Check Point сообщила о финансовых результатах третьего квартала 2015 года

Check Point сообщила о финансовых результатах третьего квартала 2015 года

Check Point показал очень хорошие финансовые результаты в третьем квартале. Выручка приблизилась к нашим самым оптимистичным ожиданиям, а прибыль превысила прогнозы.

  • Выручка: 404 млн долларов США, что на 9% больше по сравнению с третьим кварталом 2014 года;
  • Операционный доход (non-GAAP): 228 млн долларов США, что составляет 56% от выручки;
  • Прибыль на акцию (non-GAAP): 1,04 доллара США, что на 12% больше по сравнению с прошлым годом;
  • Доходы будущих периодов: 772 млн долларов США, что на 17% больше по сравнению с прошлым годом;

«Доходы от комбинированных продуктов и от программных блейдов продолжают демонстрировать двузначный рост, в основном за счет решений для ЦОДов, устройств среднего уровня и программных блейдов, — комментирует Гил Швед, основатель и главный исполнительный директор Check Point Software Technologies. — Мобильные устройства становятся самым слабым звеном в кибербезопасности, поэтому мы стремимся быть на шаг впереди и противостоять этим угрозам. В этом квартале мы расширили наши технологии на смартфоны и планшеты, а также представили новые и инновационные решения для предотвращения угроз в облачной и сетевой инфраструктуре».

Ключевые финансовые итоги третьего квартала 2015 года:

  • Выручка: 404 млн долларов США, по сравнению с 370 млн долларов США в третьем квартале 2014 года.
  • Операционный доход (GAAP): 205 млн долларов США, по сравнению с 197 млн долларов США в третьем квартале 2014 года.
  • Операционный доход (non-GAAP): 228 млн долларов США, по сравнению с 215 млн долларов США в третьем квартале 2014 года.
  • Чистая прибыль и прибыль на разбавленную акцию (GAAP): Чистая прибыль по стандарту GAAP составила 168 млн долларов США, по сравнению с 161 млн долларов США в третьем квартале 2014 года. Прибыль на разбавленную акцию (GAAP) составила 0,92 доллара США, по сравнению с 0,84 доллара США в третьем квартале 2014 года.
  • Чистая прибыль (non-GAAP): Чистая прибыль не по GAAP составила 188 млн долларов США, по сравнению с 177 млн долларов США в третьем квартале 2014 года.
  •  Прибыль на разбавленную акцию (non-GAAP): Прибыль на разбавленную акцию (non-GAAP) составила 1,04 доллара США, по сравнению с 0,93 доллара США в третьем квартале 2014 года.
  • Доходы будущих периодов: На 30 сентября 2015 года доходы будущих периодов составили 772 млн долларов США, по сравнению с 660 млн долларов США на 30 сентября 2014 года.
  • Поток денежных средств: Поток денежных средств от основной деятельности вырос на 13% и составил 228 млн долларов США, по сравнению с 202 млн долларов США в третьем квартале 2014 года.
  • Программа выкупа акций: в течение третьего квартала 2015 года компания выкупила 3,1 млн акций на общую стоимость 250 млн долларов США.
  • Остаток денежных средств и стоимость рыночных ценных бумаг: на 30 сентября 2015 года составили 3 612 млн долларов США, по сравнению с 3 656 млн долларов на 30 сентября 2014 года.

Информация о финансовых показателях (non-GAAP), приведенная в этом пресс-релизе, расшифровывается в разделах «Применение финансовых показателей (non-GAAP)» и «Согласование финансовых показателей (GAAP) и финансовых показателей (non-GAAP)».

Подпишитесь на новости

В VK Business Analytics добавили ИИ для поиска сбоев в бизнес-процессах

Заказ опоздал, отделы кивают друг на друга, а крайний снова аналитик. VK Tech обновил VK Business Analytics: новые инструменты помогают находить причины проблем на стыке процессов, автоматически размечать рабочие операции и готовить задания для автоматизации.

О возможностях компания рассказала в своём блоге. Обновление затронуло Process Mining, Task Mining и ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы с учётом того, как компания работает на самом деле.

В Process Mining появился мультипроцессный граф — общая схема связанных процессов на основе данных корпоративных систем. Например, он помогает выяснить, почему сорвался срок заказа: проблема могла возникнуть при согласовании документов, хотя заметили её уже на этапе исполнения.

В Task Mining ИИ взял на себя разметку операций. Алгоритм находит повторяющиеся цепочки действий на рабочих компьютерах, а языковая модель присваивает им понятные названия с учётом специфики бизнеса. Анализ ведётся без привязки к конкретным сотрудникам. На выходе — список направлений для оптимизации и технические задания для автоматизации.

ИИ-ассистент использует контекстную модель, собранную из данных обоих модулей. Она учитывает даже обходные шаги, которых нет в регламентах. Аналитик задаёт вопрос обычным языком, а получает текст, график, карту процесса или дашборд.

По замыслу разработчиков, ручного разбора станет меньше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru