Systémy správy dat v transformaci: Strategie pro obchodní úspěch ve věku umělé inteligence

Správa dat: Klíč ke konkurenceschopnosti v digitálním věku

V dnešním obchodním světě, charakterizovaném digitalizací a exponenciálně rostoucími objemy dat, se správa dat vyvinula z čistě technického úkolu ve strategickou nezbytnost. Data již nejsou jen vedlejším produktem obchodních procesů, ale životní krví moderních společností. Tvoří základ pro správná rozhodnutí, provozní efektivitu, inovace a konkurenceschopnost. Efektivní správa dat je proto klíčovým faktorem úspěchu.

Co jsou systémy pro správu dokumentů (DMS)?

Správa dat zahrnuje celý životní cyklus dat ve společnosti: od shromažďování a organizace přes ukládání, ochranu a validaci až po zpracování, analýzu a případnou archivaci nebo smazání.

Systémy pro správu dat (DMS) jsou technologické nástroje a platformy, které umožňují a řídí tyto složité procesy. Pojem „DMS“ se často používá široce a může zahrnovat řadu kategorií systémů:

Správa kmenových dat (MDM)

Řešení pro správu centrálních kmenových dat (např. zákazníci, produkty, dodavatelé). Systémy MDM zajišťují, že tato data jsou konzistentní, přesná a úplná, a tvoří tak základ pro spolehlivé analýzy a provozní procesy.

Platformy pro zákaznická data (CDP)

Platformy pro zákaznická data (CDP) jsou platformy, které agregují zákaznická data z různých zdrojů (např. CRM, marketingová automatizace, webová analytika) a poskytují jednotný pohled na zákazníka. CDP se primárně používají pro marketing, prodej a zákaznický servis, aby umožnily personalizované zážitky a cílené kampaně.

Správa podnikového obsahu (ECM)

Systémy pro správu nestrukturovaných dokumentů a obsahu (např. smluv, faktur, e-mailů). ECM systémy usnadňují vyhledávání, schvalování a archivaci dokumentů a přispívají k dodržování předpisů. V německy mluvících zemích se často označují jednoduše jako DMS.

Obchodní inteligence (BI)

Platformy pro analýzu a vizualizaci dat na podporu rozhodování. Systémy BI umožňují identifikovat trendy, odhalovat vzorce a sledovat výkonnost společnosti.

Cloudové systémy pro správu databází (DBMS)

Databáze provozované v cloudu nabízejí škálovatelnost, flexibilitu a nákladovou efektivitu. Cloudové databáze se často používají pro analytické účely, protože dokáží zpracovávat velké množství dat a rychle odpovídat na složité dotazy.

Vhodné pro:

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

Proč je efektivní správa dat nezbytná?

Strategická a efektivní správa dat je nezbytná pro úspěch moderních společností z několika důvodů:

Základ pro provozní procesy

Každá aplikace, analýza a algoritmus ve společnosti závisí na bezproblémovém přístupu k vysoce kvalitním datům. Bez solidního datového základu nemohou obchodní procesy fungovat efektivně a digitální iniciativy jsou odsouzeny k neúspěchu. Správa dat tvoří základ, na kterém je postavena provozní dokonalost. Například výrobní společnost potřebuje přesná a aktuální data o stavu zásob, výrobních harmonogramech a dodacích lhůtách, aby mohla optimalizovat své výrobní procesy a vyhnout se úzkým hrdlům.

Základ pro dobře odůvodněná rozhodnutí

Data tvoří základ pro rozumná a transparentní obchodní rozhodnutí. Analýzou vzorců a trendů v dobře spravovaných datech mohou společnosti činit lepší strategická rozhodnutí. Vysoká kvalita dat, zajištěná systémem správy dokumentů (DMS), vede přímo k přesnějším analýzám, přesnějším prognózám a v konečném důsledku k rychlejším a lepším rozhodnutím. Spravovaná data se tak transformují do cenných poznatků, které vytvářejí konkurenční výhody. Například maloobchodní společnost může využít datovou analýzu k lepšímu pochopení nákupního chování svých zákazníků a podle toho optimalizovat svůj sortiment, marketingové kampaně a umístění prodejen.

Zvýšená efektivita a produktivita

Efektivní správa dat optimalizuje obchodní procesy, šetří drahocenný čas a snižuje nároky na zdroje. Naopak nedostatečná správa dat vede k významným ztrátám produktivity. Jedna studie zjistila, že zaměstnanci v Německu tráví v průměru dvě hodiny denně vyhledáváním dat, což snižuje efektivitu o 18 procent. Společnosti, které zavedly inteligentní správu dat, naopak hlásí snížení nákladů a zvýšení produktivity. Automatizace, klíčová součást moderních systémů správy dokumentů (DMS), snižuje manuální zásahy a tím i potenciální zdroje chyb. Například pojišťovna může pomocí automatizovaných procesů rychleji zpracovávat pojistné události a provádět platby, což zvyšuje spokojenost zákazníků a snižuje provozní náklady.

