I migliori 13 strumenti di automazione dei data center e casi di studio

Gli strumenti di automazione dei data center possono aiutare a mantenere dati di alta qualità, prendere decisioni informate basate sui dati e semplificare l'automazione dei processi del data center. Abbiamo selezionato 10 strumenti di automazione dei data center in base alle funzionalità degli strumenti, alla presenza sul mercato e al miglior caso d'uso. Segui i link per scoprire i casi di studio e i vantaggi di questi strumenti:

Il nostro obiettivo è informare i professionisti IT sui migliori strumenti di automazione dei data center, sulle loro funzionalità e su casi di studio reali per supportarli nel prendere decisioni sugli strumenti di automazione dei data center.

Confronto dei migliori 13 strumenti di automazione dei data center

* Ordinati con gli abbonati in cima e il resto in base alla valutazione media. Le valutazioni si basano sulle recensioni degli utenti B2B.

RunMyJobs

RunMyJobs di Redwood può essere utilizzato per l'automazione dei processi aziendali, l'automazione DevOps, la gestione del data warehouse, la gestione della sicurezza e altro ancora. RunMyJobs è una soluzione SaaS che consente trasparenza e conformità in tutta l'azienda semplificando i processi di flusso di lavoro interdipartimentali. Fornita come SaaS, gli utenti non devono inoltre preoccuparsi di aggiornare o di accedere all'ultima versione del software.

RunMyJobs esempio reale

ALSO ha scelto Redwood come soluzione per aumentare la velocità di elaborazione degli ordini dei clienti. Implementando la soluzione Redwood RunMyJobs in una settimana, ALSO integra con successo la propria applicazione di magazzino con le operazioni SAP, consentendo di gestire rapidamente gli ordini in arrivo.

Grazie all'automazione di Redwood, ALSO è riuscita a creare processi di automazione una sola volta e a riutilizzarli ripetutamente. Ciò ha portato a una significativa riduzione delle 46.000 definizioni di job SAP a 570 script Redwood, tra cui 140 set di job e 300 job indipendenti. In precedenza, era necessario un team di sei amministratori specializzati SAP Basis per gestire questi processi. Tuttavia, con l'implementazione di Redwood, ora è sufficiente un unico amministratore, consentendo al team di dedicare i propri sforzi ad altre attività importanti.

I servizi di Redwood sono utilizzati da organizzazioni come Arthex, Avaya, Epson e AMD. Puoi consultare le loro offerte nel video qui sotto:

Stonebranch UAC

Stonebranch gestisce carichi di lavoro di massa in ambienti diversi può essere impegnativo per i tradizionali strumenti di automazione dei data center. Gli strumenti per data center meno recenti possono avere una capacità operativa inferiore rispetto a quelli moderni e possono causare problemi di integrazione dei database.

I moderni strumenti di workload automation (WLA) e i pianificatori di job aziendali possono elaborare molte operazioni aziendali su più piattaforme, massimizzare i risparmi e aumentare prestazioni e scalabilità. Stonebranch supporta sia installazioni on-premise sia modelli di implementazione SaaS/cloud. Gli utenti di Stonebranch possono accedere a integrazioni preconfezionate fornite dalla community.

Stonebranch esempio reale

Ad esempio, ITERGO, una società di servizi IT del gruppo assicurativo ERGO, aveva bisogno di un'alternativa ai tradizionali strumenti WLA per gestire il proprio data center di massa con circa 15 milioni di transazioni al giorno e desiderava affidabilità nelle transazioni di dati.¹

Stonebranch ha offerto loro un'unica piattaforma unificata, Universal Automation Center, che ha collegato il loro Tivoli Workload Automation Scheduler, altri scheduler e i loro database basati su cloud con 38.000 utenti.

La piattaforma offriva le seguenti funzionalità:

• Un controller universale per gestire tutte le piattaforme nel data center.
• Un agente universale esegue processi in remoto su vari software.
• Un mover di dati universale automatizza la data pipeline in modo affidabile e sicuro tra i tuoi server.
• Un gateway universale per il trasferimento dei dati per il trasferimento sicuro dei dati verso aziende terze dal data center.

