أنظمة إدارة البيانات في التغيير: استراتيجيات لنجاح الشركة في عصر الذكاء الاصطناعي

إدارة البيانات: مفتاح التنافسية في الطبيب الرقمي

في عالم الأعمال اليوم ، الذي يتميز بالرقمنة والبيانات المتنامية بشكل كبير ، تطورت إدارة البيانات من مهمة تقنية بحتة إلى ضرورة استراتيجية. لم تعد البيانات مجرد نتيجة للعمليات التجارية ، بل هي إكسير حياة الشركات الحديثة. إنها أساس القرارات السليمة والكفاءة التشغيلية والابتكار والقدرة التنافسية. وبالتالي فإن إدارة البيانات الفعالة هي عامل نجاح حاسم.

ما هي أنظمة إدارة البيانات (DMS)؟

تتضمن إدارة البيانات دورة حياة البيانات بأكملها داخل الشركة: من التسجيل والتنظيم إلى التخزين والحماية والتحقق من الصحة إلى المعالجة والتحليل والحذف النهائي.

أنظمة إدارة البيانات (DMS) هي الأدوات والمنصات التكنولوجية التي تتيح هذه العمليات المعقدة والتحكم فيها. غالبًا ما يتم فهم مصطلح "DMS" على نطاق واسع ويمكن أن يشمل مجموعة متنوعة من فئات النظام:

إدارة البيانات الرئيسية (MDM)

حلول لإدارة البيانات الرئيسية المركزية (مثل العملاء والمنتجات والموردين). تضمن أنظمة MDM أن هذه البيانات متسقة وصحيحة وكاملة ، والتي تشكل الأساس للتحليلات الموثوقة والعمليات التشغيلية.

منصات بيانات العميل (CDP)

المنصات التي تندمج بيانات العميل من مصادر مختلفة (مثل CRM ، أتمتة التسويق ، تحليلات الويب) وتمكين عرض موحد للعميل. تستخدم CDPs بشكل أساسي للتسويق والمبيعات وخدمة العملاء لتمكين التجارب الشخصية والحملات المستهدفة.

إدارة محتوى المؤسسة (ECM)

أنظمة إدارة المستندات والمحتوى غير المهيكلة (مثل العقود والفواتير ورسائل البريد الإلكتروني). تسهل أنظمة ECM البحث والموافقة على الوثائق والموافقة عليها والمساهمة في الامتثال لمتطلبات الامتثال. في عالم التبييض الألماني ، غالبًا ما يشار إليها ببساطة باسم DMS.

ذكاء الأعمال (BI)

منصات لتحليل البيانات وتصورها لدعم اتخاذ القرار. تتيح أنظمة BI من التعرف على الاتجاهات ، وكشف الأنماط ومراقبة أداء الشركة.

أنظمة إدارة قاعدة بيانات السحابة (DBMS)

قواعد البيانات التي يتم تشغيلها في السحابة وتوفر قابلية التوسع والمرونة وكفاءة التكلفة. غالبًا ما يتم استخدام قواعد البيانات السحابية لأغراض تحليلية لأنها تقوم بمعالجة كميات كبيرة من البيانات ويمكنها الإجابة بسرعة على الاستعلامات المعقدة.

مناسب ل:

• أنظمة تكنولوجيا المعلومات التي عفا عليها الزمن: كتلة عثرة في الطريق إلى الذكاء الاصطناعي

لماذا لا غنى عن إدارة البيانات الفعالة؟

تعد إدارة البيانات الاستراتيجية والفعالة ضرورية لنجاح الشركات الحديثة لعدة أسباب:

أساس العمليات التشغيلية

تعتمد كل تطبيق وتحليل وكل خوارزمية في شركة ما على الوصول السلس إلى بيانات عالية الجودة. بدون أساس بيانات قوي ، لا يمكن أن تكون العمليات التجارية فعالة وفشل المبادرات الرقمية. تشكل إدارة البيانات الأساس الذي تم بناء التميز التشغيلي. مثال: تتطلب الشركة المنتجة بيانات دقيقة وحالية عن المخزون وخطط الإنتاج وأوقات التسليم للتحكم على النحو الأمثل في عمليات الإنتاج وتجنب الاختناقات.

أساس للقرارات المثيرة للخطر

تشكل البيانات الأساس لقرارات العمل بشكل جيد ومفهوم. من خلال تحليل الأنماط والاتجاهات في البيانات التي يتم إدارتها جيدًا ، يمكن للشركات أن تجعل مسارًا استراتيجيًا أفضل. تؤدي جودة البيانات العالية ، التي تضمنها DMS ، مباشرة إلى تحليلات أكثر دقة ، وتوقعات أكثر دقة وقرارات أسرع وأفضل في نهاية المطاف. وبالتالي يتم تحويل البيانات المحولة إلى نتائج قيمة تخلق مزايا تنافسية. مثال: بمساعدة تحليلات البيانات ، يمكن لشركة البيع بالتجزئة فهم سلوك الشراء لعملائها بشكل أفضل وتحسين نطاقها وحملاتها التسويقية ومواقعها الفرعية وفقًا لذلك.

زيادة الكفاءة والإنتاجية

تعمل إدارة البيانات الفعالة على تحسين العمليات التجارية ، وتوفير الوقت الثمين ويقلل من الحاجة إلى الموارد. على العكس ، تؤدي إدارة البيانات المعيبة إلى فقدان كبير للإنتاجية. أظهرت دراسة أن الموظفين في ألمانيا يقضون في المتوسط ​​ساعتين في اليوم يبحثون عن بيانات ، مما يقلل من الكفاءة بنسبة 18 في المائة. الشركات التي نفذت تقريرًا ذكيًا لإدارة البيانات حول تخفيضات التكاليف وزيادة الإنتاجية. الأتمتة ، المكون الأساسي من DMS الحديثة ، يقلل من التدخلات اليدوية وبالتالي مصادر الخطأ. مثال: يمكن لشركة التأمين استخدام العمليات الآلية لتحرير الأضرار بشكل أسرع وجعل الدفعات بشكل أسرع ، مما يزيد من رضا العملاء ويخفض تكاليف التشغيل.

ضمان أمان البيانات والامتثال

في وقت لزيادة التهديدات السيبرانية ولوائح حماية البيانات الأكثر صرامة ، فإن حماية بيانات الشركات ذات أهمية وجودية. تلعب DMS دورًا رئيسيًا في تأمين البيانات ضد الوصول أو الخسارة أو السرقة غير المصرح به. في الوقت نفسه ، فهي ضرورية للامتثال للوائح القانونية والصناعة الخاصة مثل لائحة حماية البيانات العامة (GDPR). يعد حوكمة البيانات ، أي تحديد الإرشادات والمسؤوليات للتعامل مع البيانات ، جزءًا لا يتجزأ من إدارة البيانات ويتم دعمه بواسطة وظائف DMS. يمكن أن يؤدي عدم توافق اللوائح إلى عقوبات حساسة وتلف كبير في السمعة. مثال: يجب على مزود الخدمة المالية التأكد من حماية بيانات العميل وفقًا للوائح المعمول بها في لوائح حماية البيانات المطبقة وأن المعاملات شفافة ومفهومة لمنع غسل الأموال والاحتيال.

مناسب ل:

• أنظمة الذكاء الاصطناعي والأنظمة عالية الخطورة وقانون الذكاء الاصطناعي للممارسة في الشركات والسلطات

دعم التحول الرقمي والابتكار

غالبًا ما يشار إلى البيانات باسم "إكسير الحياة" للتحول الرقمي. تتطلب التقنيات القائمة على المستقبل مثل الذكاء الاصطناعي (AI) ، والتعلم الآلي (ML) ، وإنترنت الأشياء (IoT) والتحليل المتقدم كميات هائلة من البيانات الحالية والدقيقة والآمنة من أجل أن تكون قادرة على تطوير إمكاناتها الكاملة. تنشئ إدارة البيانات الفعالة الأساس اللازم لهذه التقنيات. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يمكّن من تطوير نماذج أعمال وابتكارات تجارية جديدة مدفوعة بالبيانات من خلال تمكين الشركات من الاستفادة من بياناتها. مثال: يمكن للشركة المصنعة للسيارات استخدام تحليلات البيانات لتحليل سلوك سياراتها في الاستخدام الحقيقي واستخدام هذه النتائج لتطوير وظائف وخدمات جديدة ، مثل أنظمة مساعدة السائقين الشخصية أو الصيانة المظهر الأمامي.

تكاليف الإهمال

إهمال إدارة البيانات له عواقب سلبية ملحوظة. وفقًا لـ The Experian ، فإن جودة البيانات الرديئة ترجع إلى تكاليف 15 في المائة من مبيعات الشركات. تربط حلول إدارة البيانات القديمة ("الأنظمة القديمة") موارد تكنولوجيا المعلومات القيمة للصيانة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها ومنع الشركات من سحب القيمة الكاملة من بياناتها. بالإضافة إلى ذلك ، تزيد هذه الأنظمة من التعرض للمخاطر ، من العملاء غير الراضين إلى انتهاكات أمنية خطيرة. يؤدي التعقيد والجهد اليدوي العالي في الأنظمة التي عفا عليها الزمن إلى عدم الكفاءة وتعيق خفة الحركة للشركة.

رائدة السوق في أنظمة إدارة البيانات

يعد اختيار حل DMS الصحيح أمرًا ضروريًا لنجاح الشركة. ومع ذلك ، فإن السوق ديناميكي ومجزأ ، مما يجعل القرار صعبًا. هناك مجموعة متنوعة من مقدمي الخدمات الذين يختلفون من حيث الوظائف والتكنولوجيا والسعر والمجموعة المستهدفة.

في ما يلي ، يتم تقديم بعض مقدمي الخدمات الرائدين في مجال أنظمة إدارة البيانات ، حيث ينصب التركيز على وضعهم في السوق ونقاط قوتهم ونقاط البيع الفريدة:

حاسوب

مزود رائد في مجال MDM وتكامل البيانات والحوكمة والجودة. يستخدم Informatica مقاربة منظمة العفو الدولية لتحسين دقة البيانات واتساقها. يُنظر إلى الشركة على أنها مزود شامل للمنصة ويحقق تقييمات مستخدم عالية. وفقًا لـ Forrester ، يبلغ المستخدمون عن تحسن بنسبة 70 ٪ في جودة البيانات.

Microsoft

مزود سحابي قوي مع محفظة واسعة تتضمن مصنع بيانات Azure لتكامل البيانات وتنسيقها ، Power BI كمنصة تحليلات/BI رائدة ، SharePoint لإدارة المستندات والمحتوى وكذلك SQL Server (بما في ذلك SSRS) لإدارة قاعدة البيانات وإعداد التقارير. تكمن قوة Microsoft في التكامل العميق داخل النظام البيئي Azure. يقوم مستخدمو مصنع Azure Data Factory بإبلاغ 60 ٪ بمعالجة بيانات أسرع.

النسغ

المهيمنة في قطاع المؤسسة ، خاصة عند الاندماج مع SAP ERP/S/4HANA. تقدم SAP SAP MDG للبيانات الرئيسية وخدمات بيانات SAP لتكامل البيانات وتحويلها بالإضافة إلى كائنات أعمال SAP لـ BI. ينصب التركيز على الكفاءة التشغيلية والتكامل السلس مع منتجات SAP الأخرى. يقدم مستخدمو خدمات بيانات SAP زيادة الكفاءة بنسبة 25 ٪ في معالجة البيانات.

Salesforce

يؤدي في منطقة CRM وتوسع بشكل كبير في منصات البيانات. Salesforce Data Cloud حيث يدمج CDP الذكاء الاصطناعي مع بيانات CRM. Tableau هو الحل الأعلى لتصور BI وبيانات. يركز Salesforce بشكل قوي على تحسين تفاعل العملاء وغالبًا ما يتم تصنيفه بشكل كبير في تحليلات CDP.

أوراكل

يوفر أدوات قوية لتكامل البيانات والجودة و MDM. تقلل قاعدة البيانات المستقلة من الجهد الإداري وتحسن الأمان من خلال الأتمتة. توفر الحلول السحابية المرونة وقابلية التوسع. وفقًا لـ IDC ، يعاني المستخدمون من زيادة بنسبة 40 ٪ في الكفاءة الجراحية. يعتبر Oracle مزودًا شاملًا للمنصة.

IBM

جناح شامل لتكامل البيانات والجودة والحكومة. تم تصنيف Infosphere MDM بشكل كبير من قبل المستخدمين. تقدم IBM مهارات تحليل قوية وتكامل مع منتجات IBM الأخرى ومنصة Watson AI. تم الإبلاغ عن تسارع 30 ٪ من القرارات التي يتم التحكم فيها عن البيانات. تم تصنيف IBM كموفر منصة.

ندفة الثلج

منصة البيانات الأصلية السحابية ، المعروفة بالأداء العالي وقابلية التوسع. تدعم Snowflake تكامل البيانات وتخزين البيانات وتحليلها. تقوم الهندسة المعمارية الفريدة بفصل قوة التخزين والحوسبة ، والتي تعمل على تحسين التكاليف والأداء. أدت دراسة BARC إلى انخفاض بنسبة 50 ٪ في أوقات معالجة الاستعلام للمستخدمين. غالبًا ما يكون Snowflake بمثابة أساس لهندسة CDP "القابلة للتأليف" الأحدث.

semarchy

حل MDM ذو التصنيف العالي ، الذي يمنحه Gartner باعتباره "اختيار العملاء 2024". يتخصص Semarchy في تكامل البيانات و MDM مع منصة موحدة لإدارة البيانات الفعالة.

أنظمة Stibo

أنشئ مزود MDM الذي يتيح شفافية البيانات. تشكل الحلول العمود الفقري للشركات التي ترغب في الحصول على قيمة استراتيجية من بياناتها الرئيسية.

enaio

في الاختبارات الألمانية أعلى نظام DMS/ECM. يوفر ENAIO حل ECM معياري لإدارة المستندات والاستيراد والفهرسة وتخزين المقاومة للمراجعة. الحل مناسب لأحجام الشركات المختلفة والصناعات المحددة مثل الأدوية أو الطب.

منصة مقابل أفضل ما في وسع

عند اختيار DMS ، تواجه الشركات قرارًا استراتيجيًا بشأن الهندسة المعمارية. يُظهر السوق توترًا بين جملتين رئيسيتين: منصات متكاملة وحلول متخصصة "أفضل ما في ذلك".

يقدم مقدمو الخدمات الكبار مثل Informatica و IBM و Oracle و SAP منصات واسعة النطاق تجمع بين مجموعة واسعة من وظائف إدارة البيانات (مثل MDM ، جودة البيانات ، التكامل ، الفهرسة). تتمثل الميزة في التكامل الأكثر بساطة واتصال واحد ، ولكن هذه المنصات غالبًا ما تكون أكثر تكلفة ويمكنها ربط الشركات بمزود أكبر.

يعارض ذلك مزودي "اللعب الخالص" الذين يركزون على مجالات محددة مثل MDM أو تكامل البيانات. غالبًا ما تكون هذه الحلول أكثر مرونة وغير مكلفة ، ولكنها قد تتطلب المزيد من جهود التكامل.

التطور الحديث الذي يكسر هذا الانقسام هو "الهندسة المعمارية القابلة للتكامل" ، وخاصة في منطقة CDP. يعتمد هذا النهج على عدم حفظ البيانات بنفسك ، ولكن للتنشيط مباشرة في مستودعات البيانات الموجودة. يوفر هذا أقصى مرونة ويستخدم البنية التحتية الحالية ، ولكنه يتطلب قدرات مستودع البيانات المقابلة والدراية الفنية.

يعتمد الاختيار بين المنصة أو أفضل ما في وسع أو مكونة بشكل كبير على المشهد الحالي لتكنولوجيا المعلومات والمهارات الداخلية والميزانية وإعطاء الأولوية الاستراتيجية لعمق التكامل مقابل المرونة.

Ki-GameChanger: الحلول الأكثر مرونة في منصة الذكاء الاصطناعي التي تقلل من التكاليف ، وتحسين قراراتها وزيادة الكفاءة

منصة الذكاء الاصطناعى المستقلة: يدمج جميع مصادر بيانات الشركة ذات الصلة

• يتفاعل منصة الذكاء الاصطناعى مع جميع مصادر البيانات المحددة
  • من SAP و Microsoft و JIRA و Confluence و Salesforce و Zoom و Dropbox والعديد من أنظمة إدارة البيانات الأخرى
• تكامل FAST AI: حلول الذكاء الاصطناعى المصممة خصيصًا للشركات في ساعات أو أيام بدلاً من أشهر
• البنية التحتية المرنة: قائمة على السحابة أو الاستضافة في مركز البيانات الخاص بك (ألمانيا ، أوروبا ، اختيار مجاني للموقع)

