Desafíos y Mejores Prácticas para Optimizar Cualquier Modelo de Licenciamiento de Software

[0:00] Noemí: Guten Morgen allerseits, herzlich willkommen. Heute findet das Webinar „Herausforderungen und Best Practices zur Optimierung jedes Software-Lizenzmodells“ statt. Mein Name ist Noemí Morales, ich bin heute Ihre Gastgeberin. In Kürze wird sich unser Referent Alfonso Villanueva zu uns gesellen. Bevor wir beginnen, möchte ich Sie daran erinnern, dass Sie gerne Fragen über die Plattform stellen können, auf der Sie sich angemeldet haben – GoToMeeting. Unser Webinar wird außerdem auf LinkedIn und Facebook übertragen, sodass Sie Ihre Fragen auch im Kommentarbereich dieser Plattformen stellen können. Sie können uns Ihre Fragen zum Produkt oder zu Open iT auch per E-Mail an experts@openit.com senden; wir werden diese gerne während unserer Frage-und-Antwort-Runde beantworten. Sollten wir keine Gelegenheit oder Zeit haben, Ihre Fragen im Webinar zu beantworten, werden wir uns direkt per E-Mail oder über eine private Nachricht auf LinkedIn mit Ihnen in Verbindung setzen.

[1:04] Unser Moderator Alfonso Villanueva verfügt über umfangreiche Erfahrung in den Bereichen Vorverkauf und Implementierung von Softwarelösungen, Lizenzierung, Systemadministration und Webentwicklung. Er erwarb seinen Abschluss als Ingenieur für Elektroniksysteme am Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, wodurch er bestens für seine Karriere als IT-Berater gerüstet ist. Alfonso ist Teil unseres TPI-Teams und unterstützt daher unsere Kunden beim Support und bei der Erstellung von Berichten. Zudem arbeitet er als technischer Experte mit dem Vertriebsteam zusammen, um unseren Kunden die bestmögliche Lösung anzubieten. Bitte begrüßen Sie mit einem großen Applaus unseren Pre-Sales-Ingenieur bei Open iT Lateinamerika, Alfonso Villanueva.

[1:55] Alfonso: Hallo, herzlich willkommen. Vielen Dank, dass Sie sich Zeit für uns nehmen. Heute werden wir uns mit dem Prozess der Softwareoptimierung befassen, die Lösung von Open iT vorstellen, einige Best Practices zur Optimierung von Autodesk-Software erläutern und zum Abschluss über eine Erfolgsgeschichte unseres Unternehmens sprechen.

[2:18] Heutzutage investieren Unternehmen erhebliche Summen in Software-Ressourcen, die es ihnen ermöglichen, produktiver zu arbeiten. Es ist jedoch schwierig, dieses Budget zu verwalten, ohne über detaillierte Informationen zur Nutzung dieser Ressourcen zu verfügen. Unternehmen fragen sich, wie sie herausfinden können, über welche Anwendungen das Unternehmen verfügt, ob ihre Nutzer die vom Hersteller unterstützten Versionen verwenden oder ob sie Schulungen benötigen, um effizienter zu arbeiten. Wie kann ich im Falle einer Fusion oder Übernahme wissen, wie viele Nutzer ich haben werde und wie viele Lizenzen ich benötige? Kurz gesagt: Es gibt viele Fragen, und es ist ein langwieriger und komplizierter Prozess.

[3:00] Sollten wir optimieren? Ja. Wenn wir dazu noch die Komplexität der verschiedenen Lizenzmodelle hinzufügen, wie zum Beispiel Concurrent-Lizenzen, Cloud-Abonnementlizenzen oder Token-Lizenzen, ist es schwierig, das richtige Gleichgewicht zwischen der Anzahl der Lizenzen, den Vereinbarungen, den Nutzertypen und den verschiedenen Herstellern zu finden. Kurz gesagt: Das kann für jedes Unternehmen eine große Herausforderung sein. Wir müssen all dies genau kennen und auch über aktuelle Veränderungen Bescheid wissen, wie zum Beispiel die Migration unserer Anwendungen in die Cloud – aus diesen Gründen müssen wir optimieren.

[3:50] Aber was bedeutet „optimieren“? Einerseits geht es darum, sicherzustellen, dass wir die erforderlichen Spezialanwendungen zur Unterstützung der Geschäftsprozesse bereitstellen und nur über die Lizenzen verfügen, die tatsächlich genutzt werden – und zwar in der erforderlichen Anzahl. Andererseits bedeutet Optimieren auch, Kosten zu senken und Budgets zu planen. Es bedarf eines Optimierungsprozesses, der kontinuierlich stattfinden muss. Durch ihn stellen wir sicher, dass das Unternehmen die Ziele auf der Grundlage der Geschäftsziele erreicht, indem wir die Lizenzvereinbarungen kennen, die Nutzung messen und so das Gesamtbild analysieren, um anhand spezifischer Berichte fundierte Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zum Wohle des Unternehmens zu ergreifen.

[4:39] Open iT bietet nun eine Lösung, die speziell auf die Optimierung ausgerichtet ist. Sie heißtLicenseAnalyzer™und ermöglicht es uns, die Komplexität von Lizenzen für Engineering, Konstruktion, Simulation und mehr zu bewältigen. Die Lösung ist bereits so konzipiert, dass sie die meisten auf dem Markt erhältlichen Lizenzen unterstützt. Anhand von historischen oder Echtzeit-Berichten können wir ermitteln, welche Anwendungen von wem genutzt werden, und sogar die Erfassung der derzeit nicht aktiven Lizenzen automatisieren. Darüber hinaus unterstützen wir verschiedene Lizenztypen und -modelle, die auf dem Markt erhältlich sind.

[5:29] Wie funktioniert die Lösung von Open iT?LicenseAnalyzer™ist eine Client-Server-Plattform und gliedert sich in drei Ebenen. Die erste Ebene überwacht die Softwarenutzung, d. h. wo die Anwendungen genutzt werden, wer sie nutzt und wie lange. Der Zugriff auf dieLicenseAnalyzer™-Plattformerfolgt sicher über ein Webportal; alle unsere Daten werden verschlüsselt übertragen. Dort können wir in Echtzeit genau sehen, was mit den Lizenzen geschieht, unsere Lizenzserver einsehen und weitere detaillierte Informationen abrufen. Auf jedem Server sehen wir die Anwendungen, die dort verwaltet werden, sowie die Nutzer, die die Lizenzen gerade nutzen. Wir können sehen, wie viele Lizenzen vorhanden sind, wie viele für andere Nutzer verfügbar sind, und wir werden benachrichtigt, wenn Lizenzen bald ablaufen.

[6:40] Innerhalb des Portals haben wir Zugriff auf verschiedene Berichte, Grafiken und vordefinierte Dashboards, die wir auch anpassen oder neue erstellen können. In diesem Beispiel sehen wir eine Heatmap zur Lizenznutzung über einen Zeitraum von drei Monaten, die uns die Gesamtzahl der gleichzeitig genutzten Lizenzen zu einem bestimmten Tag und einer bestimmten Uhrzeit anzeigt. Wie wir in diesem Beispiel für die MATLAB-Anwendung sehen können, zeigen die roten Farben die höchste Anzahl an gleichzeitig genutzten Lizenzen an, zum Beispiel am Mittwoch um 14:00 Uhr. Außerdem können wir die Spitzenzeiten ermitteln, die in diesem Fall von 10:00 Uhr bis 18:00 Uhr reichen. Wenn es in meiner Organisation üblich ist, dass Mitarbeiter zu diesen Zeiten arbeiten, ist dies ein normales Phänomen. Tauchen jedoch orangefarbene und rote Bereiche an Samstagen oder Sonntagen auf, bietet sich hier die Möglichkeit, diese Art von Anwendung zu optimieren: Wir können prüfen, ob die Nutzer sie an Samstagen und Sonntagen tatsächlich nutzen; ist dies nicht der Fall, wissen wir, welches Verhalten wir bei den Mitarbeitern ändern müssen.

[8:02] Ein weiterer Bericht, der bei unseren Kunden besonders beliebt ist, ist der zur Effizienz von Softwarelizenzen. Darin sehen wir ein Diagramm, das uns die kumulierte Gesamtstundenzahl im Vergleich zur maximalen Anzahl gleichzeitiger Lizenzen zu einem bestimmten Zeitpunkt anzeigt. Im mittleren Bereich sehen wir, dass dieses Unternehmen 154 Lizenzen erworben hat – das ist die Gesamtzahl, über die es verfügt –, aber je nach Nutzungsverhalten zeigt uns der Bericht, dass die maximale Anzahl der gleichzeitig genutzten Lizenzen in diesem gesamten Zeitraum bei 116 lag. Er liefert uns sogar Informationen über 99 % der Nutzung. Das bedeutet: Wenn wir die Anzahl der Lizenzen auf 101 reduzieren, könnten wir rund 106.000 $ einsparen und damit 99 % des Bedarfs decken. Wenn die im Optimierungsprozess festgelegte Priorität darin besteht, den Bedarf so weit wie möglich zu reduzieren, könnten wir sogar auf 95 % des Bedarfs gehen und nur 92 Lizenzen nutzen, was uns eine potenzielle Einsparung von 124.000 $ einbringt. Dieser Bericht ist sehr beliebt, da er uns wichtige Informationen für den Optimierungsprozess liefert.

[9:39] Ein weiterer großer Vorteil vonLicenseAnalyzer™besteht darin, dass wir alle diese Informationen, die wir in den Berichten sehen, in Echtzeit mit Business-Intelligence-Tools wie Power BI, Spotfire, Tableau und Excel verknüpfen können. Wenn wir also in unserem Unternehmen Analyseexperten haben, die einige dieser Tools nutzen, können wir Berichte erstellen, die genau auf unsere Bedürfnisse zugeschnitten sind.

[10:03] Schauen wir uns nun Ebene 2 an. Hier können wir die Effizienz der Lizenz- bzw. Softwarenutzung erkennen, d. h. wer die Anwendung tatsächlich nutzt und wie lange sie ungenutzt bleibt. Um Ebene 2 besser zu verstehen, sehen wir uns diesen Bericht an. In dieser Grafik sehen wir die Nutzungseffizienz einer Anwendung; dargestellt sind die zehn Tage mit den meisten Sitzungen im gesamten Jahr. Außerdem werden die Spitzenwerte der tatsächlichen aktiven Nutzung – also die Zeit, in der der Nutzer mit dem Tool interagiert hat – rot hervorgehoben. Wenn wir uns die Details ansehen: Am 12. März gab es 48 Sitzungen, am 15. September 21 – das sind die beiden Spitzenwerte zwischen der höchsten Anzahl an Sitzungen und der höchsten tatsächlichen Nutzung. Wenn wir das Verhältnis zwischen diesen Daten berechnen, stellen wir fest, dass die App zu 44 % effektiv genutzt wird. Dies ist also ein weiterer Punkt, den wir bei der Optimierung unserer Software berücksichtigen müssen.

[11:32] Aber wie erhält Stufe 2 die tatsächlichen Nutzungsdaten? Nun, auf dem Arbeitsplatzrechner läuft ein Agent, der die Ein- und Ausgangsaktivitäten der CPU, der Maus und der Tastatur überwacht. All diese Informationen werden anLicenseAnalyzer™gesendet, um Berichte wie den oben gezeigten zu erstellen oder sogar Details für jeden einzelnen Benutzer einzusehen. Wenn wir diese Tabelle analysieren, stellen wir fest, dass Benutzer 116 etwa 10.000 Stunden aktive Zeit angesammelt hat und nur 2.500 Stunden inaktiv war. Man könnte sagen, dass es sich um einen erfahrenen Benutzer handelt, jemanden, der dieses Tool sehr gut nutzt. Bei der Analyse von Benutzer 97 sehen wir jedoch, dass er zwar 12.000 Stunden aktive Zeit hat, aber noch mehr inaktive Zeit, nämlich 15.300 Stunden. Hier können wir sagen, dass es sich um einen Nutzer handelt, der dieses Tool zwar lange nutzt, es aber auch länger ungenutzt lässt. Wenn die Nutzung der Anwendung nach Nutzungszeit abgerechnet wird, stellen Sie sich vor, welche überhöhten Kosten dadurch entstehen.

[12:53] Kommen wir nun zu Stufe 3. Stufe 3 desLicenseAnalyzer™geht über die Berichte hinaus und ermöglicht es, die Freigabe von Lizenzen für inaktive Anwendungen zu automatisieren. Das System greift auf Informationen aus Stufe 2 zurück und kann anhand der von uns festgelegten Richtlinien festlegen, dass eine Anwendung automatisch gesperrt wird, wenn sie eine Stunde lang inaktiv ist. Schauen wir uns dieses Beispiel an: Eine Person arbeitet an einer Design-Anwendung; solange sie mit der Anwendung interagiert, erkennt das System sie als aktiv. Wenn sie sich aus irgendeinem Grund von ihrem Arbeitsplatz entfernt – vielleicht, um an einer Besprechung teilzunehmen oder eine Kaffeepause zu machen –, erkennt das System, dass keine Interaktion stattfindet, und markiert die Anwendung als inaktiv. Nach einer gewissen Zeit erscheint auf dem Bildschirm des Benutzers ein Fenster mit der Meldung: „Ihre Anwendung ANSYS Mechanical ist schon seit längerer Zeit inaktiv. Können Sie die Aktivität fortsetzen, oder soll die Anwendung sonst gesperrt werden?“ Wenn der Benutzer nichts unternimmt, bleibt die Anwendung inaktiv. Nach einer weiteren, ebenfalls von uns festgelegten Zeitspanne stuft das System sie als inaktiv ein und gibt diese Lizenz an den Lizenzserver zurück, damit andere Benutzer die Anwendung dann nutzen können.

[14:28] Nun wollen wir einmal zusammenfassen, wie sich die drei Ebenen, die wir gerade betrachtet haben, darstellen lassen. Diese Grafik analysiert eine bestimmte Anwendung – das kann AutoCAD sein, Petrel oder sogar SAP. Im Laufe der Zeit erwarb das Unternehmen immer mehr Lizenzen, wusste aber nicht, was eigentlich geschah: ob die Nutzer sie tatsächlich nutzten, ob die Lizenzen ausreichten oder ob weitere benötigt wurden. Mit Hilfe von Open iT implementierten sie die erste Ebene der Lösung und konnten diese Grafik einsehen, die die Anzahl der laufenden Anwendungen darstellt, d. h. die Lizenzen, die von den Servern, die diese verwalten, bezogen wurden. Und wir sehen sofort, dass es eine Differenz zwischen der Gesamtzahl der erworbenen Lizenzen und der maximalen Nutzung gibt – dies ist eine Chance zur Optimierung.

[15:25] Aber schauen wir uns einmal an, was auf Stufe zwei passiert. Wenn wir auf Stufe zwei weitergehen, erhalten wir eine bessere Übersicht: Wir sehen nun die aktiven Benutzersitzungen auf dieser roten Linie und stellen fest, dass der Unterschied zwischen den gekauften und den aktiven Lizenzen sogar noch viel größer ist. Auf diese Weise könnten wir noch viel mehr einsparen. Durch die Nutzung der Stufe 3, die die Lizenzen automatisch an den Server zurückgibt, wird der Trend der gleichzeitigen Nutzung schließlich sinken und fast das Niveau der tatsächlichen Nutzung erreichen. An diesem Punkt traf das Unternehmen die Entscheidung, seine Lizenzen von fast dreihundert auf 151 zu reduzieren, was eine sehr große Einsparung bedeutete.

[16:28] Gut, kommen wir nun zum nächsten Thema: Schauen wir uns einige Best Practices zur Optimierung von Autodesk an. Wie Sie wissen, ist Autodesk eine weltweit sehr beliebte Software für Ingenieurwesen, Konstruktion und Simulation, die verschiedene Pakete wie AutoCAD, Revit, Inventor und weitere umfasst. Allerdings verfügt sie auch über eines der kompliziertesten Lizenzmodelle. Von Beginn an bot Autodesk eine Standard- oder Einzelplatzlizenz an, die auf jedem Benutzerrechner installiert wurde. Später kamen die Concurrent-Lizenzen hinzu, dann „Token Flex“, bei dem die Abrechnung nutzungsabhängig über Token erfolgt, und derzeit möchte das Unternehmen, dass seine Nutzer auf das „Autodesk Flex“-Modell umsteigen. Doch hier stellt sich die Frage: Ist dieser Wechsel für mein Unternehmen wirklich sinnvoll? Schauen wir uns einige bewährte Vorgehensweisen an.

[17:31] Zunächst einmal gestatten viele Unternehmen, dass jede Abteilung, jedes Land oder jede Region ihre Lizenzen selbst erwirbt. Dies führt dazu, dass wir es mit unterschiedlichen Verlängerungsterminen und unterschiedlichen Preisen zu tun haben, was die Kontrolle über all dies erschwert. Wir empfehlen daher, alle Autodesk-Portale in einem einzigen zusammenzufassen, sodass nur noch eine Abteilung oder ein Bereich für den Erwerb der Lizenzen zuständig ist. Wir können mit Autodesk verhandeln, um die Abonnements und Zahlungstermine aufeinander abzustimmen, und wir können zudem die benannten Nutzer mit den Nutzern des Autodesk Flex-Cloud-Abonnements ausgleichen. Ein Beispiel hierfür sehen wir uns im Folgenden an. Ein weiterer Punkt bzw. eine bewährte Vorgehensweise ist es, das Nutzerverhalten zu kennen: Wer sind erfahrene Nutzer, wer sind Nutzer, die die Anwendungen praktisch nicht nutzen? Wie bereits erwähnt, sollten wir diese Informationen regelmäßig überprüfen, um die Optimierung anzupassen.

[18:42] Wie können wir also die benannten Benutzer mit den Flex-Abonnement-Benutzern in Einklang bringen? Schauen wir uns dieses Beispiel an. Es handelt sich um ein Unternehmen, das 647 Autodesk-Benutzer hatte, von denen 580 gleichzeitig aktiv waren und die übrigen über Einzelplatzlizenzen verfügten. Das Unternehmen wollte auf das neue Flex-Modell umsteigen, wusste jedoch nicht genau, wie viele Benutzer und wie viele Tokens umgestellt oder gekauft werden müssten. Mithilfe vonLicenseAnalyzer™konnten wir berechnen, dass bei einer Umstellung von 647, also der Gesamtzahl der Nutzer, auf Flex die Investition 760.000 $ betragen würde – das ist der grüne Balken, den wir in der Mitte sehen. Wenn man jedoch die Nutzer mit Einzelplatzlizenzen mit den Flex-Lizenzen kombiniert, beläuft sich die Investition auf nur 161.000 $. Einer der Berichte, die diesem Unternehmen halfen, die Anzahl der Nutzer und die benötigte Anzahl an Tokens zu ermitteln, war dieser. In den linken Spalten sehen wir die Liste der Nutzer mit den meisten gesammelten Stunden bei der Nutzung der Autodesk-Tools; wir sehen, dass einige 2.800 Stunden, 1.700 oder 11.700 Stunden haben – kurz gesagt, jeder Nutzer auf dieser Liste verfügt über eine beträchtliche Anzahl an Stunden. Im Gegensatz dazu zeigen uns die Spalten auf der rechten Seite jene Nutzer, die nur sehr wenige Nutzungsstunden aufweisen – einige 249, fast zwei Stunden, 116.500. Dies ist die große Mehrheit der Nutzer.

[20:35] Daraus ergab sich, dass das Unternehmen lediglich 47 benannte Nutzer – oder, wie sie es nennen, „Power User“ – benötigte, während die übrigen 600 Nutzer für ein ganzes Jahr 35.400 Token benötigen würden. Und genau hier liegt die von uns erwähnte Einsparung: Würden alle Benutzer bezahlt, belaufen sich die Kosten auf 760.000 $; durch den Ausgleich zwischen benannten Benutzern und Flex-Benutzern betragen sie jedoch nur 161.000 $.

[21:14] Betrachten wir nun den nächsten Punkt: Welche Arten von Nutzern gibt es und wie kann man sie erkennen? Wir haben bereits gesehen, dassLicenseAnalyzer™verschiedene Berichte bereitstellt, sei es auf Nutzer- oder auf Anwendungsebene. Anhand dieser Berichte können wir viele Verhaltensweisen unserer Nutzer erkennen. Beispielsweise sind „Sammler“-Nutzer diejenigen, die eine Lizenz nehmen, dann eine weitere, noch eine und noch eine, und sie nicht zurückgeben; sie verbrauchen Ressourcen – in diesem Fall könnten es Token sein –, die jemand anderes nutzen könnte. Und „Camping“-Nutzer sind diejenigen, die vielleicht eine Lizenz genommen haben, diese aber bereits vor vier Monaten bezogen und noch nicht an den Server zurückgegeben haben; auch hier besteht also eine Optimierungsmöglichkeit. Gelegenheitsnutzer sind diejenigen, die sich nur für wenige Minuten oder kurze Zeit anmelden und die Anwendung wieder verlassen. Der „Fischer“-Nutzer ist derjenige, der sehr früh ins Büro kommt und eine, zwei oder drei Lizenzen nur für den Fall abholt, dass er sie im Laufe des Tages nutzen könnte; dies führt dazu, dass anderen Nutzern die Nutzung verweigert werden kann. Zögerliche Nutzer sind diejenigen, die Anwendungen in älteren Versionen nutzen, die vom Hersteller möglicherweise gar nicht mehr unterstützt werden; dies kann ebenfalls ein Sicherheitsrisiko darstellen, da sie Versionen verwenden, die das Unternehmen eigentlich nicht mehr haben sollte. Und schließlich die unberechtigten Nutzer – diejenigen, die aus irgendeinem Grund weiterhin Zugriff auf die Anwendungen haben, obwohl sie nicht mehr in der Organisation tätig sind.

[23:04] Anhand der Berichte, die uns inLicenseAnalyzer™zur Verfügung stehen, können wir feststellen, um wen es sich bei den einzelnen Personen handelt. Aber wie können wir damit umgehen? Zunächst einmal können wir die Berichte nutzen, um sie zu identifizieren, und ihnen auf dieser Grundlage Benachrichtigungen zusenden. Wenn jemand zu viele Lizenzen belegt hat, erhält er eine E-Mail-Benachrichtigung mit der Aufforderung, diese Lizenzen zurückzugeben. Ebenso erhält jemand, der eine Lizenz schon sehr lange nutzt, eine Benachrichtigung, in der er aufgefordert wird, diese freizugeben. Ein weiterer Punkt ist, dass wir auf diese Weise unsere Nutzer schulen können, damit sie die Software effizienter nutzen.

[23:49] Gut, schauen wir uns nun eine unserer Erfolgsgeschichten an. An diesem Beispiel sehen wir, wie das Unternehmen großen Nutzen aus der Optimierung zieht. Dieses weltweit tätige Unternehmen, das im Bergbau tätig ist und Niederlassungen sowie Standorte in verschiedenen Teilen der Welt unterhält, erkannte, dass seine Spezialanwendungen hohe Softwarekosten verursachten. Es wusste nicht, über welche Anwendungen es verfügte, wer sie nutzte, und hatte mehr als tausend Nutzer. Um ihre Software-Ressourcen zu optimieren, führten sie daher die Stufe 1 vonLicenseAnalyzer™ein. Einer der Berichte, der diesem Unternehmen am meisten half, war die Ermittlung des Anwendungsbestands, der Anzahl der vorhandenen Lizenzen und der tatsächlich genutzten Lizenzen.

[24:42] In diesem Bericht sehen wir in der ersten Spalte die vorhandenen Engineering-Anwendungen, in der nächsten Spalte die Anzahl der verfügbaren Lizenzen, die höchste Anzahl, die jemals im gesamten Berichtszeitraum genutzt wurde, und wir berechnen außerdem die nicht genutzten Lizenzen. Auf den ersten Blick sehen wir also, dass das Unternehmen für MATLAB 320 Lizenzen erworben hatte, in diesem Zeitraum von fast zwei Jahren jedoch nur 40 davon genutzt wurden – das heißt, 280 Lizenzen waren nicht im Einsatz. Auch für Blue Marvel gab es 37 Lizenzen, wobei die maximale Nutzung bei 20 lag und 17 ungenutzt blieben; ebenso waren Anwendungen zu sehen, die überhaupt nicht genutzt wurden – das heißt, sie wurden bezahlt, aber niemand nutzte sie.

[25:50] Wenn wir dies anhand der ungefähren Kosten pro Lizenz in Zahlen umrechnen, können wir die Informationen in unseren Bericht aufnehmen und sehen nun die ungefähren Kosten pro Lizenz sowie die potenziellen Einsparungen, die das Unternehmen erzielen könnte, wenn es die Zahlungen für diese nicht genutzten Lizenzen einstellen würde. Letztendlich stellte sich heraus, dass sich die potenziellen Gesamteinsparungen auf 463.000 Dollar beliefen – eine beträchtliche Summe, die für andere Ressourcen genutzt oder anderen Abteilungen zugewiesen werden könnte. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Ergebnisse der Nutzung vonLicenseAnalyzer™zeigten, dass eine potenzielle Einsparung von fast 60 % der gesamten Ausgaben für Spezialsoftware möglich war.

[26:55] Nun, zum Abschluss möchte ich sagen, dass die Lösung von Open iT es Unternehmen ermöglicht, die Herausforderungen zu bewältigen, über die wir heute gesprochen haben. Sie bietet eine unternehmensweite Überwachung der Software-Ressourcen in Echtzeit und im historischen Rückblick, hilft Unternehmen dabei, die Zuordnung der Ausgaben zu den einzelnen Kostenstellen zu vereinfachen, optimiert die Lizenznutzung und die Produktivität der Nutzer, liefert uns detaillierte Informationen für Verhandlungen mit den Softwareherstellern und schafft schließlich Transparenz hinsichtlich der verschiedenen Softwaretypen, der Schwankungen bei der Nutzerzahl sowie der tatsächlich genutzten und der nicht genutzten Software. Die Lösung von Open iT verschafft Unternehmen einen Überblick über die gesamte Lizenzlandschaft sowie Nutzungsberichte. Was die Optimierung betrifft, so helfen die richtigen Informationen in Form von spezialisierten historischen und Echtzeit-Berichten dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, um Kosten zu senken und die Software effizienter zu nutzen. Das Team von Open iT begleitet den Kunden vom Beginn des Optimierungsprozesses an – während der Implementierung, der Konfiguration, bei der Beratung zu Berichten und Dashboards sowie bei den Verhandlungen mit dem Hersteller. Darüber hinaus bieten wir das ganze Jahr über spezialisierten technischen Support in verschiedenen Zeitzonen weltweit an. Unser Ziel ist es, dass Unternehmen höchste Zufriedenheit und eine hohe Kapitalrendite erzielen. Vielen Dank.

[28:50] Noemí: Vielen Dank, Alfonso, für diese großartige Präsentation. Wir haben über unsere E-Mail-Adresse experts@openit.com einige Fragen von unseren Teilnehmern erhalten. Aus Zeitgründen können wir nur eine davon beantworten; die übrigen Fragen werden direkt beantwortet. Was passiert in Stufe zwei, wenn jemand die technische Anwendung lediglich minimiert und weiterhin mit einem anderen Programm auf seinem PC arbeitet?

[29:17] Alfonso: Ausgezeichnete Frage. Wie wir bereits besprochen haben, misst Stufe 2 die Nutzungsstatistiken von Tastatur, Maus und CPU, allerdings für jeden einzelnen Prozess, der auf dem Arbeitsplatzrechner des Benutzers läuft. Wenn Sie beispielsweise in ANSYS Mechanical arbeiten – wie in einem der zuvor genannten Beispiele –, das Fenster minimieren und dann mit einem anderen Tool weiterarbeiten, etwa in Excel oder PowerPoint, oder Ihre E-Mails abrufen, erkenntLicenseAnalyzer™sogar, dass die Mausaktivität zwar vorhanden ist, aber nicht der technischen Anwendung zuzuordnen ist, und beginnt dann, die Inaktivitätszeit zu messen. Es unterscheidet zwischen den beiden. Ist das klar?

[30:02] Noemí: Das war’s, das ist nun klar. Nun, vielen Dank an alle für die Fragen, die wir erhalten haben, und damit beenden wir unser Webinar. Vielen Dank, Alfonso, und vielen Dank an alle unsere Teilnehmer. Falls Sie konkrete Fragen an unseren Referenten haben, können Sie diese gerne per E-Mail an avillanueva@openit.com senden. Bitte besuchen Sie unsere Website openit.com, um eine Demo zu vereinbaren und mehr über unsere Lösung zu erfahren. Wenn Sie Fragen, Anmerkungen oder Wünsche speziell zu diesem Webinar haben, können Sie uns per E-Mail unter webinars@openit.com kontaktieren. Wir unterstützen Sie gerne auf Ihrem Weg zur Optimierung. Bleiben Sie auf dem Laufenden und folgen Sie uns in den sozialen Netzwerken. Vielen Dank für Ihre Teilnahme. Mein Name ist Noemí Morales und es war mir eine Freude, Sie zu begrüßen.

[31:06] Alfonso: Danke, Noemí. Danke euch allen.