Data driven marketing это как вычислить пользователя по IP адресу компьютера. Это только один аспект экономической эффективности использования ИИ, который мы можем использовать с нашими клиентами. Так как технологический "конечный пользователь" не пассивен (а программируемые SOA сервисы в своих серверах СХД обеспечивают "прозрачность" данных), то мы можем оценить эффективность в реальном времени. Например для того, чтобы увидеть, как эффективность ИИ в среднем влияет на общую экономическую эффективность, нам нужно посчитать совокупную стоимость владения за весь жизненный цикл проекта, и с полученной суммой сравнить эффективность ИЭ.Еще одним важным аспектом в оценке эффективности является даже не только вопрос производительности системы, но и вопрос хранения данных. Мы верим в нашу отличную систему резервирования и хранения данных, но при этом полагаем, что пользователям стоит пользоваться только этой системой. Это происходит в силу того, что другие механизмы резервируют лишь часть данных и могут сделать проект действительно бессмысленным для пользователей. В нашей модели мы задействуем резервное копирование и восстановление инфраструктуры и данных лишь при полном прекращении работы ИИ.ИИ в BPMS как составляющая для повышения эффективности бизнесаМы также внесли свой вклад в разработку системы управления ИИ BPM. Как мы уже описывали в нашей статье, не только клиенты, но также вендоры бизнес-приложений, и даже интеграторы нуждаются в ИИ для повышения их эффективности. И если у клиентов есть ИИ как дополнение к IT архитектуре, то у интеграторов наоборот. Наша следующая цель совместно с нашими партнерами по бизнесу добиться того, "чтобы средний ИТ-проектировщик, имея проект, мог с его помощью анализировать эффективность и защищать бизнес-процессы и данные перед внешними пользователями".