• أعلى أمن البيانات: الاستخدام في شركات المحاماة هو الدليل الآمن
• استخدم عبر مجموعة واسعة من مصادر بيانات الشركة
• اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أو مختلف (DE ، الاتحاد الأوروبي ، الولايات المتحدة الأمريكية ، CN)

التحديات التي تحلها منصة الذكاء الاصطناعى

• عدم دقة حلول الذكاء الاصطناعي التقليدية
• حماية البيانات والإدارة الآمنة للبيانات الحساسة
• ارتفاع التكاليف وتعقيد تطوير الذكاء الاصطناعي الفردي
• عدم وجود منظمة العفو الدولية المؤهلة
• دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية

الاتجاهات المستقبلية في إدارة البيانات

يخضع مجال إدارة البيانات للتغيير المستمر ، مدفوعًا بالتقدم التكنولوجي وتغيير متطلبات الأعمال. الاتجاهات التالية تشكل بشكل كبير المستقبل:

الهيمنة السحابية

الاتجاه نحو حلول إدارة البيانات المستندة إلى مجموعة النظراء لا لبس فيه ويستمر. توفر المنصات السحابية مزايا حاسمة مثل قابلية التوسع والمرونة وكفاءة التكلفة. تعتمد الشركات بشكل متزايد على استراتيجيات متعددة الصواريخ لتجنب التبعيات ، وتحسين التكاليف ، وزيادة الموثوقية واختيار أفضل الخدمات المتاحة لمهام محددة. في الوقت نفسه ، تحتفظ المنصات السحابية الهجينة بأهميتها ، خاصة في الصناعات الخاضعة للتنظيم.

معالجة حجم وتنوع

تستمر كمية البيانات التي تم إنشاؤها في جميع أنحاء العالم في الانفجار بشكل كبير. هذه البيانات أيضًا متنوعة للغاية وتشمل تنسيقات منظمة وغير منظمة وشبه منظمة من مجموعة واسعة من المصادر. تصل مستودعات البيانات التقليدية إلى حدودها هنا. لذلك ، أصبحت البنى مثل بحيرات البيانات والبيانات البحيرة أكثر أهمية. يمكن أن توفر بحيرات البيانات كميات ضخمة من البيانات الخام من تنسيقات مختلفة. تحاول البحيرة للبيانات الجمع بين مرونة بحيرات البيانات ومهارات هيكلة وإدارة مستودعات البيانات من أجل إنشاء منصة موحدة للتخزين والمعالجة والتحليلات والتعلم الآلي.

زيادة السرعة

تصبح السرعة التي يمكن من خلالها معالجة البيانات وتحليلها عاملاً تنافسيًا حاسمًا. الاتجاه واضح من معالجة الدُفعات التقليدية نحو معالجة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي (معالجة الدفق). يمكّن ذلك الشركات من التفاعل مباشرة مع الأحداث ، من اتخاذ قرارات جيدة في لحظة ما يحدث ، لتحسين تجارب العملاء من خلال التخصيص الفوري والتعرف على المشكلات وحلها بشكل استباقي.

التحولات المعمارية

من أجل إتقان تعقيد المناظر الطبيعية للبيانات الموزعة ، يتم إنشاء مفاهيم معمارية جديدة:
نسيج البيانات: نسيج البيانات هو بنية تهدف إلى الجمع بين مصادر البيانات والتطبيقات والأنظمة المتباينة بذكاء من أجل تمكين رؤية موحدة ومتسقة لجميع بيانات الشركة ، بغض النظر عن مكان تخزينها. يقال إنه يكسر صوامع البيانات ، وتبسيط تكامل البيانات وتحسين حوكمة البيانات.
شبكة البيانات: على عكس المنظور المركزي إلى حد ما لنسيج البيانات ، تتبع شبكة البيانات نهجًا لا مركزي. هنا يتم توزيع مسؤولية منتجات البيانات على مجالات أعمال محددة (المجالات). يدير كل مجال بياناتك ويوفر لك مناطق أخرى عبر واجهات محددة. والهدف من ذلك هو زيادة خفة الحركة وقابلية التوسع وسرعة اكتساب المعرفة عن طريق حل فرق البيانات المتراكمة والمركزية وبحيرات البيانات.

الأتمتة وتكامل الذكاء الاصطناعي

يعد دمج الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) أحد الاتجاهات الشاملة والأكثر أهمية في إدارة البيانات. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لأتمتة المهام في جميع مراحل دورة حياة البيانات ، من تكامل البيانات والتحقق من الجودة إلى الحوكمة إلى التحليل وحتى تصميم المخطط. "التحليلات المعززة" ، والتي تدعم فيها الذكاء الاصطناعى المحللين البشريين في إعداد البيانات واكتساب المعرفة ، أصبحت أيضًا أكثر أهمية.

التركيز المتزايد على حوكمة البيانات والجودة والأمن والخصوصية

مع الأهمية الاستراتيجية المتزايدة للبيانات وتوزيعها على بيئات مختلفة ، والحاجة إلى ضمان جودتها وأمنها وامتثالها. التطورات المهمة في هذا المجال هي حوكمة البيانات الآلية ، وملاحظة البيانات ، ومقاييس الأمان المحسنة ، وأطر حماية البيانات القوية ، وجودة البيانات كأولوية وبيانات.

تكامل الذكاء الاصطناعي: تحويل إدارة البيانات

لم يعد دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في أنظمة إدارة البيانات رؤية مستقبلية ، ولكنه أصبح ضرورة استراتيجية أساسية للشركات التي ترغب في البقاء تنافسية في العصر الرقمي. في ضوء الكميات المتفجرة من البيانات ، وزيادة سرعة إنتاج البيانات والتنوع المتزايد لتنسيقات البيانات ، فإن الذكاء الاصطناعى ضروري لإدارة هذا التعقيد وإدارة البيانات بشكل فعال.

تقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل إدارة البيانات من عملية تفاعلية في كثير من الأحيان إلى نظام استباقي وأتمتة للغاية. هذا هو المفتاح لفتح القيمة الكاملة من قواعد بيانات الشركة وإنشاء ثقافة القرار التي يتم التحكم فيها عن البيانات حقًا. الشركات التي تستخدم استراتيجيا في إدارة البيانات تحصل على مزايا كبيرة.

مناسب ل:

• كي، الكوخ مشتعل! لقد وصل عصر الذكاء الاصطناعي وما مدى أهمية العامل البشري؟ 20 مرة أكثر أهمية للتسويق والبيع بالتجزئة في عصر الذكاء الاصطناعي؟

التحسينات القائمة على الذكاء الاصطناعي

تقدم KI تحسينات ملموسة في المجالات المركزية لإدارة البيانات:

تحسين جودة البيانات

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التعرف تلقائيًا على الأخطاء والتناقضات والتكرارات في سجلات البيانات الكبيرة ، مما يحسن جودة البيانات بشكل كبير. يحدد التعلم الآلي (ML) الحالات الشاذة والقيم المتطرفة التي تشير إلى مشاكل الجودة. أدوات قف القائمة على الذكاء الاصطناعي تلقائيًا. على وجه الخصوص ، يمكن لـ KI (GENAI) التوليدي أتمتة وتحسين إنشاء وتوضيح البيانات الوصفية وأصل البيانات (النسب) ، وهو أمر بالغ الأهمية للتقييم وضمان جودة البيانات.

تحسين تنظيم البيانات وتكاملها

AI أتمتة المهام التي تستهلك الوقت مثل تعيين حقول البيانات بين الأنظمة المختلفة ، ومقارنة المخططات وتحويل تنسيقات البيانات. يمكن أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تفهم بنية ودلالات البيانات من مصادر مختلفة وبالتالي تسهيل التكامل. يساعد نمذجة البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي وتصميم المخطط الآلي على تنظيم البيانات منطقيا وكفاءة. تلعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا مهمًا في دمج البيانات المنظمة وغير المنظمة ، وهو أمر ضروري للتحليلات الحديثة وتطبيقات Genai.

رؤى أعمق وأسرع

في وقت قصير ، يمكن لمنظمة العفو الدولية استخراج رؤى قيمة من كميات هائلة من البيانات التي ستكون صعبة أو لا على الإطلاق للمحللين البشريين. إنه يكشف عن أنماط وعلاقات خفية وتمكّن التنبؤات والتنبؤات الأكثر دقة. تقوم الذكاء الاصطناعي أيضًا بأتمتة إنشاء التقارير والمرور ، مما يجعل المعرفة أكثر توفرًا وتفهم بسرعة أكبر. تستخدم أدوات التحليلات المعززة الذكاء الاصطناعي لدعم المحللين البشريين في عملهم وزيادة إنتاجيتها.

حوكمة البيانات الآلية والامتثال

AI أتمتة تحديد وتصنيف البيانات الحساسة أو الشخصية ، وهو أمر ضروري للامتثال لأنظمة حماية البيانات مثل الناتج المحلي الإجمالي. يمكنه مراقبة أنماط الوصول إلى البيانات واستخدامها من أجل التعرف على الانتهاكات التوجيهية المحتملة أو الانتهاكات الأمنية في مرحلة مبكرة وإنذارات تشغيل. تدعم الذكاء الاصطناعي إنشاء وتطبيق أطر إدارة البيانات ويساعد على إدارة متطلبات الامتثال. يمكن لـ Genai تحسين مراقبة الامتثال وإدارة المستندات استنادًا إلى البيانات الوصفية والنسب عن طريق وضع العلامات التلقائية على أساس البيانات الوصفية والنسب.

المزايا الجراحية

توفر أتمتة المهام الروتينية من قبل الذكاء الاصطناعى في إدارة البيانات مزايا تشغيلية مهمة ، خاصة فيما يتعلق بموارد الموظفين:

مكافحة الموظفين الافتقار

يمكن أن تأخذ الذكاء الاصطناعى مهام متكررة للوقت والتي غالباً ما يصعب العثور على الموظفين أو الذين يعتبرون غير جذابين. هذا يساعد على سد نقص في العمال المهرة وفجوات التأهيل.

الحد من العمل المنخفض القيمة

غالبًا ما يقضي الموظفون الكثير من الوقت بمهام منخفضة العتبة مثل البحث عن البيانات أو إدخال البيانات اليدوي وتصحيحه. يمكن لمنظمة العفو الدولية تقليل أو القضاء على هذه الأنشطة.

ركز على الموظفين على المهام الاستراتيجية

إن أتمتة العمل الروتيني تخفف من موظفي المهام الرتيبة ويمكن أن تركز على الأنشطة الاستراتيجية ذات الجودة العالية التي تتطلب الحكم الإنساني والإبداع والتعاطف.

تحسين الكفاءة وخفض التكاليف

يؤدي الأتمتة إلى زيادة الكفاءة الجراحية وتخفيض التكاليف الناجمة عن العمل اليدوي والأخطاء البشرية.

تعزيز الموظفين

إن دمج الذكاء الاصطناعى في إدارة البيانات لا يخفف من الشركة بشكل عملي فحسب ، بل يعزز أيضًا الموظفين:

القضاء على المهام الشاقة

يأخذ الذكاء الاصطناعى مهام مثل استخراج البيانات أو التعديل أو التحول أو التقارير القياسية أو فرز البريد الإلكتروني أو الجدولة.

زيادة التركيز والرضا الوظيفي

يسترد الموظفون الوقت والقدرات العقلية التي يمكنهم استخدامها لمزيد من حلول المشكلات والمهام الإبداعية والتخطيط الاستراتيجي والتفاعل مع العملاء. هذا يمكن أن يزيد من الرضا الوظيفي لأنه يتم قضاء وقت أقل في العمل الرتيب.

دخول البيانات

تتيح أدوات التحليل المستندة إلى الذكاء الاصطناعى ، ومنصات الخدمة الذاتية ، وحلول الكود المنخفض/عدم الرمز ، الموظفين بالوصول إلى البيانات وتحليلها واكتساب المعرفة دون معرفة تقنية عميقة. هذا يعزز الثقافة الأوسع للبيانات التي يتم التحكم فيها في الشركة.

تسريع العمليات التجارية

إن دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات المدعومة من إدارة البيانات يسارع العمليات في جميع مجالات الشركة تقريبًا:

المبيعات والتسويق

يمكن لمنظمة العفو الدولية تلقائيًا تقييم العملاء المحتملين وتحديد أولوياته ، ونطق توصيات المنتجات الشخصية ، وتكييف الأسعار ديناميكيًا ، وأتمتة إصدارات حملة التسويق وتحليل مزاج العملاء من النصوص.

