Systémy správy dat ve změně: Strategie úspěchu společnosti ve věku AI

Správa dat: Klíč k konkurenceschopnosti v digitální éře

V dnešním obchodním světě, který se vyznačuje digitalizací a exponenciálně rostoucími údaji, se správa dat vyvinula z čistě technického úkolu na strategickou nezbytnost. Data již nejsou pouze produktem obchodních procesů, ale životním elixírem moderních společností. Jsou základem pro zvuková rozhodnutí, provozní efektivitu, inovace a konkurenceschopnost. Efektivní správa dat je proto klíčovým faktorem úspěchu.

Co jsou systémy správy dat (DMS)?

Správa dat zahrnuje celý životní cyklus dat v rámci společnosti: od záznamu a organizace po skladování, ochranu a ověření po zpracování, analýzu a konečnou archivaci nebo vymazání.

Systémy pro správu dat (DMS) jsou technologické nástroje a platformy, které tyto komplexní procesy umožňují a řídí. Termín „DMS“ je často široce uchopen a může zahrnovat různé systémové kategorie:

Master Data Management (MDM)

Řešení pro správu centrálních hlavních dat (např. Zákazníci, produkty, dodavatelé). Systémy MDM zajišťují, že tato data jsou konzistentní, správná a dokončena, což tvoří základ pro spolehlivé analýzy a operační procesy.

Platformy pro zákazníky (CDP)

Platformy, které sloučí zákaznická data z různých zdrojů (např. CRM, automatizace marketingu, webová analytika) a umožňují jednotný pohled na zákazníka. CDP se používají hlavně pro marketing, prodej a zákaznický servis, aby umožnily personalizované zkušenosti a cílené kampaně.

Řízení obsahu Enterprise (ECM)

Systémy pro správu nestrukturovaných dokumentů a obsahu (např. Smlouvy, faktury, e -maily). Systémy ECM usnadňují vyhledávání, schválení a archivaci dokumentů a přispívají k dodržování požadavků na dodržování předpisů. V německém světě jsou často jednoduše označovány jako DMS.

Business Intelligence (BI)

Platformy pro analýzu a vizualizaci dat na podporu rozhodování. Systémy BI umožňují rozpoznat trendy, odhalit vzorce a sledovat výkon společnosti.

Systémy správy cloudových databází (DBMS)

Databáze, které jsou provozovány v cloudu a nabízejí škálovatelnost, flexibilitu a efektivitu nákladů. Cloudové databáze se často používají pro analytické účely, protože zpracovávají velké množství dat a mohou rychle odpovídat na komplexní dotazy.

Vhodné pro:

• Zastaralé IT systémy: Blok úrazu na cestě k umělé inteligenci

Proč je efektivní správa dat nezbytná?

Strategické a efektivní správu dat je nezbytné pro úspěch moderních společností z několika důvodů:

Nadace pro provozní procesy

Každá aplikace, analýza a každý algoritmus ve společnosti se spoléhají na bezproblémový přístup k datům s vysokou kvalitou. Bez solidních dat nemohou být obchodní procesy efektivní a digitální iniciativy selhávají. Správa dat tvoří základ, na kterém je vybudována provozní dokonalost. Příklad: Produkující společnost vyžaduje přesné a aktuální údaje o zásobách, výrobních plánech a dodacích lhůtách, aby optimálně řídila své výrobní procesy a vyhýbala se úzkým problémům.

Základ pro dobře založený rozhodnutí

Data tvoří základ pro dobře zapojené a srozumitelné obchodní rozhodnutí. Analýzou vzorců a trendů v dobře spravovaných datech mohou společnosti učinit lepší strategický kurz. Vysoká kvalita dat, zajištěná DMS, vede přímo k přesnějším analýzám, přesnějším prognózám a nakonec rychlejším a lepším rozhodnutí. Převedená data se tak přeměňují na cenná zjištění, která vytvářejí konkurenční výhody. Příklad: S pomocí analýz dat může maloobchodní společnost lépe porozumět nákupnímu chování svých zákazníků a optimalizovat jeho rozsah, jeho marketingové kampaně a jeho pobočka podle toho.

Zvyšte efektivitu a produktivitu

Efektivní správa dat optimalizuje obchodní procesy, šetří drahocenný čas a snižuje potřebu zdrojů. Naopak vadná správa dat vede ke značné ztrátě produktivity. Studie ukázala, že zaměstnanci v Německu tráví v průměru dva hodiny denně hledáním dat, což snižuje účinnost o 18 procent. Společnosti, které implementovaly inteligentní zprávu o správě dat o snížení nákladů a zvýšení produktivity. Automatizace, základní součást moderních DMS, snižuje ruční zásahy a tedy zdroje chyb. Příklad: Pojišťovna může používat automatizované procesy k rychlejšímu úpravě poškození a zrychlení výplaty, což zvyšuje spokojenost zákazníka a snižuje provozní náklady.

Zajištění zabezpečení a dodržování údajů

V době rostoucího kybernetického hrozby a přísnějších předpisů o ochraně údajů má ochrana firemních údajů existenciální význam. DMS hraje ústřední roli při zajišťování údajů proti neoprávněnému přístupu, ztrátě nebo krádeži. Současně jsou nezbytné pro dodržování právních a průmyslových předpisů, jako je obecná nařízení o ochraně údajů (GDPR). Správa dat, tj. Stanovení pokynů a odpovědností za řešení dat, je nedílnou součástí správy dat a je podporována funkcemi DMS. Nedodržení předpisů může vést k citlivým trestům a značnému poškození pověsti. Příklad: Poskytovatel finančních služeb musí zajistit, aby údaje o zákaznících byly chráněny v souladu s příslušnými předpisy o ochraně údajů a že transakce jsou transparentní a pochopitelné, aby se zabránilo praní peněz a podvodům.

Vhodné pro:

• Systémy AI, vysoce rizikové systémy a AI akt pro praxi ve společnostech a úřadech

Podpora digitální transformace a inovací

Data se často označují jako „elixír života“ digitální transformace. Technologie založené na budoucnosti, jako je umělá inteligence (AI), strojové učení (ML), internet věcí (IoT) a pokročilá analýza, vyžadují obrovské množství současných, přesných a zabezpečených dat, aby bylo možné rozvíjet svůj plný potenciál. Efektivní správa dat vytváří nezbytný základ pro tyto technologie. Kromě toho umožňuje vývoj nových, datových obchodních modelů a inovací tím, že umožňuje společnostem vydělávat na jejichch datech. Příklad: Výrobce automobilů může použít analýzy dat k analýze chování svých vozidel ve skutečném používání a používání těchto zjištění k vývoji nových funkcí a služeb, jako jsou personalizované systémy pomoci řidičům nebo údržba pro dopředu.

Náklady na zanedbávání

Zanedbávání správy dat má znatelné negativní důsledky. Podle Experian je špatná kvalita dat způsobena náklady na průměrně 15 procent prodeje společností. Zastavená řešení pro správu dat („Legacy Systems“) vázají cenné IT zdroje pro údržbu a řešení problémů a zabraňují společnostem vytáhnout plnou hodnotu z jejich dat. Kromě toho takové systémy zvyšují náchylnost k rizikům, od nespokojených zákazníků po vážné porušení bezpečnosti. Složitost a vysoké manuální úsilí v zastaralých systémech vedou k neefektivnosti a brání obratnosti společnosti.

Leader na trhu v systémech správy dat

Výběr pravého řešení DMS je zásadní pro úspěch společnosti. Trh je však dynamický a roztříštěný, což ztěžuje rozhodnutí. Existuje celá řada poskytovatelů, kteří se liší z hlediska funkčnosti, technologie, ceny a cílové skupiny.

