EBSCO Industries Inc. 选择Rimini Street提供Salesforce应用管理服务

全球企业软件服务提供商Rimini Street宣布,全球性控股公司EBSCO为Salesforce系统选择其应用管理服务,以最大化投资回报。EBSCO自2015年起就由Rimini Street为其SAP系统提供支持,现扩大服务范围涵盖Salesforce。Rimini Street的服务可节省成本、提升价值。

该公司已利用Rimini StreetSAP产品支持服务,扩展支持服务范围,以涵盖Salesforce产品

 

拉斯维加斯--(美国商业资讯)--全球企业软件产品和服务提供商、甲骨文和SAP软件产品领先的第三方支持服务提供商、Salesforce合作伙伴Rimini Street, Inc. (Nasdaq: RMNI)今日宣布,在全球拥有逾26个事业部的全球性控股公司EBSCO Industries为Salesforce系统选择了Rimini Street应用管理服务(AMS),旨在让其Salesforce投资的价值和投资回报(ROI)最大化。自2015年以来,EBSCO一直由Rimini Street为其SAP系统提供可靠的支持服务,且目前已扩大其Rimini Street支持服务范围,以涵盖其Salesforce系统。

 

EBSCO利用Rimini Street 适用于SalesforceAMS

 

EBSCO的多个事业部使用Salesforce来帮助他们发展业务,他们希望尽可能提高Salesforce投资的效益。EBSCO选择了Rimini Street适用于Salesforce的AMS,以提供相同的高质量支持、响应超快的服务,创造性地解决问题,以及自定义软件支持服务,目前他们已在Rimini Street的SAP支持中享有此类服务。

 

EBSCO企业IT系统副总裁Bryan Bee表示:“我们公司旗下拥有众多事业部,它们彼此独立运营,但我们希望优化我们的系统,并在可能的情况下,以优于任何事业部单独提供的成本、速度或质量提供杠杆式共享服务。在听到Rimini Street能够为我们的Salesforce系统提供一流服务时,我们很高兴能有机会统一我们的服务,并获得他们为我们的任务关键型SAP系统提供的高质量支持。当我们于2015年首次改由Rimini Street提供支持服务时,我们的目标是让EBSCO的事业部能够优化其盈利状况,同时让IT变得‘简单化’并起到示范作用。Rimini Street已帮助我们实现这一目标,提供响应超快的支持模式,让我们能够将公司的SAP平台投资最大化——所有这些的实现均只需以前成本的一半。利用Rimini Street适用于Salesforce的应用管理服务是合乎逻辑的下一步举措。”

 

Rimini StreetSalesforce服务带来更多的成本节省、更高的价值和投资回报

 

Rimini Street的Salesforce应用管理服务是“一站式服务”,包括确保Salesforce系统顺利运行的主动式服务、必要时的故障修复支持,以及可从超过100项预定义服务(例如添加字段、仪表板、报告、工作流、触发器等)目录中选择的数量无限的管理和开发任务。广泛的服务目录可帮助客户排除功能请求积压,并主动利用Salesforce环境中的新功能,进而大幅节省成本。

 

所有客户都能获得Rimini Street响应超快、屡获殊荣的全年无休全天候支持,以及保证重大问题的响应时间不到15分钟的服务,并且让客户高枕无忧的是,Salesforce将不断满足用户社区需求。此外,客户都将分配到一名经验丰富的首席服务工程师(PSE),并由技术专家团队提供强大支持。

 

Rimini Street首席执行官Seth A. Ravin表示:“EBSCO曾经的情况与目前许多投入大量资金在Salesforce产品的公司类似。一旦部署这些产品,微调应用及推动对于迈向成功至关重要的用户采用和消费则具有挑战性。借助我们针对Salesforce Sales Cloud和Service Cloud产品提供的全面的应用管理服务,我们能够让客户大幅节省成本,并最大限度地提高软件的价值和投资回报。与所有Rimini Street服务一样,我们的重点是帮助客户优化IT支出,推动创新,赢得竞争优势,实现增长。”

 

Salesforce、Service Cloud、Sales Cloud及其他均为salesforce.com, inc.的商标。

 

关于Rimini Street, Inc.

 

Rimini Street, Inc. (Nasdaq: RMNI)是全球领先的企业软件产品和服务提供商、甲骨文和SAP软件产品第三方支持服务的主要提供商,也是Salesforce合作伙伴。自2005年以来,该公司以屡获殊荣的创新服务方案重新定义了企业软件支持服务,该方案使IBM、微软、甲骨文、Salesforce、SAP和其他软件经销商的授权许可持有企业可以节省高达90%的维护总成本。客户至少可在15年内继续使用其现有软件版本,无需进行任何升级。各行各业超过1,800家全球性组织、财富500强公司、中型企业、公共事业部门和其他机构都选择Rimini Street作为其信赖的第三方支持提供商。

 

前瞻性陈述

 

本新闻稿中的某些声明并非是历史事实,而是《1995年私人证券诉讼改革法》安全港条款所定义的前瞻性陈述。前瞻性陈述通常含有以下词语:“可能”、“应”、“会”、“计划”、“打算”、“预期”、“认为”、“估计”、“预测”、“潜在”、“似乎”、“寻求”、“继续”、“未来”、“将”、“预计”、“展望”或其他类似词语、短语或表述。这些前瞻性陈述包括但不限于关于我们对未来事件、未来机会、全球扩张和其他增长计划以及我们对此类计划投资的预期的陈述。这些陈述基于不同的假设以及管理层当前的预期,并非是对实际业绩的预测,也不是历史事实。这些陈述取决于与Rimini Street业务有关的多个风险和不确定性因素,而且实际结果可能会发生重大变化。这些风险和不确定性因素包括但不限于,Rimini Street运营业务环境的变化,包括通胀和利率以及影响Rimini Street所在行业的一般性金融、经济、监管和政治条件;未决诉讼或政府调查的不利进展或出现任何新的诉讼;与公司诉讼有关的甲骨文退还资金的最终金额和时间;公司的需求以及以有利条件筹集额外股权或进行债务融资的能力,以及我们从运营中创造现金流的能力,以帮助加大对成长型计划的投资;我们的现金和现金等价物是否足以满足我们的资金流动需求;我们发行在外的13.00% A轮优先股的条款和影响力;税收、政府法律和法规的变化;竞争产品和定价活动;无法实现盈利性增长;最近推出的产品和服务的成功,包括 Rimini Street Mobility、Rimini Street Analytics、Rimini Street Advanced Database Security、针对Salesforce Sales Cloud和Service Cloud 产品的服务,以及我们预计在不久的将来推出的产品和服务;Rimini Street管理团队损失一名或多名成员;RMNI股本证券长期价值存在不确定性;以及Rimini Street于2019年3月14日呈报的Form 10-K年报中所列标题“风险因素”项下所讨论的内容,Rimini Street的Form 10-Q季度报告、Form 8-K现况报告会不时地对这些内容进行更新,以及公司向美国证券交易委员会提交的其他文件。此外,前瞻性陈述仅代表本新闻稿发布之日Rimini Street的预期、计划或对未来事件的预测和观点。Rimini Street预计后续事件和发展将导致Rimini Street的评估发生变化。然而,尽管Rimini Street可能会在未来某个时间点选择更新这些前瞻性陈述,但Rimini Street特别声明,除法律规定之外,公司没有这方面义务。这些前瞻性陈述不应被看作代表Rimini Street在本新闻稿发布之日后任何日期的观点。

 

© 2019 Rimini Street, Inc.版权所有。“Rimini Street”是Rimini Street, Inc.在美国和其他国家的注册商标,Rimini Street、Rimini Street标志和两者之间的任意组合以及其他带有TM标记的标志均为Rimini Street, Inc.的商标。所有其他商标仍是其各自所有者的财产。除非另行说明,Rimini Street与此类商标所有者或本新闻稿中所提到的其他公司没有任何从属、代言或结盟关系。

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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