エンジニアのための4方向のライセンス使用状況分析基準ソフトウェア 管理ツール

ソフトウェア Asset Management (SAM)の業界は成長し、競争が激化していますが、革新的なツールと包括的なコンサルティングサービスにより、ライセンス使用状況分析、使用量測定、分析、最適化に焦点を当てたスマートな市場を推進し続けています。

しかし、SAMスペースの中には、エンジニアリングソフトウェア の資産を管理するための特別なニッチがあります。

複数の複雑なライセンスモデルの下で運営することの難しさは、エンジニアリングソフトウェア の各ライセンスが王様の身代金に相当する可能性があるという事実によって、さらに悪化しています。

これらの理由から、高度な使用状況分析は、エンジニアリングソフトウェア 管理ソリューションの必需品リストの最上位にあります。

また、多くのSAMツールやサービスは優れた機能を備えていますが、エンジニアリングソフトウェア の管理に長けているものはごくわずかです。さらに、総合的なエンジニアリングソフトウェア 管理ツールに必要な4つの基準を満たすものは、さらに少ないのです。

I.厳密な計測と監視

効果的なデータマイニングには、分散データや運用、ビッグデータ、データプライバシー、使いやすさといった厳しい課題を理解した見事なメカニズムが必要です。

エンジニアリングに特化したSAMツールのイノベーションを実現するために、ソフトウェア 、アナリストはこれらの課題からいくつかの重要な要素に着目しています。

例えば、（a）データ収集の拡張性、（b）リアルタイムデータの利用可能性、（c）ユーザー/グループ情報の設定可能性、（d）データ変換機能などが挙げられます。ITマネージャーやC-Suiteは、明白な視点からさらに詳しく見るために、次のような質問をする傾向があります：

• どのアプリケーションが誰によって使用されているか？
• 一度に複数のライセンスをチェックアウトしているのはどのユーザーか？
• どのユーザーが24時間以上継続してライセンスを使用しているか？
• ユーザーのマウス、キーボード、CPU、I/Oはどの程度アクティブなのか？
• ユーザーのプライバシーをどのように守るか

これらの特定の質問は、エンジニアリングソフトウェア 管理ツールのデータマイニング能力を評価する際の基準となっている。一つは、厳密なメータリング技術と優れたユーザープライバシー・ポリシーを組み合わせることに成功したものはほとんどないということです。

II.徹底的な分析

多くの組織の中で、エンジニアのソフトウェア 管理は、ライセンス使用の問題を発見し、そこから従業員のアクションポイントや全社的なプロセスフローを作成するソリューションです。

利用履歴と現在の利用動向を統合することで、世界中のさまざまな業種のお客様をサポートするための方程式を常に考案しています。

特に、エンジニアリングソフトウェア の利用状況を分析するには、個々の製品の機能や特徴、エンジニアなどの技術者の行動などを考慮した洞察が必要です。

優れたライセンス使用状況分析ツールは、次のようなことに答えることができるはずです：

• 会社がライセンスを提供する必要のある最小ユーザー数はどのくらいか？
• 次回のライセンス更新時には、どのライセンスモデル、またはその組み合わせが最適なのでしょうか？
• どのユーザーにどのソフトウェア のトレーニングが必要か？
• どのユーザーを限定ライセンスへのアクセスに含めるべきか、あるいは除外すべきか

ユーザーとライセンス使用の分析の間のグレーゾーンを描き、それを定量化するツール - これが、効果的な技術系ソフトウェア管理ツールに求められる詳細な分析です!

III. プロアクティブな最適化

"知るだけでは不十分であり、適用しなければならない。"-ヨハン・ヴォルフガング・フォン・ゲーテ

意思決定を適用することは、ライセンス監視後の最も差し迫った問題である。ありがたいことに、21世紀は自動化が最適化の基幹となる時代であり、エンジニアリングソフトウェア 管理ツールのイノベーターが最前線にいます。最も効果的なエンジニアリングソフトウェア 管理ツールは、現在、個々のワークステーションから観察されるユーザーの行動に応じて、プロアクティブなアラートとライセンスの自動停止または終了を備えています。このように、ツールはいかに成功するかで勝負が決まるのです：

• 組織の方針、プロジェクトの優先順位など、マネージャーとユーザーの間に社会的なつながりを構築し、メンバーの階層や仕事ぶりを把握すること；
• 未使用・未利用のライセンスを自動的に取得することで、経営者や管理職がポリシーを実行する際のトラブルを最小限に抑えることができます。
• 組織のソフトウェア 資産の節約を最大化する。

このような観点から、以下のような質問をすることで、管理者や経営者が何をすべきかを明確にすることができます。

• アイドル状態のアプリケーションについて、個々のユーザーにどれくらいの頻度で警告を発するべきか？
• どのライセンスをいつ停止する必要があるのか
• どの製品のライセンス数を減らすと、どれくらいの節約になるのか？

IV.スマートフォーキャスティング

市場調査から信用格付けまで、さまざまな業界でPredictive Analytics（PA）が採用されるようになり、その中にはエンジニアリングの活用も含まれていますソフトウェア.

しかし、PAモジュールを搭載したツールを見つけることは、依然として困難です。数少ないエンジニアリングのソフトウェア 管理ツールでは、PA が利用でき、IT 管理者に異常を警告することができます。これらの異常事態は、作業環境に影響を与えるかどうかは別として、将来的に問題を引き起こす可能性があります。

また、インテリジェントな予測アルゴリズムにより、将来の使用状況を予測し、プロジェクトの適切なスケジューリングや、リソースの割り当てや製品ベンダーとの再交渉など、ライセンス関連のアクションを可能にすることができます。

予測機能を持つツールで答えられる重要な質問には、以下のようなものがあります：

• ユーザーが最も拒否反応を起こしやすいのはどんな時でしょうか？
• あるプロジェクトを実行するのに最適な時期はいつか？
• トレーニングに最適な時期はいつか？
• ライセンス予算をどこに振り向けるべきか？
• 今後数ヶ月間の最も可能性の高い使用動向は何か？
• ライセンス使用状況の傾向に異常はないか？

繰り返しになりますが、PAはエンジニアリングソフトウェア の管理ツールとしては珍しい機能です。

しかし、それがあるものには、間違いなく最適化と将来性のあるレイヤーを追加します。Predictive Analyticsの工夫については、エンジニアリングソフトウェア マネジメントでお読みください。

まとめ

この4つの属性がエンジニアリングソフトウェア の管理ツールに組み込まれたとき、さまざまな可能性が生まれます。

データの健全な環境に支えられたそれぞれの補完性は、有機的なツールを開発する上で、控えめに言っても貴重なものです。だからこそ、これらの基準は、最適なエンジニアリングソフトウェア の管理ツールを選ぶ上で非常に重要なのです。

誰にわかる？もしかしたら、技術系ソフトウェア管理に革命を起こすようなツールが登場するかもしれません。

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