 |
Лучшие дистрибьюторы 2008 - пятые промежуточные итоги: борьба за лидерство продолжается
Борьба за лидерство продолжается. Первое место в двадцатке лучших дистрибьюторов пока удается удерживать компании "АК-Цент". В тройке лучших также оказались "Фан" и CPS, которые последовательно, раз за разом, улучшают свои позиции. Так, в середине ноября компания "Фан" занимала 4-е место, две недели спустя она переместилась на третью строчку рейтинга, а в начале декабря заняла 2-е место. В течение этого же периода компания CPS сделала существенный шаг вперед, разменяв 17-е место на третье.
Ситуация в рейтинге самых упоминаемых компаний немного более стабильная. На первых строчках здесь прочно обосновались OCS и MERLION. Компании "Марвел" и ЛАНИТ поменялись местами по сравнению с предыдущими промежуточными результатами, заняв, соответственно, третье и четвертое места. Также следует отметить устойчивые позиции Verysell и Depo Computers.
Комментарии участников опроса свидетельствуют о том, что наиболее ценными качествами дистрибьютора являются оперативность при ответах на запросы, соблюдение сроков поставок и обязательность. Именно эти ключевые критерии обуславливают отношение партнеров к дистрибьюторским компаниям.
Что касается перспектив дистрибьюторского бизнеса, на этот счет имеются полярные точки зрения. С одной стороны, некоторые полагают, что у него нет будущего, поскольку вендоры будут напрямую работать с розничными сетями. Кто-то, напротив, считает, что дистрибьюторскому бизнесу ничего не угрожает, и он продолжит активно развиваться и расти.
Опрос продолжается, поэтому будем ждать новых результатов, мнений и оценок.
Дополнительная информация о проекте "Лучшие дистрибьюторы 2008"
Принять участие:
http://www.astera.ru/it-rating/bestdistributors/2008/#auth
Выразить мнение:
http://www.astera.ru/it-rating/bestdistributors/2008/remarks/in/
Мнения участников:
http://www.astera.ru/it-rating/bestdistributors/2008/remarks/
Подробнее о проекте "Лучшие дистрибьюторы 2008":
http://www.astera.ru/it-rating/bestdistributors/2008
Контактное лицо: Маргарита Керманн
Компания: @ASTERA
Добавлен: 16:39, 10.12.2008
Количество просмотров: 948
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия606 |
| «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, Россия598 |
| 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, Россия676 |
| 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, Россия791 |  |
| 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. |
|
|
