如今，企业部署了广泛的监控和管理应用程序来处理各种IT功能：前端服务台管理、基础设施监控、网络安全、项目管理和Active Directory管理。这些应用程序每天都会生成大量数据。IT部门坐拥数据金矿，却无法充分挖掘其价值。
当今企业IT团队需要的不是现成的分析工具，而是一个能够从多样化的IT数据中挖掘宝贵见解的专用分析解决方案。他们需要一个结合机器学习和人工智能的分析解决方案，能够筛选IT数据中的模式并将其应用于现有问题。他们不仅需要预测性见解来主动维护基础设施，还需要预见机会并提前预警问题。
通过整合所有应用程序的数据，全面了解IT基础设施，解决紧迫问题并做出更优、更节省成本的决策。
利用可视化分析识别反复发生事件的根本原因，将事件量减少一半。
可视化所有IT管理流程，识别并解决瓶颈，缩短事件解决的平均时间。
预测并规划组织变革，最大限度减少其对业务服务和终端用户生产力的影响。
通过可视化资产的完整生命周期（包括其使用年限和逐年折旧），优化IT资产支出。
提升云、本地和混合基础设施资产的性能，以实现投资的最大回报。
基于对业务服务的影响，通过智能过滤筛选警报噪音。
通过漏洞预警警报，保护端点免受内部和外部安全威胁。
在确保端点符合组织政策的同时，平衡安全性和可用性。
融合来自多个应用程序和数据源的数据，理解关联性，例如变更对项目进度或事件量的影响。
通过详细记录项目或账户上的每一分钟工作时间，集中监控和管理员工生产力。
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