Podatci i informacije krvotok su poslovanja, neophodni su pri obavljanju izvršnih i upravljačkih poslovnih procesa, omogućuju uvid u poslovanje, neophodni su u planiranju ili predviđanju budućih poslovnih aktivnosti. Učinkovito je poslovanje vođeno podatcima (Data Driven Business) u kojem upravljanje podatcima i informacijama postaje vitalna organizacijska funkcija, a podatci i informacije se smatraju vrijednom informacijskom imovinom.
Digitalna transformacija već je duboko zahvatila cijelu svjetsku ekonomiju, a sve digitalno temelji se na podatcima. Podatci su postojali i prije digitalizacije, ali njihov elektronički oblik te digitalni alati omogućuju praktičnije poslovne strategije. Prije svega, digitalizacija je promijenila način rada s podatcima, ubrzala njihovo prikupljanje, obradu, ali i otvorila nove značajne poslovne modele. Digitalna pohrana podataka povećala je i njihovu ranjivost, odnosno mogućnosti neovlaštenog pristupa, posebice kada se radi o osjetljivim podatcima za poslovanje i kritične infrastrukture.
Značenje podataka u poslovanju, ali i svim drugim područjima, regulira se postupno, kako kroz državna tijela, tako i kroz institucije Europske unije. U najkraćem, cilj je omogućiti široku dostupnost javnih podataka odgovarajućim institucijama kojima se olakšavaju administrativne procedure, omogućavaju bolje usluge građanima, ubrzava i pospješuje zdravstvena zaštita… S druge strane, nastoje se zaštititi osobni podatci kako bi se onemogućila njihova zlouporaba.
Važnost podataka za poslovanje
-Analizom informacija koje se dobivaju iz podataka tvrtke mogu bolje razumjeti potrebe i ponašanje korisnika te prilagoditi svoju ponudu proizvoda i usluga stvarnim potrebama pojedinog potrošača – navodi primjer promjene koje donose podatci u digitalnoj eri predsjednik Uprave Poslovne inteligencije Dražen Oreščanin, dodajući kako se slikovito može reći da su podatci pogonsko gorivo četvrte industrijske revolucije, te će njihov značaj i vrijednost iz godine u godinu biti sve veći, a fokus na privatnost podataka će također imati sve veću važnost.
-Sada svaka ozbiljna tvrtka temelji svoje poslovne odluke na podatcima. Za tvrtku je ključno prepoznati, strukturirati i redovno pratiti osnovne mjere uspješnosti poslovanja, koje će uz pripadnu jasnu interpretaciju dati vodstvu tvrtke jasan činjenični pregled stanja poslovanja. Za svaki podatak (mjeru) poželjno je definirati sljedeće aspekte: izvor, raspoloživost i učestalost osvježavanja, vlasnika te ocjenu kvalitete i pouzdanosti – kaže Data Warehousing & BI Services Manager tvrtke Croz, Luka Stepinac.
-Digitalno doba u kojem živimo zahtijeva od kompanija da pronađu pravu ravnotežu između stabilnosti i agilnosti, drugim riječima, ravnotežu između implementacije novih tehnologija i slučajeva upotrebe, a istovremeno osiguravajući da se ne poremete postojeći procesi. Radi se o vođenju poslovanja s najvećom mogućom učinkovitošću i usvajanju novih tehnologija i poslovnih modela. Podatci su ključni za oba pristupa: zajednički, usklađeni izvor podataka za cijelo digitalno okruženje je ključan za poticanje ogromne poslovne vrijednosti. Nove tehnologije omogućavaju nam da pomaknemo granice toga što naši podatci mogu učiniti – ističe Ognjen Glavaš iz tvrtke SAP d.o.o.
Kvalitetna analiza koja će rezultirati zaključcima utemeljenim na velikom broju prikupljenih podataka može presudno poboljšati poslovnu strategiju i postaviti nove razvojne ciljeve.
Složenost i višestruke namjene podataka
Koliko podatci mijenjaju poslovanje objašnjava i Dražen Oreščanin, navodeći kako je Poslovna inteligencija počela kao tvrtka koja se bavila implementacijom analitičkih sustava, ali sve više ih prepoznaju kao tvrtku koja svojim korisnicima omogućava digitalnu transformaciju. -Iako se Poslovna inteligencija u osnovi bavi razvojem i implementacijom analitičkih sustava te sustava za migraciju i upravljanje podatcima prema specifičnim zahtjevima korisnika – sa standardnim softverskim alatima razvija visoko prilagođena rješenja za velike korporativne korisnike po cijelom svijetu – objašnjava Oreščanin, dodajući kako, osim implementacije takvih kompleksnih projekata, imaju tri grupe vlastitih proizvoda.
Prva su grupa analitički modeli podataka za telekomunikacije, bankarstvo, osiguranje i maloprodaju, koji omogućavaju standardizaciju analitičkih rješenja u pojedinoj industriji. Druga grupa proizvoda su specifična analitička rješenja koja se mogu koristiti u raznim industrijama, poput rješenja za upravljanje profitabilnošću ili analizu korisničkih društvenih mreža.
U trećem području, u koje je Poslovna inteligencija ušla nedavno, nalazi se IT rješenje za privole i zahtjeve korisnika, koje je praktično neophodno za usklađivanje sa zahtjevima GDPR regulative za sve tvrtke koje rade s fizičkim osobama kao krajnjim korisnicima. -Podatci i njihova vrijednost glavna su pokretačka sila i ključ digitalne transformacije. Pretvaranje neobrađenih podataka u neposrednu poslovnu vrijednost u konačnici potiče inovacije, primjerice u područjima korisničkog iskustva ili Interneta stvari (Internet of Things). Prema tome, inovacije temeljene na podatcima i digitalnoj tehnologiji osnova su uspjeha tvrtaka u digitalnoj ekonomiji – kaže Oreščanin.
Podjela podataka po vrsti i važnosti
Prosječno poduzeće koristi manje od 10% prikupljenih podataka. Pitanje je kako pomoću modela poslovne inteligencije iskoristiti preostalih 90% podataka. Problemi u procesu skupljanja podataka su velika količina podataka, različiti izvori podataka, nemogućnost povezivanja podataka. U globaliziranom okruženju dolazi do multipliciranja količine podataka i informacija. Svake dvije godine u svijetu se u globaliziranom okruženju udvostruči ukupan broj podataka.
Problem je što se sve veći broj poslovnih podataka i informacija nalazi u e-mail porukama, tekstualnim procesorima, dokumentima, tabličnim kalkulatorima (polustrukturirani podatci) pohranjeni na osobnim računalima i nedostupnim za integraciju i umrežavanje. Krucijalna je važnost različitih softverskih rješenja i programa u cilju skladištenja i povezivanja podataka i pretraživanja baza podataka. Cilj je umrežavanje i povezivanje u podatkovne integracije radi lakšeg sakupljanja i obrade podataka. Ne postoji univerzalni kriterij ocjenjivanja podataka. Podatci koji postaju ključni za poslovne odluke poduzeća mogu predstavljati beskorisne podatke za druga poduzeća.
IT rješenja za prikupljanje i analizu poslovnih informacija
-Data Management je izrazito opsežno područje koje obuhvaća teme poput kvalitete podataka, sigurnosti podataka, upravljanja matičnim podatcima, skladištenja i drugih. Spona koja povezuje sve te teme jest Data Governance – objašnjava Luka Stepinec, dodajući kako uspješno uvođenje Data Governancea često zahtijeva i određene organizacijske promjene, odnosno usklađivanje internih procesa i uvođenje jasnih odgovornosti i ovlasti za definirane potrebne uloge, a tek nakon toga na red dolazi odabir alata te njihova implementacija i integracija u postojeće okruženje.
-Iako je i dalje najveći dio naših projekata zasnovan na tradicionalnim rješenjima za skladištenje podataka, velik dio energije ulažemo u edukaciju naših postojećih i potencijalnih korisnika kako bismo prenijeli poruku o zaista velikim mogućnostima modernih rješenja za skladištenje i obradu podataka – kaže Stepinac, dodajući da su u Crozu napravili već niz vrlo uspješnih pilot projekata koji su bazirani na Big Data rješenjima i alatima poput Hadoopa (Hortonworks, Cloudera) te Apache Spark frameworka.
Čemu služi GDPR?
Opća direktiva o zaštiti podataka (General Data Protection Regulation – GDPR) izaziva kontroverze čak i kod stručnjaka jer su, kako se često ističe, pojedine odredbe Direktive međusobno proturječne, a često se ne vidi smisao njene primjene. Za Republiku Hrvatsku, kao nadzorno tijelo uspostavljena je Agencija za zaštitu osobnih podataka (AZOP), koja je zadužena za praćenje provedbe propisa o zaštititi podataka. Prema podatcima Instituta za zaštitu podataka, više od dvije trećine tvrtaka nije spremno za provedbu Direktive koja je stupila na snagu 25. svibnja.
U poslovnoj zajednici izražavaju nezadovoljstvo što su u hrvatskom primjeru primjene GDPR-a od kazni izuzete državne institucije, a izostala je podrška institucija u primjeni novog propisa. Ne samo da su tvrtke u Hrvatskoj nedovoljno pripremljene za primjenu Direktive, nego je to slučaj i u ostalim zemljama EU, što je vidljivo iz odluka u pojedinim članicama da uvedu određeno ‘grace razdoblje’ u kojem neće primjenjivati kaznene odredbe nego samo opominjati tvrtke.
Kako objašnjavaju autori GDPR-a, njeni primarni ciljevi su građanima EU-a dati više kontrole nad upotrebom osobnih podataka od različitih kompanija koje se bave prikupljanjem i obradom podataka, ali i uspostavljanjem ujednačenih pravila na razini Europske unije olakšati poslovanje privatnom sektoru. Naime, brojne korporacije iz SAD-a i Azije nesmetano i bez posebne kontrole prikupljaju podatke o građanima i tvrtkama u EU, dok su neke američke web stranice već uskratile pristup korisnicima iz EU budući da ‘nisu u mogućnosti’ ispoštovati odredbe GDPR-a. Također, GDPR omogućava Europljanima zatražiti od različitih kompanija da otkriju koje podatke imaju o njima, kako ih koriste, ali i koje podatke moraju obrisati. Uvedene su i stroge kazne za kršenje GDPR-a.
Građani EU-a sada moraju u razumnom roku biti obaviješteni od strane tvrtaka koje imaju njihove osobne podatke ako ti podatci budu kompromitirani ili ukradeni, a moraju o tome i u roku od 72 sata informirati nadležne institucije. Pojedinci mogu zatražiti i dobiti besplatno sve informacije o svojim podatcima od neke tvrtke, kao i za što se osobni podatci inače koriste. Može se, pod određenim uvjetima, zatražiti i njihovo brisanje.
Prosječno poduzeće koristi manje od 10% prikupljenih podataka.
Optimizacija poslovnih procesa IT sustavima
Na informatičkom je tržištu niz rješenja za optimizaciju poslovnih procesa kroz IT sustave. SAP, na primjer, ima nekoliko rješenja za upravljanje podatcima. -SAP BW/4HANA je paketirano Data Warehouse rješenje za digitalno poduzeće koje pojednostavljuje procese i podržava inovacije uz jedan, pouzdani izvor za uvide u stvarnom vremenu. Temeljeno je na SAP HANA, našoj novoj generaciji rješenja za skladištenje podataka koje vam može pomoći da kapitalizirate punu vrijednost svih vaših podataka na SAP-ovim aplikacijama ili rješenjima treće strane (third-party), kao i nestrukturiranih, geoprostornih ili podataka temeljenih na Hadoop platformi – kaže Ognjen Glavaš.
SAP je razvio i specijalizirana rješenja kao što je SAP IQ, kojim se može poboljšati odlučivanje u trenutku. Kako nam je objasnio Glavaš, riječ je o SAP-ovom sustavu upravljanja relacijskom bazom podataka (RDBMS) optimiziranom za Big Data analitiku. Postoje i specijalizirana rješenja kao Enterprise Information Management, koje uključuje skup proizvoda i pruža izvrsnost u podatcima te podržava mogućnosti za razumijevanje, integriranje, čišćenje, upravljanje, povezivanje i arhiviranje podataka radi optimizacije poslovnih procesa i analitičkih uvida; SAP Master Data Governance koje konsolidira i upravlja glavnim podatcima tvrtke kako bi se osigurala kvaliteta i konzistentnost podataka u cijeloj tvrtki te SAP Extended Enterprise Content Management rješenje koje omogućava upravljanje dokumentima i evidencijama, pronalaženje informacija i suradnju, povezuje e-mailove, prezentacijske slajdove, dokumente i druge nestrukturirane sadržaje s osnovnim poslovnim procesima.
Data Driven Business
Kod upravljanja podatcima bitno je znati vrijednost i svrhu upravljanja podatcima u organizaciji, prepoznavanje bitnih funkcija upravljanja podatcima, osvješćivanje da je pri upravljanju podatcima potrebna suradnja poslovnih korisnika odgovornih za njihovu upotrebljivost i kvalitetu te informatičara odgovornih za njihovu pohranu, dostupnost i sigurnost. Podatci i informacije, uz to što su neophodni pri obavljanju izvršnih i upravljačkih poslovnih procesa, omogućuju i uvid u vremenski tijek poslovanja kako bi se mogli koristiti u planiranju ili predviđanju budućih poslovnih aktivnosti. Učinkovito je poslovanje vođeno podatcima (Data Driven Business), u kojem upravljanje podatcima i informacijama postaje vitalna organizacijska funkcija, a podatci i informacije se smatraju vrijednom informacijskom, odnosno nematerijalnom imovinom.
Prediktivna je analiza jedna od naprednih tehnologija koja postojeće znanje u sklopu nekog poslovnog procesa pokušava iskoristiti za predviđanje budućeg ponašanja.
Planiranje ili predviđanje poslovnih aktivnosti
Prediktivna je analiza jedna od naprednih tehnologija u portfelju poslovne inteligencije koja postojeće znanje u sklopu nekog poslovnog procesa pokušava iskoristiti za predviđanje budućeg ponašanja. U sadašnjem dobu poslovne neizvjesnosti gdje se kompetitivna prednost cijeni više od svega, prediktivna će analiza postati neizbježna sastavnica poslovnog i informatičkog sustava svake tvrtke koja želi ostvariti tu prednost.
-Povijesno gledano, na početku računalne ere računala su u poslovanju bila korištena gotovo isključivo za smanjenje troškova. Aplikacije su se razvijale primarno s ciljem odrađivanja više posla korištenjem manje resursa. No, vremenom, porastom procesorske snage i tehnologija pohrane podataka, ta se perspektiva postupno mijenjala. Prvi je korak bilo poslovno izvještavanje, čiji je cilj bio dobiti više informacija o tome što se događa u poslovanju, a poslije i omogućiti analizu uzroka određenog (dobrog ili lošeg) ponašanja – objašnjava Luka Stepinac, dodajući kako je daljnjom evolucijom došlo do rađanja ideje prediktivne analize, koja se fokusira više na prepoznavanje mogućnosti za poboljšanje poslovanja, bolji odnos s klijentima te postizanje veće agilnosti na tržištu. Posljedica toga je da se klijenti više ne promatraju kao jednolična masa, već se pokušava prilagoditi i maksimalno personalizirati pristup svakom pojedinačnom klijentu.
Kako je rekao Stepinac, alati za prediktivnu analizu koriste se vrlo kompleksnim matematičkim algoritmima koji, koristeći povijesne zapise s detaljima o klijentima koji su otišli i onima koji su i dalje korisnici tvrtkinih usluga, pokušavaju otkriti koji su čimbenici (atributi) ‘najzaslužniji’ za odlazak ili ostanak klijenta. Pri tome valja znati, naglašava Stepinac, da je predviđanje zapravo samo sugestija onoga što se može dogoditi, ali ne i garancija da će se baš to doista i dogoditi. -Stvaranje dobrog i pouzdanog predikativnog modela vrlo je teško, obično je to spoj umjetnosti i znanosti, pokušaja i pogrešaka, empirije i držanja palčeva, modeli se razvijaju iterativno, testiraju, mjere i dorađuju, te na kraju optimiraju i održavaju – objašnjava Stepinac.
Big Data platforme
Prediktivna analiza postala je vrlo popularna zbog naglog razvoja Big Data. Korištenjem tehnologija kao što su Hadoop i MapReduce, analiza enormnih količina podataka postaje moguća, a što je više podataka, to je bolji prediktivni model. Tako je npr. moguće analizirati ponašanje korisnika na društvenim mrežama poput Facebooka ili Linked- Ina, te otkriti pojedine zakonitosti i na njima izgraditi predviđanja ponašanja drugih korisnika itd.
Alati za prediktivnu analizu prisutni su na tržištu već dugi niz godina. No, oni sada, kao na primjer IBM-ov SPSS Modeler, više nisu namijenjeni isključivo matematičarima ili statističarima. Vidljiv je trend približavanja krajnjim korisnicima (analitičarima) automatiziranjem dijelova funkcionalnosti koji se brinu o procesiranju velikih količina podataka te predlaganjem korištenja pojedinih ugrađenih matematičkih algoritama. Stoga i ne čudi nagli rast primjene te tehnologije, jer je vrijednost koju ostvaruje doista neusporediva s troškovima investicije u alat i inicijalnu prilagodbu.
U globaliziranom svijetu sve je više poslovne neizvjesnosti pa se kompetitivna prednost cijeni više od svega. Zbog toga će prediktivna analiza postati neizbježna komponenta poslovnog i informatičkog sustava svake tvrtke koja želi ostvariti tu prednost. Prediktivna analiza može pomoći u analizi prodajnih transakcija u kojima su opisane klijentove potrošačke navike, korištenje usluga i druge vrste ponašanja, otkrivajući skrivene veze u podatcima. Tako je moguće na relativno jednostavan način izgraditi prilagođenu ponudu novih proizvoda ili usluga za svakog klijenta pojedinačno, te time povećati učinkovitost prodaje, što posljedično vodi do veće profitabilnosti i uspostavljanja bolje i čvršće veze s klijentom.
Što je Data Science?
Data Science, odnosno znanost o podatcima, proizlazi iz brojnosti i stalnog rasta podataka, prije svega njihove nedovoljne iskorištenosti, čime se otvaraju nove mogućnosti obrade i primjene velikih količina podataka, pogotovo u poslovnom svijetu koji se iz temelja mijenja tijekom digitalne transformacije. Na tržištu je već niz alata koji se bave znanstvenim pristupima podatcima poput Microsoft Data Science. Stalni rast podataka dovodi do toga da tradicionalne IT management tehnike, metode i timovi postaju zastarjeli i ne mogu se nositi s digitalnom transformacijom poslovanja.
Budućnost predstavljaju AIOps – IT operacije temeljene na umjetnoj inteligenciji, odnosno strojnom učenju. Te tehnološke platforme automatiziraju i poboljšavaju IT operacije korištenjem analitike i strojnog učenja koje analiziraju veliku količinu podataka prikupljenih pomoću raznih alata i uređaja. Na taj način problemi se automatski detektiraju i rješavaju u stvarnom vremenu.
Rješenje sigurnosti informacija i informacijskog sustava, odnosno podataka, zasniva se prije svega na preciznom uvidu u podatke s kojima se raspolaže te njihovom strukturiranju.
Podatkovni centri nužni zbog umnožavanja količine podataka
Kako se kroz digitalizaciju poslovanja stvara velika količina podataka (Big Data), nužno je imati i servis za njihovu pohranu i upravljanje. Ogromne količine podataka postaje preskupo pohranjivati i obrađivati u samoj tvrtki. U Hrvatskoj usluge pohrane podataka pruža, među ostalim, DataCross Podatkovni centar Križ d.o.o. tvrtke PCK d.o.o. -Uz usluge upravljanja podatkovnim centrima, DataCross osigurava najveću dostupnost usluga podatkovnih centara u Hrvatskoj i regiji koju određuju prihvaćeni međunarodni standardi TIA-942-A i TIER III za pouzdanost komponenti, redundanciju, sigurnost lokacije, fizičku i perimetarsku zaštitu, integritet sustava, odsutnost Single Point of Failure, kontrolu infrastrukture i osoblja, učinkovitost (samih ugrađenih komponenti i čitavog sustava, kontrolu OPEX-a), skalabilnost i upravljanje kapacitetima – kaže direktor prodaje PCK d.o.o. Miroslav Lisjak.
Cilj je osigurati korisnicima maksimalnu dostupnost ICT infrastrukture i podataka uz optimalan utrošak resursa (električne energije, rashladne energije, ljudskih resursa i dr.), fizičku sigurnost ICT opreme i podataka te uz dokazanu fleksibilnost osiguravati za korisnike održivost poslovanja, kontrolu kapitalnih troškova i zaštitu investicija. Zajedno sa strateškim partnerima PCK pruža specijalizirane kolokacijske usluge (smještaj ICT infrastrukture), optimalno upravljanje ICT procesima i outsourcingom ICT usluga, čime se ostvaruju uštede i dodatne vrijednosti za njihove korisnike.
Kako izabrati podatkovni centar?
Podatkovni centar sadrži i upravlja poslužiteljima podataka, svim aplikacijama i IT sustavima. U njemu je fizički smješteno cijelo poslovanje tvrtke, u njemu se obrađuju informacije potrebne za svakodnevno odlučivanje te je izbor podatkovnog centra od posebne važnosti. Kod izbora podatkovnog centra, uz niz propisanih standarda, kako na nacionalnoj razini, tako i na razini Europske unije, važno je, kako nam objašnjava Miroslav Lisjak, izabrati usluge što više kvalitete. Prednost najma smještaja podataka u data centru je i u manjim troškovima jer podatkovni centri kao specijalizirane tvrtke smještaju podatke u manje infrastrukturnog prostora, imaju educirane stručnjake za upravljanje infrastrukturom, a sve to smanjuje troškove i osigurava bolju i sigurniju uslugu.
Kako kaže Lisjak, bitno je izabrati podatkovni centar koji nudi usluge dizajnirane po modelima koji pokazuju maksimalnu fleksibilnost i mogućnost prilagodbe potrebama klijenta, odnosno podatkovni centar modularno projektiran na način da je u mogućnosti brzo održavanje, nadogradnja, a da korisnik nema prekid rada.
Važnost backupa podataka i neprekidnog napajanja
Backup je usluga koja omogućava periodično premještanje podataka na uređajima za pohranu podataka. Prednost rješenja koja pružaju podatkovni centri je što oni umjesto klasične kopije podataka koriste replikaciju i sinkronizaciju podataka putem mreže, spremajući tzv. snapshote svake izmjene, što osigurava da se OS, aplikacije, datoteke i podatci jednostavno spremaju i vraćaju iz zaštićene kopije, posebice u slučaju katastrofe.
Dok klasična backup rješenja podatke osiguravaju spremajući ih na isti server ili neki od eksternih diskova, backup rješenja podatke korisnika u podatkovnim centrima čuvaju na sigurnom, spremajući ih na enterprise opremu u data centru. Za razliku od klasičnih rješenja, uz backup rješenja u podatkovnom centru, objašnjava Lisjak, korisnik nema potrebe za particioniranjem diskova i instalacijom operativnog sustava prije povratka podataka iz sigurnosne kopije. Sve datoteke, baze podataka i aplikacije bit će po potrebi vraćene na server, kao da se ništa nije dogodilo. Pri tome podatkovni centri podatke u backupu spremaju i vraćaju uz visoku enkripciju. Dodatno, podatkovni centri imaju i sustave neprekidnog napajanja u slučaju nestanka električne energije UPS (uninterruptible power supply). Oni predstavljaju sučelje između glavnog napajanja (mreže) i trošila, te s time omogućuju održavanje besprekidnog i kvalitetnog napajanja bez obzira na stanje u glavnom napajanju.
Neprekidno napajanje nužno je za sve tvrtke koje žele nesmetano obavljati svoje procese
Koliko je važno imati pouzdan i stabilan poslovni sustav pitali smo Damira Drinkovića, člana uprave tvrtke Adeo, koja 25 godina nudi rješenja neprekidnih i rezervnih napajanja, opskrbljuje tržište kvalitetnim uređajima, zamjenskim dijelovima i potrošnim materijalom, a sve to upotpunjuje uslugom servisiranja i održavanja.
Kakvu štetu mogu prouzročiti problemi pri napajanju električnom energijom? Zašto je nužno neprekidno napajanje?
Štetu koju mogu prouzročiti problemi pri napajanju električnom energijom ne možemo gledati samo kao mogući kvar koji može nastati na samom hardveru ili opremi. U današnje vrijeme pod štetom možemo uvrstiti gubitke važnih podataka, prekide u komunikacijskom sustavu, zastoje u proizvodnji, prekide u radnim procesima, a sve je to prouzrokovano nestankom/ prekidom napajanja, prenaponima, podnaponima, tranzijentima i sl. U konačnici sva nastala šteta utječe na financije oštećenika. Neprekidno napajanje nužno je za sve tvrtke koje žele nesmetano obavljati svoje procese te ne žele razmišljati o tome što ako se usred nekog radnog procesa dogodi spomenuta situacija. Neprekidnim napajanjem osiguravaju kako svoju pouzdanost u radu, tako i kvalitetno pružanje usluga korisnicima, kontinuiranost usluge, veću efikasnost rada bilo koje IT arhitekture ili nadzora proizvodnih i laboratorijskih procesa.
Koje sve proizvode za zaštitu od problema u napajanju imate u ponudi?
Nudimo UPS – neprekidna napajanja s različitim rješenjima: od napajanja i zaštite najzahtjevnijih sustava do samo jedne radne stanice; elektroagregate – stacionarna rezervna napajanja industrijskih i uslužnih pogona ili mobilna rješenja za opskrbu energijom nepristupačnih ili nedovoljno opskrbljenih lokacija; te DC sustave – istosmjerna napajanja, uglavnom namijenjena za napajanje telekomunikacijskih sustava i industrijskih pogona.
Važnost sigurnosti podataka
Rješenje sigurnosti informacija i informacijskog sustava, odnosno podataka, zasniva se prije svega na preciznom uvidu u podatke s kojima se raspolaže te njihovom strukturiranju. Sam uvid u podatke pokazuje da vrsta podataka, koja uključuje poruke elektroničke pošte, dokumente i datoteke sa slikama, potencijalno čini tvrtke ranjivima jer otvara vrata sigurnosnim problemima ili neželjenim curenjima podataka koji se mogu povezati s određenom osobom (Personally Identifiable Information PII).
Veritasov Indeks podatkovne genomike za 2017. godinu pokazuje kako će taj problem postajati sve izraženiji jer se količina podataka povećava za oko 49% iz godine u godinu. Integrated Classification Engine, jedno od rješenja na tržištu, omogućava organizacijama da brzo pregledaju i označe podatke kako bi mogle biti sigurne da se svim osjetljivim i rizičnim podatcima upravlja na odgovarajući način te da su oni zaštićeni. Ta inovativna tehnologija daje širok uvid u osobne podatke koji se mogu povezati s pojedincima (PII) te pomaže tvrtkama da se usklade sa zakonodavnim okvirima koji zahtijevaju striktno pridržavanje pravila vezanih uz čuvanje podataka, a pritom se odnose na sve podatke koje organizacija čuva, neovisno o tome gdje su oni pohranjeni.
