Iws Portfolio

Per una società che si possa definire “moderna” è vitale importanza implementare e sviluppare la propria Area Infrastructure&Operations. È fondamentale risparmiare sui costi mantenendo la migliore efficienza possibile, per poter lavorare su iniziative tecnologiche che possano essere il giusto modello innovativo di Business per interagire con i clienti e per i propri dipendenti, al fine di migliorare al massimo la progettazione e l’ingegnerizzazione dei servizi offerti. 

Information Resource Management: come controllare semplicemente la crescita dell’IT. L’Information Resource Management vede processi informativi e Information Technology come fattori integrati: le varie posizioni organizzative che gestiscono le informazioni sono coordinate per lavorare insieme verso obiettivi condivisi. L’Information Resource Management individua i modi in cui la gestione delle informazioni e la gestione di Information Technology sono correlate, promuovendo l’interrelazione e integrazione organizzativa.
L’Information Resource Management racchiude la gestione di:
1 – tutta la gamma di risorse informative ed informatiche possedute dall’azienda;
2 – le diverse tecnologie e attrezzature che lavorano queste risorse;
3 – le risorse umane che producono, organizzano e diffondono le informazioni all’interno e all’esterno dell’azienda.
IWS Consulting si avvale del Framework ITIL il quale si basa sulle Best Practices di gestione dei servizi di natura informatica. Si tratta di una raccolta di linee guida incentrate su azioni di vita reali testate sul campo per ottenere un solido IT Service Management ed una implementazione di alto livello.

Il Document Management System (DMS) è un sistema utilizzato per tenere traccia, gestire e archiviare documenti, riducendo la carta, ma anche in grado di monitorare il processo e produrre uno storico del tracciamento. Spesso viene associato ad una componente di sistemi di gestione dei contenuti aziendali (ECM) e legato alla gestione digitale dei beni aziendali, Document Imaging , Sistemi di Workflow e di sistemi di gestione dei record.

Il Master Data Management è un insieme di processi per collezionare, aggregare, unificare, consolidare, assicurare qualità, rendere persistenti e distribuire i dati critici di una organizzazione, ad esempio i dati di riferimento dimensionali per assicurare consistenza e controllo sull’uso applicativo e manutentivo dell’informazione. MDM Può essere vista visto come una disciplina specializzata nel miglioramento delle qualità definito dalle politiche e procedure messe in atto da una governance aziendale. L’obiettivo finale è quello di fornire alla comunità degli utenti business una singola e certifcata versione del dato con il quale prendere decisioni strategiche.

L’Enterprise Data Warehouse e ambienti analitici in generale (EDW) sono sistemi per il reporting e l’analisi dei dati, considerati come una componente essenziale del contesto di Business Intelligence. I Data Werahousing sono repository di dati integrati da una o più fonti disparate. Memorizzando i dati attuali e storici, sono utilizzati per la creazione di report analitici di tutta l’azienda, sulla base di analisi multidimensionali e multivariate.
L’ambiente implementato tipicamente per i data warehuose e i data mart solitamete include:
I dati dei sistemi sorgente che alimentano il warehouse e i mart;
Tecnologie di integrazione dei dati e di processi che sono necessari per preparare i dati per l’uso;
Differenti architetture per struttura dati adatta ai data werahouse o i data mart;
Diversi strumenti e applicazioni per svariate tipologie di utenti;
Qualità del dato, meta dati e processi di governance devo essere progettati in modo tale da garantire che il database o i data mart siano coerenti agli scopi che ci si è prefissati.

I Big Data è un termine utilizzato per indicare insieme di dati voluminosi e complessi tanto che gli strumenti di elaborazione dei dati tradizionali sono inadeguati, spesso per l’analisi, la cattura, l’integrazione dei dati, la ricerca, la condivisione, la memorizzazione, il trasferimento, la visualizzazione, l’interrogazione, l’aggiornamento e la privacy delle informazioni. La precisione nella lavorazione dei Big Data può portare ad un processo decisionale più sicuro e quindi portare a una maggiore efficienza operativa, la riduzione dei costi e la conseguente riduzione del rischio.
Le caratteristiche dei Big Data:
VOLUME: la quantità di dati immagazzinati e di dati generati determinano il valore e il potenziale delle statistiche;
VARIETA’: il tipo e la natura dei dati aiutano gli analisti ad utilizzare i risultati delle statistiche;
VELOCITA’: la velocità con la quale i dati vengono generati e processati;
VARIABILITA’: l’inconsistenza del set di dati può ostacolare i processi per gestirli;
VERIDICITA’: La qualità dei dati acquisiti può variare notevolmente, compromettendo un’analisi accurata.