 |
«Хомнет:МСФО. Корпоративная поставка» – полгода на рынке!
Подробности рассказывает Евгений Ядыкин, ведущий эксперт «Хомнет консалтинг»: «Множество наших клиентов используют «Хомнет:МСФО ПРОФ» с десятками дополнительных лицензий на рабочие места. Компании клиентов развиваются и им требуются дополнительные функциональные возможности и новые лицензии. Это требует постоянных затрат на автоматизацию дополнительных рабочих мест и доработки системы. Учитывая это, мы решили создать продукт, который будет развиваться вместе с нашими клиентами без вложения дополнительных средств. Мы выпустили «Хомнет:МСФО. Корпоративная поставка», продукт с неограниченным количеством рабочих мест, отсутствием аппаратных ключей защиты и открытым кодом. Например, мы сразу ориентировались на то, что система будет постоянно развиваться и дорабатываться. Клиент покупает продукт, который мы настраиваем под текущие задачи. Но после внедрения, работа не останавливается и особое внимание уделено расширению функционала в соответствии с пожеланиями пользователей. Когда появляются новые задачи, мы просто дописываем или настраиваем систему под них. В итоге клиент получает гибкую, развивающуюся систему без дополнительных затрат. Уже шесть месяцев мы используем этот подход и за это время он успел доказать свою эффективность и выгоду для заказчика».
«Хомнет:МСФО. Корпоративная поставка» становится лучше с каждым днем. Последний релиз включает ряд совершенствований, которые стали возможны благодаря опыту внедрений и эксплуатации системы в таких компаниях как РБК, Яндекс, Домашние деньги, Связной, NETBYNET.
Преимущества «Хомнет:МСФО Корпоративная поставка»:
• Неограниченное количество рабочих мест;
• Отсутствие аппаратных ключей защиты;
• Возможность поставки с полностью открытым кодом;
• Улучшенная производительность (на 70%)
• Модуль «Бюждетирование»
• Модуль «Казначейство»
• Специальные условия договора на Техническую Поддержку с заключением
«Соглашения об уровне предоставляемых услуг SLA »
Контактное лицо: Ника Дементьева
Компания: "Хомнет консалтинг"
Добавлен: 05:45, 04.07.2012
Количество просмотров: 1292
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия598 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия590 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия668 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия790 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