ActiveBatch

Uno degli aspetti più importanti di un data center ben funzionante è la consegna tempestiva dei dati ai reparti o ai clienti. Tuttavia, le operazioni tra data center cloud e macchine virtuali possono sollevare problemi di sicurezza, poiché l'integrazione dei sistemi può fornire accesso a un gruppo di personale non autorizzato ad accedervi.

ActiveBatch integra data center on-premise, cloud e ambienti ibridi in un'unica interfaccia per supportare in modo sicuro la gestione del carico di lavoro nei data center. ActiveBatch si integra inoltre con sistemi legacy come OpenVMS.

Lo strumento supporta trigger basati su eventi, consentendo l'avvio delle attività in base a eventi specifici come modifiche ai file, ricezione di e-mail o avvisi di sistema. Questa funzionalità riduce l'intervento manuale e garantisce l'esecuzione tempestiva dei processi.

ActiveBatch esempio reale

Ad esempio, Vero Skatt, un'agenzia fiscale finlandese, ha utilizzato ActiveBatch per collegare sei ambienti in un'interfaccia centrale.² Ha utilizzato la funzionalità di autorizzazione utente di ActiveBatch per affrontare i problemi di sicurezza e controllare l'accesso di utenti/gruppi a database o applicazioni specifici. Ha ampliato la conformità ai requisiti di audit interni ed esterni, riducendo significativamente lo scripting manuale e la risoluzione dei problemi.

Le operazioni di Vero Skatt hanno beneficiato ulteriormente di ActiveBatch. Rispetto ai tradizionali strumenti di automazione come Windows Task Scheduler, ActiveBatch dispone di un'interfaccia low-code con un designer di flussi di lavoro drag-and-drop e più viste dei flussi di lavoro. L'interfaccia facile da usare di ActiveBatch ha consentito al loro reparto IT di sviluppare attività di automazione varie e complesse che sarebbero state difficili da realizzare con gli strumenti tradizionali.

JAMS Scheduler

L'amministrazione del data center è fondamentale per consentire ai server di comunicare dati in tutta l'azienda. Tuttavia, disconnettere i data center con PowerShell e altri software può richiedere molto tempo ed essere opprimente per il team IT.

JAMS scheduler è basato sul framework NET e può assistere il team IT con gli script PowerShell. Inoltre, JAMS consente ai team IT di comprendere i flussi di lavoro tra i propri server, apportare modifiche rapide e aumentare l'efficienza, a differenza dei vecchi strumenti di automazione. Il Relational Job Diagram di JAMS fornisce una rappresentazione grafica dei job in esecuzione sui server, incluse relazioni, trigger, dipendenze e altro.

Esempio reale di JAMS

Ad esempio, Jupiter, una società di gestione fondi, dedicava molto tempo al monitoraggio dei processi, della sicurezza e della conformità. La crittografia runtime di JAMS, la verifica della conformità e varie altre funzionalità hanno consentito ai loro processi di generare circa 36.000 da 1000 processi FTP ed ETL su centinaia di server.³

BMC Control-M

Un'operatività aziendale fluida richiede un'orchestrazione efficace dei processi delle applicazioni e del flusso di dati all'interno del data center. Con la crescita dell'azienda, la gestione di questa organizzazione può diventare sempre più complessa per il team IT, in particolare quando si tratta di stare al passo con strumenti manuali o tradizionali.

Control-M, sviluppato da BMC Software, è uno strumento di automazione dei flussi di lavoro e di pianificazione dei job progettato per semplificare e gestire elaborazioni batch complesse in ambienti diversi. Nel contesto dell'automazione dei data center, Control-M fornisce una piattaforma centralizzata per orchestrare i flussi di lavoro, garantendo che le attività vengano completate nella sequenza corretta, nei tempi giusti e con un intervento manuale minimo. Questo approccio aiuta i data center a mantenere operazioni affidabili gestendo in modo efficiente grandi volumi di attività interdipendenti.

Esempio reale di Control-M

Quando KoçSistem è cresciuta fino a diventare una delle più grandi aziende tecnologiche della Turchia, il suo team infrastrutturale ha iniziato a soffrire a causa della mancanza di personale e dell'eccesso di server. Aveva difficoltà a inizializzare i server per soddisfare standard di conformità di alta qualità e a gestire le patch dei server che causavano vulnerabilità.

