Prévision des coûts de maintenance des services informatiques associés - Moradi, Leila
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Il est très compliqué de déterminer le montant du budget informatique pour chaque année. L'informatique engendre beaucoup de coûts pour l'organisation si les responsables informatiques n'ont pas suffisamment de connaissances en matière de gestion des coûts. Par conséquent, une bonne reconnaissance des facteurs de coût peut être utile pour prévoir les coûts dans le domaine afin de soutenir l'entreprise dans sa recherche de rentabilité. À cet égard, la prédiction des coûts des systèmes de maintenance des TI, compte tenu de leur rôle important et de la disponibilité du système dans…mehr

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Produktbeschreibung
Il est très compliqué de déterminer le montant du budget informatique pour chaque année. L'informatique engendre beaucoup de coûts pour l'organisation si les responsables informatiques n'ont pas suffisamment de connaissances en matière de gestion des coûts. Par conséquent, une bonne reconnaissance des facteurs de coût peut être utile pour prévoir les coûts dans le domaine afin de soutenir l'entreprise dans sa recherche de rentabilité. À cet égard, la prédiction des coûts des systèmes de maintenance des TI, compte tenu de leur rôle important et de la disponibilité du système dans l'organisation, est précieuse pour les responsables des TI. Dans l'étude, le système ANFIS (adoptive Neuro-Fuzzy Inference system) avec une capacité de modélisation et de prédiction est sélectionné respectivement pour quantifier les services informatiques et leur coût de maintenance. L'ANFIS est proposé comme nouveau modèle et technique d'outil de prévision des coûts. Afin de démontrer la capacité du modèle à fonctionner, il est expérimenté sur les services d'automatisation de l'une des organisations en Iran.
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Autorenporträt
Leila Moradi, M.Sc., Information Technology Management & Advanced Information System, Forscherin und Ausgebildete, Abteilung für IT, Wirtschaft, Management, Universität für Wissenschaft und Forschung, Teheran, Iran, IT-Managerin bei einem internationalen Straßenbauunternehmen.