigen. Wichtig ist, dass die in den Berechnungen verwendeten Parameter an die spezifische Situation des Unternehmens angepasst werden m眉ssen. So unterscheidet sich z.B. der CO2eq/kWh听die Energiekosten von Land zu Land und von Unternehmen zu Unternehmen.

Bevor IT-Abteilungen gro脽e ESG-Projekte in Angriff nehmen, k枚nnen bereits mit kleinen 鈥淨uick Wins鈥� Erfolge erzielt werden:

Es ist leicht zu analysieren, ob ein Server im Rechenzentrum noch l盲uft, oder nicht mehr genutzt wird. Ein weiterer Ansatzpunkt ist, festzustellen, ob die Benutzer ihre Computer nachts herunterfahren oder in den Ruhezustand versetzen. Ist dies nicht der Fall, kann eine einfache 脛nderung der Einstellungen daf眉r sorgen, dass der Computer nach ein paar Minuten Leerlaufzeit automatisch in den Ruhezustand versetzt wird. Da Nachhaltigkeit aber auch viel mit Verst盲ndnis zu tun hat, k枚nnte man den Nutzer auch einfach automatisch auf eine bestimmte Situation aufmerksam machen und ihn 眉ber die Auswirkungen auf die Umwelt sensibilisieren.

Die Daten aus den Observability-L枚sungen der IT bringen mehr Kontext in Nachhaltigkeitsprojekte und helfen so, nicht nur Quick Wins zu entdecken, sondern auch ESG Projekte erfolgreich umzusetzen.

Eine der gr枚脽ten Veranstaltungen rund um den Desktop in Deutschland ist die (VWE). Hier treffen sich Kunden, Partner und Hersteller f眉r einen Erfahrungsaustausch zu Themen zum digitalen Arbeitsplatz. Das Besondere an dieser Veranstaltung ist der Networking Aspekt. Unternehmen berichten in Vortr盲gen, wie sie aktuelle Herausforderungen angehen und L枚sungsanbieter zeigen, wie sich die Technologien weiterentwickeln.

Employee Experience ist allgegenw盲rtig

Unternehmen, wie Lufthansa haben berichtet, wie sie vom Outsourcing wieder zu Insourcing gegangen sind und dabei Cloud Technologien und Standardisierungen f眉r den Workplace verwendet haben. Dabei wurde immer deutlicher, wie wichtig es ist, die Mitarbeiter und Stakeholder in den Prozess einzubinden. Auch TUI, welche die globale Infrastruktur f眉r einen hybriden Arbeitsplatz neu ausgerichtet hat, hat von der Wichtigkeit der genauen Abstimmung der Stakeholder berichtet.

Statt auf Microsoft 365 zu setzen, hat K盲rcher die Reise in Google Workspace angetreten. Diese Umstellung wurde schnellstm枚glich, aber doch behutsam vorgenommen, um die Mitarbeiter mitzunehmen.

User Experience Monitoring ist im Markt angekommen

Neben vielen Unternehmen waren auch etliche Software-Hersteller auf der VWE vertreten. Besonders der User-Experience Monitoring Bereich war mit ControlUp, Nexthink und Alluvio by 麻豆学生精品版 sehr stark repr盲sentiert. Vor wenigen Jahren war Alluvio (damals noch mit Aternity) als einziger User Experience Monitoring Hersteller auf der VWE pr盲sent.

Das liegt unter anderem daran, dass kaum noch ein IT-Projekt ohne die Betrachtung der User-Experience / Employee Experience erfolgreich umgesetzt werden kann und nun diese Art des Monitorings wirklich im Markt angekommen ist.

Aus Monitoring entwickelt sich Observability f眉r den Desktop

Allerdings hat das klassische User-Experience-Monitoring auch Grenzen, die nun insbesondere von Alluvio by 麻豆学生精品版 verschoben werden: Daten vom Endger盲t einzusammeln und diese ggf. mit Umfragedaten anzureichern ist nicht ausreichend. Um IT-Projekte erfolgreich zu planen und umzusetzen, muss in den 鈥濰euhaufen鈥� von Daten die Nadel gefunden werden. Die IT muss also genau wissen, wonach sie sucht. Gleiches gilt auch, wenn Unternehmen, mit Desktop Monitoring Tools, Troubleshooting betreiben m枚chten. Die Daten sind vorhanden, m眉ssen aber durch Expertenwissen angereichert und interpretiert werden.