A differenza degli strumenti tradizionali, il moderno strumento WLA Control-M ha fornito la gestione di patch e conformità. La gestione delle patch li ha aiutati nella loro pipeline CI/CD riducendo il tempo dedicato alle operazioni DevOps sui server come download, analisi, test e riparazione delle patch di diversi fornitori. La gestione della conformità ha aiutato KoçSistem a utilizzare meglio le proprie risorse e ha raggiunto un tasso di conformità delle patch di circa il 100%.⁴

IBM WLA

Negli strumenti di automazione tradizionali, il software o l'IA possono occasionalmente fare stime imprecise sulla capacità dei server e di elaborazione, con conseguenti stime imprecise sul completamento delle attività. Ciò può portare a decisioni di pianificazione errate che possono causare ritardi e inefficienze nel flusso di lavoro del data center.

Le soluzioni WLA di IBM contengono un data advisor che riduce la possibilità che il computer faccia stime imprecise. Data Advisor (AIDA) è in grado di rilevare anomalie nel carico di lavoro complessivo o in job specifici. Pertanto, può consentire al team IT di conoscere con precisione il tempo di completamento delle attività e segnalare le imprecisioni.

Può inoltre utilizzare dati provenienti da big data e dal machine learning e metodi di analisi dei dati per confrontare le stime del tempo di completamento delle attività tra server esterni e interni, al fine di guidare il team IT sull'efficienza del data center. Inoltre, la sua interfaccia utente (UI) può offrire informazioni preziose sull'efficienza del data center, in quanto può registrare, monitorare e analizzare i dati storici di job e postazioni di lavoro.

IBM esempio reale

Le attività di automazione dei data center di IBM includono la collaborazione con il Montpellier Data Center in Francia. Per ridurre l'impatto ambientale garantendo al contempo la qualità del servizio, il centro ha utilizzato IBM Turbonomic e IBM Instana. Questi strumenti hanno analizzato l'uso dell'energia determinato dalle applicazioni e hanno fornito raccomandazioni di ottimizzazione. Questa automazione ha migliorato l'efficienza operativa e favorito gli obiettivi di sostenibilità del centro. ⁵

Continuous (precedentemente nota come OpCon)

OpCon, la piattaforma di workload automation (WLA) precedentemente venduta da SMA Technologies, è ora offerta da Continuous. La funzione OpCon Deploy consente ai team IT di creare e testare le modifiche alla pianificazione in un ambiente di sviluppo, per poi inviare in produzione aggiornamenti versionati e verificati. Tradizionalmente, i team modificavano direttamente le pianificazioni di produzione attive, con il rischio di interrompere i processi aziendali in esecuzione, mentre OpCon Deploy consente di annullare una modifica non riuscita.

Per il reporting, il Reporting Service di OpCon copia i dati in un database di reporting separato, in modo che le query sui report non rallentino le operazioni attive. I team possono visualizzare e scaricare i report in Solution Manager, l'interfaccia web di OpCon, e rimangono disponibili report predefiniti e personalizzati basati su BIRT. Ciò rende OpCon un'utile aggiunta a un toolbox DevOps per modifiche all'automazione controllate e a basso rischio.

Esempio reale di Continuous

Oregon State Credit Union, che aveva automatizzato i propri processi core dal 2003, rischiava di perdere tale automazione durante un'importante conversione al core Corelation KeyStone. Ha scelto OpCon perché si integra direttamente con KeyStone, consentendo al team di portare avanti l'automazione esistente.

Risultati:

• 600+ job automatizzati su 110 pianificazioni
• Diversi dipendenti a tempo pieno riassegnati ad altre attività
• Elaborazione più rapida con meno errori manuali.⁶

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Tidal Software

A causa di inefficienze nella pianificazione e nella gestione della CPU nei data center, i server possono occasionalmente guastarsi durante l'elaborazione e la distribuzione dei dati e causare ritardi. Tidal Software è in grado di rilevare sovraccarichi nei server e guasti della CPU e può indirizzare le attività verso ambienti cloud e macchine virtuali per garantire il rispetto dell'accordo sul livello di servizio (SLA).

Tidal Software esempio reale

Ad esempio, una compagnia di piani assicurativi aveva difficoltà a elaborare i picchi nelle attività quotidiane (circa da 25.000 a 100.000 job al giorno) e si verificavano sempre più errori con la crescita del business e del volume dei sinistri. Inoltre, l'azienda doveva presentare i piani assicurativi il giorno successivo alle 9:00 al governo per evitare sanzioni finanziarie.

L'automazione WLA di Tidal ha soddisfatto i requisiti dell'azienda e le ha permesso di gestire picchi compresi tra 6.000 e 100.000 richieste. Inoltre, da quando Tidal è stato implementato nel 2007, l'azienda non ha mai mancato alcun SLA.⁷

AWS Batch

AWS Batch è un servizio completamente gestito da Amazon Web Services che consente a sviluppatori, scienziati e ingegneri di eseguire in modo efficiente carichi di lavoro di batch computing di qualsiasi scala. Automatizza il provisioning e la gestione dell'infrastruttura necessaria, consentendo agli utenti di concentrarsi sull'analisi dei risultati e sulla risoluzione dei problemi senza l'onere di gestire software di batch computing o cluster di server. AWS Batch si integra con altri servizi AWS, fornendo una soluzione solida e scalabile per le esigenze di elaborazione batch in vari settori.

AWS Batch esempio reale

Il progettista globale di chip Arm Limited ha migrato i propri complessi carichi di lavoro di ingegneria EDA dai data center locali ad AWS per supportare una crescita e una scalabilità rapide. Il passaggio al cloud ha ottimizzato i costi di calcolo, aumentato l'efficienza ingegneristica e accelerato il time-to-market. Oggi Arm sfrutta persino le istanze AWS basate sulla propria architettura per progettare e verificare i futuri chip. ⁸

AutoSys

AutoSys semplifica l'automazione dei data center pianificando, gestendo e monitorando le attività su più piattaforme come Linux, Windows e UNIX. Le sue funzionalità basate su eventi attivano le attività in base a condizioni specifiche, garantendo un'esecuzione efficiente dei flussi di lavoro. Grazie al monitoraggio in tempo reale, agli avvisi e alla gestione delle dipendenze, AutoSys riduce l'intervento manuale, aumenta l'affidabilità e ottimizza le operazioni complesse dei data center.

Esempio reale di AutoSys

Hanwha Life Insurance Co Ltd è un fornitore globale di assicurazioni sulla vita con sede principale in Corea del Sud. Riconoscendo la necessità di migliorare l'efficienza IT e ridurre il carico delle attività di gestione IT, Hanwha Life ha cercato di semplificare la pianificazione dei job attraverso una maggiore automazione. Hanwha Life ha implementato AutoSys Workload Automation.

Le soluzioni sono attualmente utilizzate per pianificare attività sia su ambienti mainframe sia su UNIX, in particolare per quanto riguarda i sistemi contabili dell'azienda e il data warehouse, gestendo circa 8.000 job in totale. Il team IT di Hanwha utilizza console online intuitive che consentono di categorizzare i job per carico di lavoro e server, nonché di modificare comodamente le configurazioni dei job batch.

Data center virtuali (VDC)

Gli strumenti di data center virtuali consentono alle organizzazioni di astrarre l'hardware fisico in pool definiti dal software di risorse di calcolo, storage e rete. A differenza delle piattaforme di orchestrazione dei servizi, questi strumenti forniscono un'automazione completa dell'infrastruttura cloud tramite un'interfaccia di gestione unificata.

1. IONOS

IONOS Cloud offre Data Center Designer (DCD) per le organizzazioni che necessitano di un approccio visivo alla gestione dell'infrastruttura abbinato a rigorosi framework di conformità. Alcune delle funzionalità principali di IONOS includono:

• Visual data center designer: un'interfaccia utente grafica (GUI) che consente agli architetti IT di effettuare il provisioning e configurare server, storage e firewall tramite un sistema drag-and-drop.
• Sovranità dei dati europea: conforme al GDPR e alle iniziative cloud europee (come GAIA-X), garantendo l'isolamento dalle leggi di accesso ai dati extra-UE.
• Live scaling: consente regolazioni in tempo reale di CPU, RAM e allocazione dello storage senza richiedere riavvii di sistema.

Esempio reale per Ionos

Architrave è una delle principali piattaforme europee di asset PropTech che gestisce dati immobiliari per oltre 60 miliardi di euro. IONOS Cloud ha fornito al team IT di Architrave la piattaforma Data Center Designer per mappare, modificare e cablare visivamente topologie di rete multi-server complesse on demand.

La piattaforma offriva le seguenti funzionalità:

• Un canvas auto-documentante per riconfigurare visivamente il routing di rete senza errori di digitazione della CLI.
• Provisioning visivo istantaneo dell'infrastruttura per avviare risorse aggiuntive con un solo clic.
• Implementazione multi-server sovrana che isola completamente i record immobiliari dei clienti in un ambiente conforme al GDPR.⁹

2. Nutanix Cloud Clusters (NC2)

Nutanix Cloud Clusters fornisce software per infrastrutture iperconvergenti (HCI) che unifica i data center virtuali privati e pubblici in un'unica interfaccia operativa.

• Portabilità multi-cloud ibrida: sposta macchine virtuali e carichi di lavoro pesanti tra data center on-premise e cloud pubblici (come AWS o Azure) senza modifiche.
• Ciclo di vita dell'infrastruttura con un clic: automatizza operazioni come lo scaling dello storage, l'implementazione dei cluster e l'applicazione di patch al firmware.
• Resilienza non comune: offre replica dei dati integrata e automazione dello storage auto-riparante che rileva e corregge gli errori hardware sotto il cofano.

Esempio reale per Nutanix Cloud Clusters (NC2)

Forestry and Land Scotland, un'agenzia del governo scozzese che gestisce oltre 1.5 milioni di acri di foresta nazionale, ha utilizzato NC2 su Microsoft Azure per estendere la propria piattaforma Nutanix on-premise di circa 300 VM nel cloud pubblico nell'ambito di un mandato cloud-first. Il passaggio ha prodotto:

• Migrazione senza refactoring ad Azure, riutilizzando licenze e competenze esistenti
• Scalabilità on-demand per esigenze di capacità imprevedibili.¹⁰

3. VMware Cloud Director

VMware Cloud Director è una piattaforma di automazione di livello enterprise per gestire risorse di data center virtuali multi-tenant in ambienti hardware distribuiti, con funzionalità come:

• Pooling delle risorse multi-tenant: isola pool di calcolo, rete e storage per diverse unità aziendali o clienti all'interno della stessa infrastruttura fisica.
• Ampio ecosistema di API REST: consente la piena automazione del provisioning del data center utilizzando strumenti Infrastructure-as-Code (IaC) diffusi come Terraform.
• Networking integrato: sfrutta VMware NSX per automatizzare istantaneamente configurazioni di rete complesse, micro-segmentazione e firewall.

Esempio reale per VMware Cloud Director

Expedient, un fornitore statunitense di infrastrutture e servizi cloud, ha utilizzato VMware Cloud Director insieme a VMware Cloud Foundation, NSX e vSAN per offrire ai propri clienti finali un modello operativo cloud multi-tenant full-stack. Il cambiamento ha prodotto:

• 30% di guadagno in efficienza operativa
• 18% di costi infrastrutturali inferiori.¹¹

Automazione del data warehouse

Sebbene l'automazione dei data center ottimizzi l'infrastruttura e le operazioni dei server, le aziende devono anche garantire che le loro data pipeline, i processi ETL e i data warehouse siano automatizzati per analisi e reporting senza interruzioni. Gli strumenti di automazione del data warehouse contribuiscono a ridurre i tempi di sviluppo, semplificare gli aggiornamenti dei database e migliorare l'accuratezza dei dati.

Molti degli strumenti di workload automation (WLA) menzionati in precedenza offrono funzionalità di automazione del data warehouse. Tuttavia, esistono anche soluzioni DWA dedicate, progettate specificamente per ottimizzare i processi di data warehousing.

• Integrazioni senza interruzioni: gli strumenti DWA dovrebbero supportare connettori predefiniti, APIs e integrazione in tempo reale per acquisire facilmente dati da database (SQL, Oracle), sistemi operativi (CRM, ERP) e applicazioni di terze parti, garantendo al contempo un flusso di dati fluido verso piattaforme di BI e analisi.
• Automazione low-code: un designer di flussi di lavoro drag-and-drop, modelli di automazione predefiniti e automazione basata su metadati riducono gli sforzi di codifica manuale, consentendo una gestione più rapida ed efficiente delle data pipeline.
• Automazione dei test ETL: automatizza la convalida dell'estrazione, della trasformazione e delle modifiche allo schema dei dati garantendo accuratezza, conformità alle regole di business e coerenza tra i dati di origine e quelli trasformati, riducendo gli errori nelle analisi e nel reporting.

Automazione del data warehouse (DWA) vs. automazione del data center (DCA)

Ecco come queste due tecnologie differiscono l'una dall'altra:

• Focus:
  • DWA si concentra sull'automazione di progettazione, implementazione, funzionamento e manutenzione di un data warehouse.
  • DCA copre l'infrastruttura IT più ampia all'interno di un data center, automatizzando configurazioni hardware, software e di rete.
• Attività da automatizzare:
  • Per DWA: processi di acquisizione dati ed ETL (Extract, Transform, Load), creazione e aggiornamento dello schema, modellazione e ottimizzazione dei dati, tuning delle prestazioni, gestione dei metadati, test e convalida delle data pipeline
  • Per DCA: provisioning e orchestrazione dei server, gestione di storage e rete, conformità e monitoraggio della sicurezza, automazione di disaster recovery e backup, gestione dell'energia e ottimizzazione delle risorse.

Orchestrazione del data center

L'orchestrazione del data center è la gestione coordinata delle attività IT interdipendenti tra server, storage, reti e applicazioni per garantire che i processi vengano eseguiti nella sequenza corretta e puntualmente. A differenza dell'automazione, che esegue singole attività o script, l'orchestrazione si concentra sul flusso di lavoro end-to-end, collegando più attività automatizzate in un processo fluido e affidabile.

Orchestrazione del data center vs automazione del data center

• Automazione: esegue singole attività automaticamente (ad esempio, l'esecuzione di uno script o il backup di un server).
• Orchestrazione: coordina più attività automatizzate tra i sistemi per realizzare in modo efficiente un flusso di lavoro aziendale o IT completo.

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Registro delle modifiche

11 aggiornamenti

2026202520242023

1. 29 lug

   Aggiunto un caso reale di Forestry and Land Scotland alla sezione Nutanix Cloud Clusters.

2. 22 giu

   Sostituiti DigitalOcean e Vultr con Nutanix Cloud Clusters e VMware Cloud Director nella sezione dei data center virtuali.

3. 17 giu

   Aggiunta una sezione "Alternative di infrastruttura cloud automatizzata" su IONOS, DigitalOcean e Vultr con casi di studio.

4. 17 mar

   Rimosso il prodotto ActiveBatch dall'articolo.

Collegamenti di riferimento

1.

ITERGO Cuts Costs & Boosts Efficiency

2.

How Finland’s Tax Administration Transformed Workflow Creation With ActiveBatch

3.

Job Scheduling Use Cases, Solutions & Applications | JAMS

4.

KoçSistem | BMC Helix

5.

Montpellier DC | IBM

IBM

6.

Carries proven automation onto a new core | Case Study | Continuous

Continuous

7.

Automating Mission-critical Claims Processing Fulfills Compliance SLAs

8.

Arm Scales Performance for Chip Design Using Amazon FSx for NetApp ONTAP

9.

Enterprise Cloud by IONOS: una base sicura

10.

Nutanix NC2 Helps Forestry and Land Scotland Migrate to Public Cloud

11.

La trasformazione di Expedient verso un modello operativo cloud

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ricercato da

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è analista di settore presso AIMultiple e si occupa di process intelligence (incluso il process mining) e automazione aziendale (inclusa l'automazione IT e l'automazione low-code/no-code).

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