خدمة الزبائن

تتولى AI chatbots المعالجة الأولية للاستفسارات ، يتم تصنيف التذاكر تلقائيًا وإعادة توجيهها إلى المعالجات المناسبة ، ويقترح KI إجابات مناسبة للأسئلة المتكررة.

التمويل والمشتريات

يمكن قراءة الفواتير ومعالجتها تلقائيًا ، ويمكن تلقائي عملية الشراء بأكملها ، ويدعم الذكاء الاصطناعى تقييم المخاطر والتحقق من الائتمان.

HR

يمكن مسح CVS وتقييمها تلقائيًا ، ويمكن تلقائي تدفقات سير العمل من أجل التغلب على الموظفين على متن الموظفين.

العمليات

تعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين إدارة المستودعات من خلال توقعات الطلب ، ويدعم تخطيط سلسلة التوريد وتمكّن الصيانة إلى الأمام (الصيانة التنبؤية) للآلات.

مناسب ل:

• هناك عدد كبير جدًا من الأهداف والغايات في إدارة المنتج: مصادر الخطأ والأساليب المبتكرة للتحسين - باستخدام الذكاء الاصطناعي وSMarket

توصيات استراتيجية لإدارة البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي

من أجل استخدام القوة التحويلية لـ AI بنجاح في إدارة البيانات ، يجب على الشركات متابعة نهج استراتيجي:

بناء أساس بيانات قدرة الذكاء الاصطناعى

أساس كل مبادرة منظمة العفو الدولية الناجحة هو بيانات عالية الجودة ومدارة جيدًا. وبالتالي ، يجب على الشركات إعطاء الأولوية لجودة البيانات وحوكمة البيانات ، والاستثمار في بنيات البيانات الحديثة ، والتركيز على تكامل البيانات وتحديد المسؤوليات الواضحة.

اختيار حلول DMS ذات قدرة الذكاء الاصطناعي المناسبة

اختيار التكنولوجيا الصحيحة أمر بالغ الأهمية. يجب على الشركات تقييم مزودي DMS المحتملين على وجه التحديد وفقًا لمهاراتهم المتكاملة ، والتي لها صلة بمتطلباتها المحددة ، مع مراعاة الملاءمة المعمارية ، وضمان التكامل السلس وتقييم سهولة الاستخدام والديمقراطية.

التغلب على عقبات التنفيذ

غالبًا ما يرتبط إدخال إدارة البيانات المدعومة من الذكاء الاصطناعي بالتحديات. يتعين على الشركات التعامل مع تحديات البيانات ، وبناء المعرفة المتخصصة والدراية ، وتكاليف الخطة والموارد وتعزيز الثقة وإدارة التغيير.

ابدأ صغيرًا ، يتوسع بسرعة

يمكن أن يكون التبديل الكامل إلى إدارة البيانات التي تحركها AI مهمة ضخمة. إن النهج الأكثر براغماتية وغالبًا ما يكون أكثر نجاحًا هو البدء في استهداف وتوسيع نطاق تدريجيًا. تحديد عمليات تجارية محددة يتم إبطاءها حاليًا بواسطة معالجة البيانات اليدوية أو لديها حصص خطأ عالية. ركز على تحقيق تحسينات في هذه المناطق باستخدام الذكاء الاصطناعي بسرعة وعائد استثمار واضح.

استراتيجيات منظمة العفو الدولية التي تجعل الشركات مستدامة

يوضح التحليل العلاقة التي لا تنفصل بين إدارة البيانات القوية ، والتكامل الاستراتيجي للذكاء الاصطناعي ونجاح الأعمال المستدامة في الاقتصاد الرقمي اليوم. تعد إدارة البيانات الفعالة هي الأساس الأساسي الذي يتعين على الشركات بناءه من أجل استغلال إمكانات الذكاء الاصطناعي بالكامل. ينتمي المستقبل إلى المنظمات التي تفهم البيانات كرأسمال استراتيجي وتستخدم الذكاء الاصطناعي لإدارة وتفعيل هذا رأس المال بذكاء. وبالتالي ، لم يعد تنفيذ استراتيجية إدارة البيانات التي تعتمد على AI خطوة اختيارية ، ولكنها مسار حاسم للنجاح في المستقبل.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑ إنشاء أو إعادة تنظيم استراتيجية الذكاء الاصطناعي

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

 

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

 

 

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus