Wie Predictive Analytics Ihr Engineering Software Management System verbessert
Es ist allgemein bekannt, dass Engineering- und andere technische Software sehr teuer sein kann. Aus diesem Grund sind Unternehmen und Organisationen der Meinung, dass der Einsatz der besten Software-Nutzungsmessungs-Tools entscheidend für die Maximierung ihrer Investitionen und die Optimierung der Lizenzverfügbarkeit ist.
Fortschrittliche Tools zur Verbrauchsmessung können jedoch mehr als nur den aktuellen Status überwachen oder über vergangene Trends berichten.
Mit Hilfe von Predictive Analytics lassen sich auch künftige Trends vorhersagen und mögliche Anomalien in Echtzeit erkennen, was Ihrem Engineering Software Management System und Ihrem Entscheidungsfindungsprozess möglicherweise viele Türen öffnen kann.
Predictive Analytics ist ein Teilbereich der fortgeschrittenen Datenanalyse, der historische Daten, Analysen, statistische Modelle und maschinelles Lernen nutzt, um Muster zu erkennen und zukünftige Ergebnisse und Trends vorherzusagen.
Historische Daten werden mit statistischen Methoden analysiert, die wichtige Trends und Muster in den Daten berücksichtigen, um ein Prognosemodell zu erstellen.
Das Modell wird dann auf aktuelle Daten angewandt, um wahrscheinliche zukünftige Trends zu ermitteln. Es sagt Ihnen nicht, was passieren wird, aber es liefert eine Vorhersage dessen, was in der Zukunft mit einem akzeptablen Maß an Zuverlässigkeit passieren könnte.
Einfach ausgedrückt, ist Predictive Analytics eine Technologie, die aus Erfahrungen (historischen Daten) lernt, um vorauszusagen, was in Zukunft passieren könnte.
Ein Blick in die Zukunft kann sicherlich zu einer besseren Planung und Entscheidungsfindung führen, aber noch wichtiger ist, dass Sie dadurch wertvolle Zeit gewinnen, um schnell auf mögliche Risiken in Ihrem System zu reagieren.
Im Folgenden werden einige einfache Möglichkeiten aufgezeigt, wie Predictive Analytics bei der Verwaltung Ihrer technischen Softwareumgebung helfen kann.
Erkennung möglicher Anomalien
Zeit ist eine wertvolle Ressource, insbesondere wenn es um mögliche Risiken in Ihrer technischen Softwareumgebung geht.
Da Predictive Analytics künftige Nutzungstrends mit einem akzeptablen Maß an Zuverlässigkeit ermittelt, wäre es ratsam, zu untersuchen, ob die tatsächliche Nutzung weit von dem vorhergesagten Ergebnis abweicht.
Wir nennen diese Ereignisse "Anomalien".
Es gibt verschiedene Gründe für das Auftreten von Anomalien. Und diese Gründe können von relativ harmlos, wie z. B. einige Mitarbeiter, die sich krank melden oder nicht zur Arbeit kommen und damit die Nutzungsdaten verfälschen, bis hin zu katastrophalen Fällen, wie z. B. einem kompletten Systemausfall, reichen.
Wurde ein Lizenzserver unerwartet abgeschaltet?
Gab es irgendwo eine Fehlfunktion des Systems?
Hat eine ganze Abteilung ihre Netzwerkverbindung verloren?
Gab es eine Sicherheitslücke?
Hat jemand oder etwas versehentlich das System überlastet?
In jedem Fall sollte jede Anomalie ordnungsgemäß untersucht werden.
Ein gutes Predictive Analytics-Tool sollte Sie sofort warnen, wenn eine mögliche Anomalie entdeckt wird. Eine frühzeitige Erkennung ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass etwas, das sich leicht beheben lässt, nicht zu einem größeren Problem wird, dessen Lösung viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen könnte.
Und es wäre ratsam, eine Reihe von Verfahren für die ordnungsgemäße und gründliche Untersuchung jeder Anomalie festzulegen.
Vorhersage
Der offensichtlichste Vorteil der Anwendung von Predictive Analytics auf Software-Nutzungsdaten ist das Lernen möglicher zukünftiger Nutzungstrends.
Zu wissen, wann und wo die Benutzer die Anwendungen nutzen müssen, ist entscheidend für die Optimierung der Lizenznutzung, der Ressourcenzuweisung und künftiger Lizenzkäufe.
Wenn Sie vorhersagen können, dass Team A im Juli nur wenig genutzt wird, ist dies vielleicht der perfekte Zeitpunkt für die Einführung einer neuen Software.
Oder Sie könnten die Lizenzen dem Team C zuweisen, das Ihrer Prognose zufolge in dieser Zeit eine hohe Nachfrage haben könnte.
Mit dem Wissen über zukünftige Nutzungstrends sind die Möglichkeiten endlos!
Wählen Sie den besten Zeitpunkt für die Einführung einer neuen Technologie. Wissen, wann der optimale Zeitpunkt für den Start eines neuen Projekts ist. Planen Sie den besten Zeitpunkt für die Schulung.
Zuteilung von Ressourcen mit dem Vorteil der Voraussicht. Minderung des Risikos von Produktionsverzögerungen aufgrund möglicher Verweigerungen.
Der einzige Nachteil bei der Vorhersage ist, dass sie eine Menge historischer Daten sammeln muss, bevor sie nützliche Vorhersagen machen kann.
Das Schöne an Predictive Analytics ist jedoch, dass die Prognosen umso genauer werden, je mehr Daten gesammelt und analysiert werden.
Je mehr Daten Sie sammeln, desto genauer werden die Vorhersagen. Und präzisere Prognosen bedeuten für Sie eine bessere Planung und Entscheidungsfindung.
Schlussfolgerung
Predictive Analytics kann Ihr bereits effektives Software-Management-System in ein noch besseres verwandeln.
Die Erkennung von Anomalien ermöglicht es Ihnen, mögliche Risiken innerhalb Ihrer technischen Softwareumgebung zu erkennen.
Und Prognosen liefern Ihnen das notwendige Wissen, um bessere Pläne und Entscheidungen in Bezug auf Ihre technischen Software-Assets zu treffen.
Mit diesen neuen Werkzeugen, die Ihnen zur Verfügung stehen, wird Ihr System zur Verwaltung von technischer Software über die Überwachung hinausgehen.
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