許多企業面臨2020年殘酷的企業。幸運的是，由於雲資源使虛擬的通信和協作成為規範，因此，緊急的工作中的緊急工作已經取得了很大的成功。
但是現在是時候檢查IT資源和工作流是否在適當的水平上支持您的組織，做應有的事情並付出了您的期望。大流行的長期混響正在造成額外的財務不確定性，這使成本控制受到關注。
立即閱讀以發現減少軟件，硬件和雲消費的5種方法，以獲得更多的創新預算。
Itam是關於知道您擁有的，它在哪裡，誰在使用它以及它的成本。如果您希望數字業務成功，則需要了解運行它的軟件，硬件和雲基礎架構。
對某些人而言，ITAM遠不及其組織的迫切需求。這是一種危險的（甚至可能致命）。如果您不知道自己擁有什麼，如何管理資本和運營成本？如果您不確定哪些資產在哪裡，該如何確保組織？您怎麼知道您是否不合規？您是否願意等待政府官員或大牌供應商告訴您？如果罰款罰款，那可能是一場昂貴的對話。
現在閱讀以發現更多有關ITAM及其重要性的信息。
過去幾年中，違規行為的增加表明，許多組織都不知所措，努力管理風險。手動評估和孤立的工具無法跟上當今不斷變化的風險格局。那麼，可以採取可行，集成風險管理的關鍵是什麼？連續監控。
我們已經確定了每家企業可以通過持續監控和自動化的五種方法可以使他們的風險方法現代化。
通過在Servicenow®平台上持續監視風險管理計劃的標準部分，您可以在整個組織中提高性能，確定係統之間的關鍵脆弱性，管理供應商的風險，並做出更好的業務決策來保護您的品牌完整性，客戶滿意度和收入。
立即閱讀以發現通過連續監控降低風險的5種方法。
您的組織是否採用新技術，流程或服務來更好地在市場上競爭並適應新的工作方式？確保成功的策略是什麼？這不僅僅是金錢問題。涉及計劃的要素。因此，可以肯定的是，項目投資組合管理（PPM）在獲得積極的回報方面發揮了重要作用。
但是什麼是ppm？
該電子書提供了快速介紹，確定了關鍵PPM問題，並突出顯示了促進有效PPM的工具。
大流行隧道盡頭的燈光也照亮了一些持續的機會。
我們經歷的悲慘和挑戰的時期一直是一些精彩想法的催化劑，尤其是在重新想像運營模型周圍。
但是，員工工作方式的持續流動性繼續使舊做事的舊方式 - 即圍繞破碎的手動IT處理和脫節的系統。
最近的IDC全球調查*顯示，最靈活的IT組織（具有主動監控和解決方案，360次觀點和員工自助服務的組織）也能夠幫助增強75％的業務成功，即使在大流行的高峰期。
立即閱讀以找出組合管理方法可以提高更大的韌性和積極性的三種強大方法。
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旨在支持最現代的敏捷應用程序開發方法，NowPlatform®為開發人員（以及任何水平的經驗或技能）提供了一個單一的環境，以構建和協作提供變革性的應用體驗。平台的平台使您可以數字化和自動化部門和跨境工作流，創建移動優先應用程序，使用AI驅動的體驗簡化工作，並衡量和優化業務流程，同時減輕風險。各種規模和行業的企業組織都將現在的平台用於各種各樣的一流，開箱即用的IT，員工和客戶工作流程應用程序。當您的功能和功能要求超過現成的功能，並且當您發現自定義工作流的全新需求時，現在的平台提供了創建者的工作流程，即Gartner的市場領先的低代碼應用程序開發平台魔術象限和Forrester Wave™研究報告針對低代碼平台。
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釋放機器學習價值
您的機器學習旅程依賴於正確的實施來推動實際的業務價值。遵循在機器學習旅程電子書中實現的成功途徑。通過逐步指南，來自AWS機器學習專家的見解，以及通過技術部署業務差異化解決方案的行業領導者的成功故事，該電子書有助於每個業務領導者。在旅途的任何階段，使用它來最大化機器學習計劃的結果。
通過機器學習解決全球挑戰
日常開發人員和數據科學家正在利用AWS的機器學習力量來解決世界上最大的挑戰。在解決機器學習方面的世界上最嚴重的問題時，我們探討了這種變革性技術如何開創有影響力的解決方案。從識別和跟踪大流程到支持可持續性，AWS機器學習模型是這種發展的核心。閱讀創新者如何利用AWS的最佳實踐，深入的專業知識以及強大的解決方案，以啟動新的計劃和解決方案，這些計劃和解決方案正在改善生命並保護我們的星球。
各個行業的公司都在尋求將AI和機器學習（ML）集成到工作流程中，以進行各種基本流程，包括客戶服務，供應鏈，運營和戰略決策。但是，對於當今的領導人及其團隊來說，很難將市場炒作與有意義的業務價值區分開來。該麻省理工學院的斯隆管理審查執行指南旨在幫助決策者在機器學習之旅的每個階段面臨並解決他們的採用挑戰以加速創新。它還解決了公司在Covid-19-19（及以後）期間公司可能遇到的市場中斷，挑戰和機遇。作者與實施AI和ML的最前沿的從業者緊密合作，指南中的相關文章反映了對AI和ML勢在必行的三個關鍵水平的新社會經濟因素的最新研究：領導力，組織，組織，組織，組織，組織，組織和才華。
使用AWS ML轉換
由於雲計算的迅速採用，計算功率和數據量的興起以及易於使用的解決方案的出現幾乎不需要或根本沒有經驗，因此機器學習（ML）現在比以往任何時候都更容易訪問。每個形狀和規模的領先組織以及幾乎每個行業都在利用機器學習來取得各種業務結果。閱讀七個組織如何使用AWS機器學習來通過改善客戶體驗，優化業務運營和加速創新來解決他們最大的現實世界挑戰。