예상: 재난 상황이 발생했을 때 어떤 서비스, 인력 및 프로세스가 중요한지 항상 명확하지는 않습니다. 조직의 사일로, 부실한 데이터, 다양한 도구는 위험과 비즈니스 간 종속성을 이해하는 데 방해가 될 수 있습니다. 우선순위와 계획이 부족하면 의사 결정이 부정확할 수 있습니다.

이러한 문제를 극복하기 위해 애플리케이션은 Operational Resilience 가상 시나리오 분석을 수행하여 최상의 결과, 최악의 결과 및 예상되는 결과를 더 잘 계획할 수 있도록 지원합니다. 이 애플리케이션은 보호해야 할 대상에 대비하고 비즈니스 및 위험 컨텍스트에 따라 우선순위를 지정할 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.

예방: 대부분의 운영 절차는 위험 및 규정 준수보다는 효율성을 위해 설계되었습니다. 기업은 자동화된 예방 제어가 아닌 수동 시정 제어에 과도하게 의존하는 경우가 많습니다. 위험 또는 부작용에 대한 조기 경고는 수동 프로세스와 단편화된 데이터로 인해 방해를 받을 수 있습니다. 그러한 습관은 재난이 닥쳤을 때 대처하는 데 방해가 될 수 있습니다.

이 애플리케이션은 Operational Resilience 잠재적인 문제의 발생 가능성을 적시에 줄여 문제를 효과적으로 완화할 수 있는 충분한 제어를 설정하는 방법을 안내할 수 있습니다. 위험 및 규정 준수 활동을 일상 업무에 통합하면 적은 노력으로 원활하게 운영할 수 있습니다. 지능형 프로세스와 정책은 새로운 효율성을 실현하는 데 도움이 됩니다. 지속적인 모니터링은 즉각적이고 표적화된 인시던트 대응을 트리거합니다.

대응/복구: 많은 비즈니스가 부작용에 신속하고 안전하게 대응할 수 없는 방식으로 구성되어 있습니다. 내부적으로 또는 벤더 및 공급업체와의 커뮤니케이션이 원활하지 않습니다. 찰나의 결정은 특히 정보가 불완전하거나 오래된 경우 상황을 악화시킬 수 있습니다.

애플리케이션을 사용하여 Operational Resilience 생성된 연속성 계획은 인시던트가 통제 불능 상태로 에스컬레이션되는 것을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사전 승인되고 테스트된 복구 계획은 상황에 효과적으로 대응하고 위험을 줄이며 복구 시간을 단축할 수 있도록 준비합니다.

적응: 운영 복원력은 재해로부터 빠르고 쉽게 회복할 수 있음을 의미합니다. 그러나 이러한 사건이 발생하면 학습 기회로 간주되지 않는 경우가 많습니다. 그러나 그들은 있습니다. 그런 식으로 본다면 보호 조치를 개선하고 다음 사건에 효과적으로 대응할 수 있는 기회가 있습니다. 이러한 사건을 통해 배우고 적응하면 영향을 최소화하고 더 빠르게 복구할 수 있습니다.

화재, 기상이변, 팬데믹 또는 데이터 침해와 같은 부작용은 무엇이 더 효과적일 수 있는지에 대한 교훈을 제공합니다. 이 애플리케이션은 Operational Resilience 데이터를 수집하고, 결과를 평가하고, 결론을 팀에 피드백하는 데 도움이 될 수 있습니다. 과거에 대한 가시성은 비즈니스 리더에게 미래에 더 나은 운영 성과에 대한 비전을 제공합니다.