Und genau hier setzte mein Vortrag auf der VWE an: Die Zukunft von Employee bzw. User-Experience Monitoring liegt in Observability. Daten m眉ssen ggf. aus anderen Systemen angereichert und automatisch vor analysiert und mit Kontext versehen werden, damit Unternehmen die notwendigen Mehrwerte daraus ziehen k枚nnen. Ebenso kann Observability mit den Daten auch aktiv arbeiten, was bedeutet, dass z.B. 眉ber ein Ablaufdiagramm definiert werden kann, welche Aktionen ausgef眉hrt werden sollen, wenn eine bestimmte Situation eintrifft, um diese weiter zu analysieren bzw. zu beseitigen.

Observability und IT-Daten k枚nnen ESG und Sustainability Projekte unterst眉tzen

Ein Beispiel aus einem aktuellen Sustainability Use Cases verdeutlicht dies: Die User-Experience Monitoring Daten liefern Information dar眉ber, ob ein Endger盲t die gesamte Nacht in Betrieb war und keine Interaktion oder aktive Rechenarbeit vorgenommen wurde. Also, der Mitarbeiter z.B. nur den Monitor ausgeschaltet und den Arbeitsplatz verlassen hat.

Diese Datenkonstellation kann nun verwendet werden, um verschiedene Aktionen automatisch auszuf眉hren:

1. Der Mitarbeiter wird am n盲chsten Tag automatisch per 鈥濸op-Up鈥� oder Umfrage dar眉ber informiert, dass er nachts seinen Computer herunterfahren soll, um Energie zu sparen.
2. Zus盲tzlich k枚nnte die IT dem Mitarbeiter aber auch anbieten, automatisch eine Konfigurations盲nderung vorzunehmen, dass der Computer sich selbst 鈥瀞chlafen legt鈥�, wenn der Mitarbeiter ihn f眉r eine l盲ngere Zeit nicht ben枚tigt.

脺berdies kann die IT auch automatische Auswertungen vornehmen, um bereits im Vorfeld festzustellen, wie viel Energie bzw. CO鈧�, durch diesen Automatismus, eingespart werden k枚nnen.

PC Lifecycle auf 5 bis 7 Jahre erweitern

HP als Ger盲tehersteller, hat auf der VWE dieses Jahr ebenfalls das Thema ESG/Sustainability aufgenommen und dargestellt, dass Arbeitsplatzger盲te auch bis zu 7 Jahre lang betrieben werden k枚nnen, um dadurch den CO鈧�-贵耻脽补产诲谤耻肠办 zu verringern. Die Kollegen haben auch deutlich gemacht, dass dazu unbedingt gepr眉ft werden sollte, ob die Leistung des PC sich nicht negativ auf die Erfahrungen der Benutzer auswirkt. Und genau dies ist ebenfalls eine Dom盲ne von Observability am Desktop. Das Video “IT Asset Cost Reduction for Digital Workplace Teams” gibt einen kleinen Einblick in die M枚glichkeiten:

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Auf ein Wiedersehen in 2024

Die n盲chste Virtual Workplace Evolution findet am 19.-21. Juni 2024 in Berlin statt. Wir freuen uns schon auf ein Wiedersehen und einen anregenden Erfahrungsaustausch!

Die IT ist von entscheidender Bedeutung, aber f眉r viele Unternehmen auch mit enormen Kosten verbunden, doch es gibt M枚glichkeiten, um das IT-Budget zu senken, ohne das digitale Erlebnis, die Mitarbeiterproduktivit盲t oder die Kundenzufriedenheit zu beeintr盲chtigen. Das Schwierige daran ist, den richtigen Bereich f眉r solche Senkungen und einen geeigneten Ansatzpunkt zu finden.

Dieser Blog bietet drei Tipps zum Senken der IT-Kosten: das Identifizieren der richtigen Ger盲te f眉r Upgrades, die Bedeutung der IT-Budgetierung und eine Checkliste zur IT-Kostensenkung.

Identifizieren der richtigen Ger盲te f眉r Upgrades

Der erste Schritt zu optimierten IT-Kosten ist die Bewertung der bestehenden Infrastruktur. Mithilfe dieser Bewertung k枚nnen Sie feststellen, welche Ger盲te aktualisiert oder ersetzt werden m眉ssen.

Hier sind drei Tipps zum Identifizieren der richtigen Ger盲te f眉r Upgrades:

1. Lebensdauer von Ger盲ten verl盲ngern: W盲hrend viele Unternehmen ihre Ger盲te aufgrund ihres Alters ersetzen, k枚nnen Sie Geld sparen, wenn Sie sich stattdessen auf deren Performance konzentrieren. Manchmal funktionieren 盲ltere Ger盲te immer noch gut und m眉ssen nicht ersetzt werden, wodurch enorme Ger盲tekosten eingespart werden k枚nnen.
2. Mitarbeitern geeignete Ger盲te bereitstellen: Achten Sie darauf, dass Ihre Mitarbeiter Ger盲te mit einer geeigneten Performance verwenden. Wenn Sie die Ger盲te der Mitarbeiter modernisieren, 眉berpr眉fen Sie ihre Anforderungen. Ein Benutzer, der haupts盲chlich anspruchslose Anwendungen nutzt, braucht eventuell kein besonders schnelles Ger盲t. Doch ein anderer Mitarbeiter, der t盲glich ressourcenintensive Anwendungen nutzt, braucht ein entsprechend leistungsstarkes Ger盲t.
3. Ger盲te mit schlechter Leistung identifizieren: W盲hrend die Lebensdauer von 盲lteren Ger盲ten, die noch gut funktionieren, verl盲ngert werden sollte, k枚nnen neuere Ger盲te hinter den Erwartungen zur眉ckbleiben. Wenn Sie solche Ger盲te identifizieren, k枚nnen Sie Performance-Probleme eventuell proaktiv beheben, um Ausgaben zu sparen.

Bedeutung der IT-Budgetierung

Sobald Sie die richtigen Ger盲te f眉r das Upgrade identifiziert haben, sollten Sie ein IT-Budget aufstellen. Die IT-Budgetierung hat eine entscheidende Bedeutung f眉r die effektive Verwaltung der IT-Kosten.

Hier sind einige wichtige Vorteile der IT-Budgetierung:

• Softwarelizenzen optimieren: Bewerten Sie die Software, die Sie verwenden, und die Lizenzen, die Sie haben. Es ist m枚glich, dass Sie f眉r Lizenzen bezahlen, die Sie nicht verwenden, Mitarbeiter redundante Software nutzen oder Schatten-IT-Anwendungen Ihre Softwarekosten in die H枚he treiben.
• Netzwerkinfrastruktur 眉berpr眉fen: 脺berpr眉fen Sie die Netzwerkinfrastruktur und stellen Sie fest, wo Engp盲sse vorliegen. Mithilfe dieser 脺berpr眉fung k枚nnen Sie Bereiche identifizieren, in denen Sie die Netzwerkinfrastruktur aktualisieren oder optimieren k枚nnen, um die Bandbreitenkosten zu reduzieren.
• Cloud-Ausgaben bewerten: Cloud-Kosten k枚nnen schnell wachsen, wenn Sie zu cloudnativen oder Hybrid-Cloud-Umgebungen migrieren. Es ist 盲u脽erst wichtig, dass Sie die Rechnungen Ihres Cloud-Anbieters genau 眉berpr眉fen und verstehen und unn枚tigen Cloud-Traffic minimieren.
• Ausgaben priorisieren: Identifizieren Sie die Bereiche der IT-Investitionen mit dem gr枚脽ten ROI und konzentrieren Sie die Ausgaben zuerst auf diese Bereiche. Messen Sie die Auswirkungen von geplanten und laufenden 脛nderungen bez眉glich digitalem Erlebnis, Anwendungs-Performance, Ger盲tezustand und Netzwerk-Performance, um optimale Investitionen sicherzustellen.

Checkliste zur IT-Kostensenkung

Folgen Sie dieser kurzen Checkliste, um mit dem Reduzieren der IT-Kosten loszulegen:

• IT nach Gesch盲ftszielen ausrichten: Stellen Sie sicher, dass Ihre IT-Investitionen Ihren Gesch盲ftszielen entsprechen, sodass Sie die IT-Kosten optimieren und zugleich das gesch盲ftliche Wachstum voranbringen k枚nnen.
• Strategie zur Ger盲temodernisierung festlegen: Identifizieren Sie, welche Ger盲te ersetzt, welche repariert und welche weiterhin verwendet werden sollten.
• Einsparpotenzial identifizieren: Suchen Sie nach M枚glichkeiten, um die bestehenden Ausgaben zu reduzieren, beispielsweise f眉r Softwarelizenzen, Cloud-Nutzung und Netzwerkbandbreite.
• IT-Prozesse automatisieren: Automatisieren Sie IT-Prozesse, um manuelle Arbeiten zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.

Letztendlich ist es f眉r jedes Unternehmen 盲u脽erst wichtig, die IT-Kosten zu senken. Der Schl眉ssel liegt darin, die IT-Infrastruktur zu optimieren, w盲hrend unn枚tige Ausgaben minimiert werden.

Das Management des Nutzererlebnisses ist ein wichtiges Thema f眉r Unternehmen aller Gr枚脽en, da es erhebliche Auswirkungen auf die Produktivit盲t der Mitarbeiter, Zufriedenheit der Kunden und letztendlich den Gesch盲ftserfolg haben kann. Sein zentrales Ziel besteht darin, allen Benutzern ein positives Erlebnis zu verschaffen, seien es Mitarbeiter, Kunden oder Gesch盲ftspartner. Es kann mit vielf盲ltigen Ans盲tzen erreicht werden, wie Monitoring, Analysen und Strategien zur Verbesserung der Performance von Systemen, Anwendungen und Ger盲ten.

Das h枚rt sich einfach an, aber Anbieter und Vordenker auf dem Markt machen es kompliziert, indem sie verschiedene verwandte Begriffe verwenden, um dieses Ziel zu beschreiben. Digital Experience Monitoring, Digital Experience Management und Digital Employee Experience Management sind verschiedene Namen f眉r 盲hnliche Software-Kategorien. Sehen Sie sich die Gartner-Markt眉bersicht f眉r Digital Experience Monitoring an, um die wichtigsten Anbieter kennenzulernen.

Die Rolle von Monitoring im Management des Nutzererlebnisses

Monitoring ist ein Schl眉sselelement vom Management des Nutzererlebnisses. Dabei wird die Performance von verschiedenen Komponenten der IT-Umgebung mit Auswirkungen auf das Nutzererlebnis erfasst, darunter Ger盲te, Server, Anwendungen und Netzwerkressourcen. Unternehmen k枚nnen Daten zu diesen Komponenten sammeln und korrelieren, um Einblicke in die Ursachen von Performance-Problemen, die das Nutzererlebnis beeintr盲chtigen, zu gewinnen und Verbesserungspotenzial zu identifizieren.

Wenn beispielsweise beim 脰ffnen einer bestimmten Anwendung langsame Ladezeiten auftreten, k枚nnen IT-Teams Tools f眉r das Monitoring des Nutzererlebnisses einsetzen, um die Performance der Anwendung nachzuverfolgen und m枚gliche Engp盲sse oder andere Problemursachen zu identifizieren. Produkte wie unsere Aternity Digital Experience Management-Plattform erm枚glichen es IT-Teams, die Quelle der Langsamkeit auf das Endger盲t, das Netzwerk oder den Backend-Anwendungsdienst eingzurenzen. Das IT-Team kann dann die n盲here Ursache ermitteln und geeignete Korrekturma脽nahmen ergreifen. Dabei ist zu beachten, dass das Monitoring der Performance-Kennzahlen von Ger盲ten, Systemen und Anwendungen notwendig, aber f眉r ein effektives Management des Nutzererlebnisses nicht ausreichend ist. Management der Ger盲te-Performance ist nicht dasselbe wie Management des Nutzererlebnisses. Es ist nur einer der Faktoren.

Die Bedeutung von Analysen f眉r das Management des Nutzererlebnisses

Ein weiteres wichtiges Element vom Management des Nutzererlebnisses sind Analysen. Wenn Unternehmen Daten zur Benutzeraktivit盲t und Systemleistung erfassen und analysieren, k枚nnen sie Einblicke dazu gewinnen, wie ihre IT-Systeme verwendet werden, und Verbesserungspotenzial identifizieren. Dabei k枚nnen sie Daten zum Benutzerverhalten analysieren, beispielsweise wie oft sie auf eine bestimmte Anwendung zugreifen, oder auch die Anwendungsantwortzeit beim Ausf眉hren bestimmter Aufgaben in einer gesch盲ftskritischen Anwendung.

Die meisten Produkte f眉r das Management des Nutzererlebnisses erm枚glichen es IT-Teams, Probleme proaktiv zu identifizieren und zu l枚sen, bevor schwerwiegende Auswirkungen entstehen. Unternehmen k枚nnen die Systemleistung 眉berwachen und das Benutzerverhalten analysieren, um potenzielle Probleme fr眉hzeitig zu identifizieren und Schritte einleiten, um gr枚脽ere St枚rungen zu vermeiden. Produkte wie Aternity beinhalten Funktionen f眉r die Automatische Fehlerbehebung, um die g盲ngigsten Benutzerprobleme zu beheben. Mithilfe der automatischen Fehlerbehebung k枚nnen IT-Teams ein Problem beim Nutzererlebnis oftmals l枚sen, noch bevor die Mitarbeiter es bemerken. Sehen Sie sich diese kurze Video an, um die automatische Fehlerbehebung in Aktion zu erleben:

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Was w盲re ein Beispiel f眉r das Nutzererlebnis?

Die Performance einer Anwendung oder Website w盲re ein gutes Beispiel f眉r ein Nutzererlebnis, das jeder kennt. Benutzer erwarten, dass Anwendungen und Websites schnell laden und reagieren. Wenn eine Anwendung lange l盲dt oder nur langsam auf Benutzereingaben reagiert, leidet das Nutzererlebnis. Das kann erhebliche Auswirkungen auf das Gesch盲ft haben. zeigen beispielsweise Folgendes:

• Die ideale Website-Ladezeit auf Mobilger盲ten betr盲gt 1鈥�2听Sekunden.
• 53听% der mobilen Website-Besuche werden abgebrochen, wenn der Ladevorgang l盲nger als 3听Sekunden dauert.
• Eine 2-sek眉ndige Verz枚gerung der Ladezeit f眉hrte zu einer Abbruchquote von bis zu 87听%.

Weitere technische Faktoren, die das Nutzererlebnis beeintr盲chtigen k枚nnen, sind die Netzwerkverbindung, Serververf眉gbarkeit und Qualit盲t der Benutzeroberfl盲che. Wenn ein Benutzer beispielsweise 眉ber eine langsame oder unzuverl盲ssige Netzwerkverbindung auf eine Anwendung zugreift, kann das zu einer schlechten Performance und Frustration f眉hren. Auch ein Server mit hohem Traffic kann zu langsamen Ladezeiten und anderen Performance-Problemen f眉hren.

Wenn viele Mitarbeiter im Homeoffice arbeiten, besteht die Herausforderung f眉r die IT darin, dass sich auch Faktoren wie die WLAN-Signalst盲rke und Bandbreite sowie Leistung des Internetanbieters auf das Nutzererlebnis auswirken. Aber diese Faktoren liegen au脽erhalb der direkten Kontrolle der IT-Abteilung. Das IT-Team ben枚tigt ein Monitoring-System wie 麻豆学生精品版 IQ, das Telemetriedaten aus der gesamten IT-Umgebung erfasst und analysiert, um Probleme zu identifizieren.

Warum ist die Verbesserung des Nutzererlebnisses wichtig?

Unternehmen, die das Management des Nutzererlebnisses einsetzen, um ein nahtloses und schnelles Nutzererlebnis bereitzustellen, k枚nnen die Mitarbeiterproduktivit盲t und Kundenzufriedenheit verbessern. Einige der Vorteile:

F眉r Mitarbeiter:

• H枚here Produktivit盲t: Wenn Mitarbeiter schnelle, zuverl盲ssige und benutzerfreundliche IT-Systeme verwenden, k枚nnen sie ihre Aufgaben effizienter erledigen, wodurch die Produktivit盲t verbessert wird.
• Weniger Frustration und Stress: Wenn Mitarbeiter IT-Systeme ohne Performance-Probleme nutzen k枚nnen, sind sie seltener frustriert oder gestresst, was sich in einer besseren Arbeitsmoral und Zufriedenheit widerspiegelt.
• St盲rkere Arbeitsleistung und Bindung: Mitarbeiter, die mit ihren IT-Systemen zufrieden sind, bleiben eher bei ihrem derzeitigen Arbeitgeber.

F眉r Kunden:

• H枚here Zufriedenheit und Treue: Wenn Kunden positive Erlebnisse mit den IT-Systemen eines Unternehmens verbinden, sind sie h盲ufiger mit dessen Produkten oder Diensten zufrieden und werden zu treuen Kunden.
• Mehr Absatz und Einnahmen: Kunden mit einem positiven Erlebnis bestellen h盲ufiger noch einmal beim Unternehmen und empfehlen es weiter, wodurch mehr Absatz und Einnahmen erzielt werden k枚nnen.
• Besseres Markenimage: Unternehmen, die auf das Nutzererlebnis achten und ihren Kunden ein positives Erlebnis bieten, etablieren h盲ufiger einen guten Ruf f眉r Qualit盲t und Service, wodurch neue Kunden angezogen und bestehende gebunden werden.

Wie hat hybride Arbeit die Bedeutung vom Management des Nutzererlebnisses ver盲ndert?

Der Aufstieg von Hybrid- und Remote-Arbeit verleiht dem Management des Nutzererlebnisses aus verschiedenen Gr眉nden eine gr枚脽ere Bedeutung:

Wachsende Abh盲ngigkeit von Technologie

Da mehr Mitarbeiter aus der Ferne arbeiten, sind Unternehmen auf IT-Systeme angewiesen, um die Kommunikation, Zusammenarbeit und Produktivit盲t zu verbessern. Dadurch ist das Nutzererlebnis noch wichtiger, denn Mitarbeiter brauchen schnelle, zuverl盲ssige und benutzerfreundliche IT-Systeme, um ihre Aufgaben effektiv erledigen zu k枚nnen.

H枚here Komplexit盲t

Hybrid- oder Remote-Arbeitsumgebungen k枚nnen komplexer als herk枚mmliche B眉roumgebungen sein, da die Mitarbeiter von verschiedenen Standorten und Ger盲ten auf Systeme und Anwendungen zugreifen. Diese zus盲tzliche Komplexit盲t kann das Management und die Optimierung des Nutzererlebnisses erschweren.

Gr枚脽ere Sicherheitsrisiken

Remote-Arbeit ist auch mit gr枚脽eren Sicherheitsrisiken verbunden, da Mitarbeiter von unsicheren Netzwerken oder Ger盲ten auf sensible Unternehmensdaten zugreifen k枚nnen. Um ein positives Nutzererlebnis sicherzustellen, aber auch f眉r hohe Sicherheit zu sorgen, m眉ssen Unternehmen den richtigen Kompromiss aus Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit finden.

St盲rkerer Wettbewerb um Talente

Durch die Zunahme von Remote-Arbeit sind Unternehmen nicht mehr auf Arbeitskr盲fte aus ihrer lokalen Umgebung beschr盲nkt. Das bedeutet, dass mehr Unternehmen die besten Talente umwerben, was durch den Fachkr盲ftemangel zus盲tzlich versch盲rft wird, und das Nutzererlebnis kann der entscheidende Faktor sein, um diese f眉r sich zu gewinnen und zu halten.

Hier ist eine 脺bersicht zu den L枚sungen von 麻豆学生精品版 f眉r diese Herausforderungen des hybriden Arbeitsansatzes.

F眉nf Schritte zu einem besseren Nutzerehttps:

Es kann schwierig sein, das Nutzererlebnis zu verbessern, wenn das IT-Budget knapp ist. Doch es gibt einige praktische Methoden zum Verbessern des Nutzererlebnisses, bei denen sich die Ausgaben in Grenzen halten.

1. Nutzererlebnis 眉berpr眉fen: Die 脺berpr眉fung der aktuellen Systeme und Prozesse kann ineffiziente oder frustrierende Bereiche f眉r das Nutzererlebnis aufdecken und Erkenntnisse zu L枚sungen f眉r ein besseres Erlebnis erbringen. Unternehmen verwenden regelm盲脽ige Umfragen, um Informationen zum Erlebnis der Mitarbeiter zu gewinnen, aber das ist auch 眉ber Tools f眉r das Management des Nutzererlebnisses m枚glich.
2. Benutzerfeedback priorisieren: Benutzerfeedback ist ein unersetzliches Tool zur Verbesserung des Nutzererlebnisses. Mit der Priorisierung des Benutzerfeedbacks und der Implementierung von entsprechenden 脛nderungen k枚nnen Unternehmen zeigen, dass sie sich das Feedback der Mitarbeiter und Kunden zu Herzen nehmen.
3. Bestehende Systeme optimieren: Unternehmen verf眉gen oft 眉ber bestehende Systeme und Prozesse, die optimiert werden k枚nnen, um das Nutzererlebnis zu verbessern. Dabei k枚nnen unn枚tige Schritte von einem Prozess entfernt, Workflows verbessert oder die Leistung von bestehenden IT-Systemen optimiert werden.
4. Self-Service-Tools implementieren: Self-Service-Tools, wie Knowledge Bases oder Chatbots, k枚nnen die Frustration der Benutzer verringern, indem sie ihnen einen schnellen und einfachen Zugang zu Informationen oder Unterst眉tzung geben. Diese Tools k枚nnen relativ g眉nstig implementiert werden und das Nutzererlebnis verbessern, indem die Wartezeit reduziert und der Zugriff verbessert wird.
5. Schulungen und Support anbieten: Schulungen und Support f眉r Benutzer k枚nnen auch zu einem insgesamt besseren Erlebnis beitragen. Das kann die Bereitstellung von Schulungen f眉r neue Systeme und Prozesse oder von speziellem Support-Personal zur Behebung von technischen Problemen beinhalten.

Die Verbesserung des Nutzererlebnisses erfordert nicht zwangsweise gro脽e Investitionen. Wenn Unternehmen das Benutzerfeedback priorisieren, die bestehenden Systeme optimieren, Self-Service-Tools implementieren und Schulungen sowie Support anbieten, k枚nnen sie bedeutende Verbesserungen am Nutzererlebnis vornehmen, selbst bei knappem Budget.

Gehen Sie jetzt den ersten Schritt zu einem besseren Nutzererlebnis

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Monitoring (脺berwachung) ist das Erfassen und Analysieren von Daten aus Netzwerken, Anwendungen, Infrastruktur und dem Nutzererlebnis, um Probleme oder Anomalien zu erkennen. Beim Monitoring werden typischerweise Schwellwertalarme festgelegt, um Betreiber oder Entwickler zu benachrichtigen, wenn Fehler auftreten. Das Ziel des Monitorings besteht darin, Einblicke in die Verf眉gbarkeit, Performance und Auslastung zu gewinnen.

Observability (Transparenz) geht einen Schritt weiter, denn sie besch盲ftigt sich mit dem Verst盲ndnis der internen Funktionsweise eines Systems, anstatt nur seine Eingaben und Ausgaben zu 眉berwachen. Observability beinhaltet das Erfassen und Analysieren von Daten auf einer tieferen Ebene und erfordert hochpr盲zise bereichs眉bergreifende Daten, um einen ganzheitlichen Blick auf das Systemverhalten zu erhalten. Das Ziel von Observability besteht darin, die proaktive Erkennung und Behebung von Problemen zu erm枚glichen, anstatt erst im Nachhinein darauf zu reagieren.

Kurz gesagt, sind Observability und Monitoring wie zwei Seiten derselben Medaille. Monitoring bietet grundlegende Einblicke in ein System, um eine 眉bergeordnete Ansicht des Performance-Verhaltens zu erreichen. Observability geht einen Schritt weiter, denn sie betont die Notwendigkeit, die interne Funktionsweise eines Systems zu verstehen, um seine Performance und Zuverl盲ssigkeit zu verbessern.

Was ist Observability?

Observability ist ein Konzept, das in verschiedenen Bereichen verwendet wird, unter anderem in der Technik, Informatik und Systemanalyse. Sie ist die F盲higkeit, die interne Funktionsweise eines Systems oder Prozesses anhand seiner produzierten Daten und Informationen zu verstehen und zu analysieren. Im Wesentlichen entspricht sie dem Grad, zu dem beobachtet und gemessen werden kann, was in einem System vorgeht.

In der Informatik ist Observability oft mit der Software- und Anwendungsentwicklung verbunden. Sie beinhaltet die F盲higkeit, komplexe Softwaresysteme zu 眉berwachen und Fehler zu beheben, indem Daten aus verschiedenen Quellen erfasst werden, darunter Anwendungsprotokolle, Kennzahlen und Verlaufsinformationen. Dadurch k枚nnen Entwickler Probleme in der Software identifizieren und beheben, um ihre gesamte Qualit盲t und Performance zu verbessern.

麻豆学生精品版 Unified Observability von 麻豆学生精品版 weitet das Konzept der Observability auf alle IT-Systeme aus, einschlie脽lich Netzwerk, Infrastruktur, Anwendungen und Nutzererlebnis. Die L枚sung nutzt hochpr盲zise Daten, Analysen, Korrelationen und intelligente Automatisierung, um kontextuelle Daten zu sammeln, die eine schnelle Identifizierung und Behebung von Performance- und Sicherheitsproblemen erm枚glichen.

Observability ist ein wichtiges Konzept, mit dem wir Einblicke in die interne Funktionsweise von komplexen Systemen und Prozessen gewinnen k枚nnen, um ihre Performance, Zuverl盲ssigkeit und gesamte Effektivit盲t zu verbessern.

Was ist Monitoring?

Performance-Monitoring ist das Nachverfolgen und Analysieren der Performance-Kennzahlen eines Systems oder Prozesses, beispielsweise eines Computers, Netzwerks oder einer Anwendung, um sicherzustellen, dass die erforderlichen Performance-Levels oder SLAs (Service Level Agreements) erf眉llt werden. Dabei werden verschiedene Kennzahlen, wie Antwortzeit, Durchsatz und Fehlerraten, 眉berwacht und mit vorab definierten Benchmarks oder Schwellwerten abgeglichen.

Das Ziel von Performance-Monitoring besteht darin, Performance-Probleme, wie langsame Antwortzeiten, hohe Ressourcenauslastung oder Systemabst眉rze, zu identifizieren und zu diagnostizieren, um dann geeignete Korrekturma脽nahmen zu ergreifen. Dazu k枚nnen Systemkonfigurationen angepasst, Hardware- und Softwarekomponenten aktualisiert oder Code und Algorithmen optimiert werden.

Performance-Monitoring spielt eine wesentliche Rolle f眉r die effiziente und effektive Funktionsweise von Systemen und Prozessen sowie die nachhaltige Kundenzufriedenheit und Business听Continuity. Es wird h盲ufig in Branchen wie IT, Telekommunikation, Finanzwesen, Gesundheitswesen und Fertigung verwendet, um die Performance von wichtigen Systemen und Anwendungen zu 眉berwachen und zu optimieren.

Observability und Monitoring: Was ist der Unterschied?

Observability und Monitoring sind wichtige Konzepte in der IT mit etwas unterschiedlichen Bedeutungen.

Monitoring ist im Allgemeinen der Prozess zum Erfassen von Systemdaten, wie Performance, Verf眉gbarkeit und Auslastung, und zum Identifizieren und Diagnostizieren von Problemen oder Optimieren der Performance anhand dieser Daten. Monitoring erfolgt typischerweise mit einer speziellen Telemetrie, die Daten aus verschiedenen Quellen, beispielsweise aus dem Netzwerk oder Anwendungen, erfasst und analysiert.

Observability ist hingegen ein ganzheitlicheres Konzept f眉r die F盲higkeit, das Verhalten und die Performance eines Systems anhand seiner Ausgaben zu verstehen und zu bewerten. Ein solches System liefert ausreichende Informationen, damit IT-Teams sein Verhalten besser verstehen und Probleme einfacher diagnostizieren k枚nnen. Typischerweise bietet es eine klar definierte Oberfl盲che, die es IT-Teams erm枚glicht, Daten zu seinem Verhalten zu sammeln und zu analysieren.

Monitoring ist also eine Komponente von Observability zum Sammeln von Systemdaten, w盲hrend Observability die F盲higkeit ist, das System anhand seiner ausgegebenen Daten zu bewerten.

Welche Vorteile hat Observability?

Observability bietet verschiedene Vorteile, darunter:

1. Schnellere Problemerkennung: Mit Observability k枚nnen Probleme einfacher in ihrer Entstehung erkannt werden, anstatt auf Benutzerbeschwerden oder Ausf盲lle zu warten. Dadurch kann die Ausfallzeit reduziert und die gesamte Zuverl盲ssigkeit verbessert werden.
2. Schnellere Problembehebung: Wenn ein Problem erkannt wurde, k枚nnen Observability-Tools dabei helfen, die genaue Problemursache festzustellen. 麻豆学生精品版 Unified Observability verwendet intelligente Automatisierung, um n眉tzliche Hinweise und Kontext zu sammeln. Das beschleunigt die Problembehebung und Systemwiederherstellung.
3. H枚here Performance: Durch das Monitoring von wichtigen Kennzahlen und Indikatoren kann Observability dazu beitragen, Bereiche mit unzureichender Performance zu identifizieren. Damit k枚nnen die Performance von Netzwerken und Anwendungen sowie das Nutzererlebnis verbessert werden und potenzielle Probleme vor ihrem Auftreten verhindert werden.
4. Bessere Zusammenarbeit: Observability-Tools k枚nnen verschiedenen Teams einer Organisation Einblicke in den internen Zustand eines Systems verschaffen. Das kann die Zusammenarbeit zwischen den Teams verbessern, damit alle auf das gemeinsame Ziel einer besseren Performance und Zuverl盲ssigkeit hinarbeiten.
5. Besseres Kundenerlebnis: Observability verbessert das digitale Nutzererlebnis, indem Probleme schneller erkannt und behoben werden, und f眉hrt so zu einer steigenden Kundenzufriedenheit und -treue.

Was ist 麻豆学生精品版 Unified Observability?

麻豆学生精品版 IQ ist ein SaaS-basierter Unified Observability-Service, der folgenschwere Probleme aufdeckt und den erforderlichen Kontext liefert, um sie schnell zu l枚sen. Er verwendet wichtige Kennzahlen von umfassenden Monitoring-Telemetriedaten 鈥� von Netzwerken, Infrastrukturen, Anwendungen und Benutzern 鈥�, um die Basis von Unified Observability zu schaffen. Der Service setzt vielf盲ltige Analysen ein und korreliert die Daten in f眉nf Dimensionen, um verwandte Indikatoren zu einem einzelnen Vorfall zusammenzufassen und pr盲zise Warnungen mit schneller Problemidentifizierung zu erm枚glichen. Dann verwendet er intelligente Automatisierungen, die Best Practices von IT-Experten replizieren, um Informationen zu sammeln, den Kontext darzustellen und Priorit盲ten zu setzen. Dadurch kann die IT Probleme schneller und effizienter beheben.

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