V následujícím případě jsou někteří z předních poskytovatelů prezentováni v oblasti systémů pro správu dat, přičemž se zaměřuje na jejich tržní pozici, své silné stránky a jedinečné prodejní body:

Počítač

Přední poskytovatel v oblasti MDM, integrace dat, správy a kvality. Informatica používá přístup kontrolovaný AI ke zlepšení přesnosti a konzistence dat. Společnost je považována za komplexní poskytovatel platformy a dosahuje vysokých hodnocení uživatelů. Podle Forresteru uvádějí uživatelé 70%zlepšení kvality dat.

Microsoft

Silný poskytovatel cloudu s širokým portfoliem, který zahrnuje továrnu na datové datové azury pro integraci a orchestraci dat, Power BI jako přední analytickou/BI platformu, SharePoint pro správu dokumentu a obsahu, jakož i SQL Server (včetně SSR) pro správu a hlášení databází. Síla společnosti Microsoft spočívá v hluboké integraci v ekosystému Azure. Uživatelé továrny Azure Data hlásí 60% rychlejší zpracování dat.

MÍZA

Dominantní v podnikovém segmentu, zejména při integraci s SAP ERP/S/4HANA. SAP nabízí SAP MDG pro hlavní data, SAP Data Services pro integraci a transformaci dat a obchodní objekty SAP pro BI. Důraz je kladen na provozní efektivitu a bezproblémovou integraci s jinými produkty SAP. Uživatelé SAP Data Services uvádějí 25% zvýšení efektivity při zpracování dat.

Salesforce

Vedení v oblasti CRM a těžce se rozšiřuje do datových platforem. Data Salesforce Cloud As CDP integruje AI s daty CRM. Tableau je nejlepší řešení pro vizualizaci BI a dat. Salesforce se silně zaměřuje na zlepšení interakce se zákazníky a je často vysoce hodnocena v analýzách CDP.

Věštec

Nabízí robustní nástroje pro integraci, kvalitu a MDM. Autonomní databáze snižuje administrativní úsilí a zvyšuje zabezpečení prostřednictvím automatizace. Cloudová řešení nabízejí flexibilitu a škálovatelnost. Podle IDC zažívají uživatelé 40%nárůst chirurgické účinnosti. Oracle je považován za komplexní poskytovatele platformy.

IBM

Komplexní sada pro integraci, kvalitu a vládu. Infosphere MDM je uživateli vysoce hodnocena. IBM nabízí silné analytické dovednosti a integraci s dalšími produkty IBM a platformou Watson AI. Uvádí to 30%zrychlení rozhodnutí kontrolovaných dat. IBM je klasifikována jako poskytovatel platformy.

Sněhová vločka

Cloudová nativní datová platforma, známá pro vysokou výkonnost a škálovatelnost. Snowflake podporuje integraci dat, skladování a analýzu dat. Unikátní architektura odděluje úložné a výpočetní výkon, který optimalizuje náklady a výkon. Studie BARC vyústila v 50%zkrácení doby zpracování dotazů pro uživatele. Snowflake často slouží jako základ pro novější, „komposabilní“ architektury CDP.

Semarchie

Vysoce hodnocené řešení MDM, které uděluje společnost Gartner jako „Choice Choice 2024“. Semarchie se specializuje na integraci dat a MDM s jednotnou platformou pro efektivní správu dat.

Stibo systémy

Zavedený poskytovatel MDM, který umožňuje transparentnost dat. Řešení tvoří páteř pro společnosti, které chtějí čerpat strategickou hodnotu ze svých hlavních dat.

Enaio

V německých testech nejlépe hodnoceného systému DMS/ECM. Enaio nabízí modulární řešení ECM pro správu dokumentů, importu, indexování a úložiště odolné proti revizi. Řešení je vhodné pro různé velikosti společnosti a specifická odvětví, jako je farmaceutický nebo lék.

Platforma vs. Nejlepší z chovu

Při výběru DMS se společnosti potýkají se strategickým rozhodnutím o architektuře. Trh ukazuje napětí mezi dvěma hlavními větami: integrovanými platformami a specializovanými řešeními „nejlepších“.

Velcí poskytovatelé, jako jsou Informatica, IBM, Oracle a SAP, nabízejí rozsáhlé platformy, které kombinují širokou škálu funkcí správy dat (jako je MDM, kvalita dat, integrace, katalogizace). Výhodou je potenciálně jednodušší integrace a jediný kontakt, ale tyto platformy jsou často dražší a mohou společnosti více spojit s poskytovatelem.

To je proti poskytovatelům „čisté hry“, kteří se zaměřují na konkrétní oblasti, jako je MDM nebo integrace dat. Tato řešení mohou být často flexibilnější a levnější, ale mohou vyžadovat větší integrační úsilí.

Nedávný vývoj, který vypukne tuto dichotomii, je „složená architektura“, zejména v oblasti CDP. Tento přístup se spoléhá na to, že neukládáte data sami, ale aktivují se přímo ve stávajících datových skladech. To nabízí maximální flexibilitu a používá stávající infrastrukturu, ale vyžaduje odpovídající kapacity datových skladu a know-how.

Volba mezi platformou, nejlepším plemenem nebo kompozitací závisí do značné míry na stávající IT krajině, interních dovednostech, rozpočtu a strategické prioritizaci hloubky integrace versus flexibilita.

Integrace nezávislé a křížové data zdroje AI pro všechny firemní záležitosti-image: xpert.digitální

Ki-Gamechanger: Nejflexibilnější řešení platformy AI na platformě AI, která snižují náklady, zlepšují jejich rozhodnutí a zvyšují efektivitu

Nezávislá platforma AI: Integruje všechny relevantní zdroje dat společnosti

• Tato platforma AI interaguje se všemi specifickými zdroji dat
  • Z SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox a mnoho dalších systémů správy dat
• Rychlá integrace AI: Řešení AI na míru na míru na míru nebo dny místo měsíců
• Flexibilní infrastruktura: cloudové nebo hostování ve vašem vlastním datovém centru (Německo, Evropa, svobodný výběr umístění)

• Nejvyšší zabezpečení dat: Používání v právnických firmách je bezpečný důkaz
• Používejte napříč širokou škálou zdrojů firemních dat
• Výběr vašich vlastních nebo různých modelů AI (DE, EU, USA, CN)

Výzvy, které naše platforma AI řeší

• Nedostatek přesnosti konvenčních řešení AI
• Ochrana dat a zabezpečení správy citlivých dat
• Vysoké náklady a složitost individuálního vývoje AI
• Nedostatek kvalifikované AI
• Integrace AI do stávajících IT systémů

Správa dat založená na AI: Klíč k digitální transformaci-image: Xpert.digital

Budoucí trendy v řízení dat

Oblast správy dat podléhá neustálému změně, vedené technologickým pokrokem a měnícím se obchodních požadavků. Následující trendy výrazně utvářejí budoucnost:

Cloudová dominance

Trend k řešení správy dat založených na cloudu je nezaměnitelný a pokračuje. Cloudové platformy nabízejí rozhodující výhody, jako je škálovatelnost, flexibilita a efektivita nákladů. Společnosti se stále více spoléhají na strategie více-cloudu, aby se vyhnuly závislosti, optimalizovaly náklady, zvyšovaly spolehlivost a vybraly nejlepší dostupné služby pro konkrétní úkoly. Zároveň si hybridní cloudové platformy zachovávají svůj význam, zejména v silně regulovaných průmyslových odvětvích.

Manipulační objem a rozmanitost

Množství údajů generovaných po celém světě nadále exponenciálně exploduje. Tato data jsou také velmi rozmanitá a zahrnují strukturované, nestrukturované a polostrukturované formáty z celé řady zdrojů. Tradiční datové sklady zde dosahují svých limitů. Architektury, jako jsou datová jezera a datové jezera, se proto stávají důležitějšími. Datová jezera mohou z různých formátů ušetřit obrovské množství surových dat. Data Lakehouses se snaží kombinovat flexibilitu datových jezer s strukturami a správou dovedností datových skladů, aby vytvořily jednotnou platformu pro skladování, zpracování, analytiku a strojové učení.

Zvyšující se rychlost

Rychlost, při které lze data zpracovat a analyzovat, se stává rozhodujícím konkurenčním faktorem. Trend je zřejmý z tradičního zpracování dávek k zpracování datových toků v reálném čase (zpracování proudu). To umožňuje společnostem reagovat přímo na události, činit dobře zajištěná rozhodnutí v okamžiku toho, co se děje, zlepšit zkušenosti zákazníků prostřednictvím okamžité personalizace a aktivně rozpoznávat a řešit problémy.

Architektonické posuny

Za účelem zvládnutí složitosti distribuovaných datových krajin jsou stanoveny nové architektonické koncepty:
Data Fabric: Datová textilie je architektura, jejímž cílem je inteligentně kombinovat nesourodé zdroje dat, aplikace a systémy, aby umožnilo jednotný a konzistentní pohled na všechna data společnosti, bez ohledu na to, kde jsou uloženy. Říká se, že rozdělují datová sila, zjednodušují integraci dat a zlepšily správu dat.
Data Mesh: Na rozdíl od spíše centralizované perspektivy datové struktury datová síť sleduje decentralizovaný přístup. Odpovědnost za datové produkty je zde distribuována do konkrétních obchodních oblastí (domény). Každá doména spravuje vaše vlastní data a poskytuje vám další oblasti prostřednictvím definovaných rozhraní. Cílem je zvýšit obratnost, škálovatelnost a rychlost získávání znalostí řešením monolitických, centralizovaných datových týmů a datových jezer.

Automatizace a integrace AI

Integrace umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) je jedním z zastřešujících a nejdůležitějších trendů v řízení dat. AI se stále více používá k automatizaci úkolů ve všech fázích životního cyklu dat, od integrace dat a kontroly kvality po správu po analýze a dokonce i návrhu schemadu. „Augmented Analytics“, ve které AI podporuje lidské analytiky v přípravě dat a získávání znalostí, se také stává důležitějším.

Zvýšené zaměření na správu dat, kvalitu, bezpečnost a soukromí

S rostoucím strategickým významem dat a jejich distribucí v různých prostředích je nutností zajistit jejich kvalitu, bezpečnost a dodržování předpisů. Důležitým vývojem v této oblasti jsou automatizovaná správa dat, pozorovatelnost dat, zlepšená bezpečnostní opatření, robustní rámce na ochranu dat, kvalita dat jako prioritu a datopy.

Integrace AI: Transformace správy dat

Integrace umělé inteligence (AI) v systémech správy dat již není futuristickou vizí, ale stává se základní strategickou nutností pro společnosti, které chtějí zůstat konkurenceschopné v digitálním věku. S ohledem na explodující množství dat, zvyšující se rychlosti produkce dat a rostoucí rozmanitosti formátů dat je AI nezbytná pro správu této složitosti a efektivně spravování dat.

AI transformuje správu dat z často reaktivního, ručně tvarovaného procesu na proaktivní, vysoce automatizovaný systém. Klíčem je klíčem k otevření plné hodnoty z databází společnosti a vytvoření skutečně datově kontrolované kultury rozhodování a inovací. Společnosti, které strategicky používají při správě dat, získají významné výhody.

Vhodné pro:

• KI, bouda hoří! Věk umělé inteligence je tady a jak důležitý je lidský faktor? 20x důležitější pro marketing a maloobchod ve věku AI?

Vylepšení založená na AI

KI nabízí konkrétní zlepšení v centrálních oblastech správy dat:

Zlepšená kvalita dat

Algoritmy AI mohou automaticky rozpoznávat a korigovat chyby, nekonzistence a duplikáty ve velkých datových záznamech, což výrazně zlepšuje kvalitu dat. Machine Learning (ML) identifikuje anomálie a odlehlé hodnoty, které naznačují problémy s kvalitou. Postavte nástroje založené na AI automaticky. Zejména generativní KI (Genai) může automatizovat a zlepšit tvorbu a anotaci metadat a původu dat (linie), což je zásadní pro hodnocení a zajištění kvality dat.

Vylepšená organizace a integrace dat

AI automatizuje časové -náročné úkoly, jako je mapování datových polí mezi různými systémy, porovnání schémat a transformace formátů dat. Systémy AI mohou pochopit strukturu a sémantiku dat z různých zdrojů, a tak usnadnit integraci. Modelování dat založené na AI a automatizované návrh schématu pomáhají organizovat data logicky a efektivně. AI také hraje důležitou roli při integraci strukturovaných a nestrukturovaných dat, která je nezbytná pro moderní analýzy a aplikace Genai.

Hlubší a rychlejší poznatky

V krátké době může AI extrahovat cenné poznatky z obrovského množství dat, které by bylo pro lidské analytiky obtížné nebo vůbec ne. Odhaluje skryté vzorce a korelace a umožňuje přesnější předpovědi a prognózy. AI také automatizuje vytváření zpráv a vizualizací, což zpřístupňuje znalosti a rozumí rychleji. Augmentované analytické nástroje používají AI k podpoře lidských analytiků ve své práci a zvýšení jejich produktivity.

Automatizovaná správa dat a dodržování předpisů

AI automatizuje identifikaci a klasifikaci citlivých nebo osobních údajů, což je nezbytné pro dodržování předpisů o ochraně údajů, jako je GDPR. Může monitorovat přístup k datům a používat vzorce, aby rozpoznal potenciální porušení pokynů nebo porušení zabezpečení v rané fázi a spustil poplachy. AI podporuje zřízení a prosazování rámců správy dat a pomáhá řídit požadavky na dodržování předpisů. Genai může zlepšit monitorování dodržování předpisů a správu dokumentů na základě metadat a linií automatickým značením na základě metadat a linie.

Chirurgické výhody

Automatizace rutinních úkolů AI v řízení dat nabízí významné provozní výhody, zejména s ohledem na personální zdroje:

Boj proti personálu nedostatkem

AI může převzít opakující se, časově náročné úkoly, pro které je často obtížné najít personál nebo kteří jsou považováni za neatraktivní. To pomáhá překlenout nedostatek kvalifikovaných pracovníků a kvalifikačních mezer.

Snížení práce s nízkou hodnotou

Zaměstnanci často tráví spoustu času s nízkými úkoly, jako je vyhledávání dat nebo manuální zadávání a korekce dat. AI může tyto činnosti snížit nebo eliminovat.

Zaměřte se na zaměstnance na strategické úkoly

Automatizace rutinní práce uvolňuje zaměstnance monotónních úkolů a může se soustředit na vyšší kvalitu, strategické činnosti, které vyžadují lidský úsudek, kreativitu a empatii.

Zlepšení účinnosti a snížení nákladů

Automatizace vede ke zvýšení chirurgické účinnosti a snižuje náklady způsobené manuální prací a lidskými chybami.

Posilování zaměstnanců

Integrace AI do správy dat nejen uvolňuje společnost operativně, ale také posiluje zaměstnance:

Eliminace únavných úkolů

AI přebírá úkoly, jako je extrakce dat, nastavení, transformace, standardní hlášení, třídění e -mailů nebo plánování.

Zvýšené zaměření a spokojenost s prací

Zaměstnanci získávají čas a mentální kapacity, které mohou použít pro náročnější řešení problémů, kreativní úkoly, strategické plánování a interakci se zákazníky. To může zvýšit spokojenost s prací, protože s monotónní prací tráví méně času.

Demokratizace dat

ANAYLENČNÍ NÁSTROJE AI, samoobslužné platformy a řešení s nízkým kódem/bez kódu umožňují zaměstnancům přístup k datům, analyzovat je a získat znalosti bez hlubokých technických znalostí. To podporuje širší kulturu kontrolovanou údaji ve společnosti.

Zrychlení obchodních procesů

Integrace AI do procesů podporovaných datům zrychluje procesy téměř ve všech oblastech společnosti:

Prodej a marketing

AI může automaticky vyhodnotit a upřednostňovat potenciální zákazníky, vyslovovat personalizovaná doporučení produktu, dynamicky přizpůsobit ceny, automatizovat marketingové kampaně a analyzovat nálady zákazníků z textů.

Služby zákazníkům

AI Chatbots přebírá počáteční zpracování dotazů, vstupenky jsou automaticky kategorizovány a předány správným procesorům a KI navrhuje vhodné odpovědi na časté otázky.

Finance a zadávání veřejných zakázek

Faktury lze přečíst a zpracovat automaticky, celý proces prokurátoru může být automatizován a AI podporuje hodnocení rizik a kontrolu úvěru.

HR

CVS lze naskenovat a vyhodnotit automaticky a pracovní postupy pro palubu a offboarding zaměstnanců mohou být automatizovány.

Operace

AI optimalizuje správu skladu prostřednictvím prognóz poptávky, podporuje plánování dodavatelského řetězce a umožňuje dopředu údržbu (prediktivní údržba) strojů.

Vhodné pro:

• Příliš mnoho cílů a záměrů v produktovém managementu: zdroje chyb a inovativní přístupy k optimalizaci – s AI a SMarket

Strategická doporučení pro správu dat založené na AI

Za účelem úspěšného využití transformační síly AI při správě dat by společnosti měly pokračovat v strategickém přístupu:

Budování základny dat schopných AI

Základem pro každou úspěšnou iniciativu AI jsou vysoce kvalitní a dobře spravovaná data. Společnosti by proto měly upřednostňovat kvalitu a správu dat, investovat do moderních datových architektur, zaměřit se na integraci dat a stanovit jasné odpovědnosti.

Výběr vhodných řešení DMS schopných AI

Výběr správné technologie je zásadní. Společnosti by měly konkrétně vyhodnotit potenciální poskytovatele DMS podle jejich integrovaných dovedností AI, které jsou relevantní pro jejich specifické požadavky, zohlednit architektonickou kondici, zajistit bezproblémovou integraci a vyhodnotit uživatelskou přívětivost a demokratizaci.

Překonání překážek implementace

Zavedení správy dat podporovaných AI je často spojeno s výzvami. Společnosti se musí vypořádat s výzvami dat, budovat specializované znalosti a know-how, naplánovat náklady a zdroje a podporovat správu důvěry a změn.

Začněte malé, rychle měřítko

Kompletní přechod na správu dat řízených AI může být obrovským úkolem. Pragmatičtějším a často úspěšnějším přístupem je začít s cílem a postupně se shazovat. Identifikujte konkrétní obchodní procesy, které jsou v současné době zpomaleny manuálním zpracováním dat nebo mají kvóty s vysokou chybou. Soustřeďte se na dosažení zlepšení v těchto oblastech pomocí AI rychle a jasné návratnosti investic.

Strategie AI, díky nimž jsou společnosti udržitelné

Analýza ilustruje neoddělitelné spojení mezi robustní správou dat, strategickou integrací umělé inteligence a udržitelným obchodním úspěchem v dnešní digitální ekonomice. Efektivní správa dat je základní základ, na kterém musí společnosti stavět, aby plně využily potenciál AI. Budoucnost patří organizacím, které chápou data jako strategický kapitál a používají umělou inteligenci k inteligentnímu řízení a aktivaci tohoto kapitálu. Implementace strategie správy dat založená na AI již proto není volitelným krokem, ale rozhodujícím kurzem pro budoucí úspěch.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑ Vytváření nebo přepracování strategie AI

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus