Lenovo y Cococo presentan herramienta predictiva para gestión de PCs

Durante el VII Congreso de Zonas Francas, organizado por la Asociación de Zonas Francas (AZOFRAS),Lenovo y COCOCO Business presentaron, su Lenovo Device Intelligence Plus plataforma de monitoreo en tiempo real y análisis predictivo para detectar posibles problemas en hardware y software antes de que afecten la productividad.

Esta herramienta asiste a los administradores TI de las empresas en la monitorización, diagnóstico y solución de problemas con los ordenadores, al mismo tiempo que se aprovechan las analíticas predictivas de IA para ayudar a predecir potenciales fallos de sistema o problemas de rendimiento antes de que sucedan.

La herramienta recopila datos de 10.000 puntos cada 15 segundos de cada dispositivo que controla.

Gracias a esto puede monitorear millones de puntos de datos agregados en toda la flota de PCs en tiempo real.

Una vez recopilada la información, informa sobre tendencias de salud de cada dispositivo, y proporciona analíticas de las principales causa-raíz de cada suceso.

También cuantifica los impactos en la productividad del usuario por motivo de la restricción de recursos TI, y ofrece datos valiosos para tomar decisiones informadas.

Por ejemplo, la dimensión adecuada de la inversión en hardware y software para obtener resultados mejores en los negocios.

Esto puede ayudar mucho a una empresa con sus gastos, también a mejorar la productividad de los usuarios y la experiencia general de usuario final.

“Con este lanzamiento, la empresa amplía su presencia en el espacio de la monitorización de la experiencia digital (DEM, por sus siglas en inglés), en Costa Rica. 

Las soluciones DEM, como las de Lenovo, ofrecen a las empresas los medios para tomar decisiones empresariales basadas en datos que ayudan a optimizar los costos del servicio de asistencia al tiempo que aumentan la productividad y la satisfacción de los empleados”, explicó William Gracia, de Lenovo.

Device Intelligence Plus aplica modelos de machine learning y deep learning al entorno de una organización para ayudar a predecir puntos de dolor comunes para el usuario final, como las pantallas azules de la muerte (85% de precisión), fallos de disco duro y baterías o aplicaciones que causan problemas de degradación del rendimiento, en cuyo diagnóstico supera el 90% de precisión.

Conforme los modelos se van convirtiendo en más ricos y sofisticados con más datos, la tecnología aprende y se vuelve más inteligente con el tiempo, lo que le lleva a predecir problemas con mayor precisión.

Silvia Muñoz, Gerente de Producto de COCOCO Business, indicó que los productos empresariales de Lenovo están disponibles dentro del portafolio de la compañía. 

“Esta solución de Lenovo permite a las empresas y organizaciones tecnológicas en Costa Rica monitorizar y asesorar a sus departamentos sobre la salud de la flota de PCs y los impactos en la productividad, gracias a la monitorización mediante sensores en tiempo real de millones de puntos de datos, lo que le permite contar con más visibilidad”.

Además, también puede predecir y prevenir problemas, lo que da la oportunidad de organizarse al equipo de soporte, además de aumentar el tiempo en el que el empleado puede estar activo, así como su productividad.

De acuerdo con Gracia, “también deja analizar y solucionar problemas, así como optimizar y mejorar procesos y tareas, con el fin de mantener las flotas funcionando a pleno rendimiento y de mejorar la experiencia de los empleados con tecnología que se amolde a las necesidades de la empresa”.

Esta solución está desarrollada a partir de una pila de seguridad multicapa, con unas políticas de privacidad de datos muy estrictas.

Sigue las mejores prácticas del sector e incorpora una dinámica estricta de protección de los datos sensibles de los clientes.

Entre las medidas de protección que incluye está el trato individual de cada cliente, lo que hace que los datos de cada uno estén particionados y guardados de manera independiente de los otros.

Además, los clientes que tengan equipos repartidos por diversas zonas geográficas se aseguran el cumplimiento con los requisitos de privacidad de datos de cada región

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*