Zajištění bezpečnosti dat a dodržování předpisů

V době rostoucích kybernetických hrozeb a přísnějších předpisů na ochranu osobních údajů je ochrana firemních dat zásadní. Systémy správy dokumentů (DMS) hrají ústřední roli v ochraně dat před neoprávněným přístupem, ztrátou nebo krádeží. Zároveň jsou nezbytné pro dodržování právních a odvětvových předpisů, jako je obecné nařízení o ochraně osobních údajů (GDPR). Správa dat, tj. stanovení zásad a odpovědností za nakládání s daty, je nedílnou součástí správy dat a je podporována funkcemi DMS. Nedodržování předpisů může vést k vysokým pokutám a značnému poškození pověsti. Například poskytovatel finančních služeb musí zajistit, aby byla zákaznická data chráněna v souladu s platnými předpisy na ochranu osobních údajů a aby transakce byly transparentní a sledovatelné, aby se zabránilo praní špinavých peněz a podvodům.

Vhodné pro:

• Systémy umělé inteligence, vysoce rizikové systémy a zákon o umělé inteligenci pro praktické využití ve firmách a veřejných orgánech

Podpora digitální transformace a inovací

Data jsou často popisována jako životní krev digitální transformace. Technologie orientované na budoucnost, jako je umělá inteligence (AI), strojové učení (ML), internet věcí (IoT) a pokročilá analytika, vyžadují k dosažení svého plného potenciálu obrovské množství aktuálních, přesných a bezpečných dat. Efektivní správa dat poskytuje pro tyto technologie nezbytný základ. Navíc umožňuje vývoj nových obchodních modelů a inovací založených na datech tím, že umožňuje společnostem těžit ze svých dat. Například výrobce automobilů může pomocí datové analytiky analyzovat chování svých vozidel v reálném provozu a tyto poznatky využít k vývoji nových funkcí a služeb, jako jsou personalizované asistenční systémy pro řidiče nebo prediktivní údržba.

Cena zanedbávání

Zanedbávání správy dat má značné negativní důsledky. Podle odhadů společnosti Experian stojí špatná kvalita dat firmy v průměru 15 procent jejich příjmů. Zastaralá řešení pro správu dat („starší systémy“) vázají cenné IT zdroje na údržbu a řešení problémů, což firmám brání v plném využití hodnoty jejich dat. Tyto systémy navíc zvyšují zranitelnost vůči rizikům, od nespokojených zákazníků až po závažná narušení bezpečnosti. Složitost a vysoká manuální námaha vyžadovaná staršími systémy vede k neefektivitě a brání agilitě společnosti.

Lídr na trhu v oblasti systémů pro správu dat

Výběr správného systému pro správu dokumentů (DMS) je klíčový pro úspěch společnosti. Trh je však dynamický a fragmentovaný, což rozhodnutí ztěžuje. Existuje mnoho dodavatelů, kteří se liší funkčností, technologií, cenou a cílovou skupinou.

Následující část představuje některé z předních poskytovatelů v oblasti systémů pro správu dat se zaměřením na jejich tržní postavení, silné stránky a jedinečné prodejní argumenty:

Informatika

Společnost Informatica, přední poskytovatel řešení pro MDM, integraci dat, správu a kvalitu, využívá přístup založený na umělé inteligenci ke zlepšení přesnosti a konzistence dat. Společnost je považována za komplexního poskytovatele platformy a získává vysoké hodnocení od uživatelů. Podle společnosti Forrester uživatelé hlásí 70% zlepšení kvality dat.

Microsoft

Výkonný poskytovatel cloudových služeb s širokým portfoliem, které zahrnuje Azure Data Factory pro integraci a orchestraci dat, Power BI jako přední platformu pro analýzu/business intelligence, SharePoint pro správu dokumentů a obsahu a SQL Server (včetně SSRS) pro správu databází a reporting. Silnou stránkou společnosti Microsoft je její hluboká integrace v ekosystému Azure. Uživatelé Azure Data Factory hlásí o 60 % rychlejší zpracování dat.

MÍZA

Společnost SAP, dominantní v podnikovém segmentu, zejména v integraci se SAP ERP/S/4HANA, nabízí SAP MDG pro kmenová data, SAP Data Services pro integraci a transformaci dat a SAP BusinessObjects pro business intelligence. Důraz je kladen na provozní efektivitu a bezproblémovou integraci s dalšími produkty SAP. Uživatelé SAP Data Services hlásí 25% nárůst efektivity zpracování dat.

Salesforce

Salesforce, lídr v oblasti CRM, se rychle rozšiřuje do datových platforem. Jeho Data Cloud, jakožto CDP, integruje umělou inteligenci s daty CRM. Tableau je přední řešení pro business intelligence a vizualizaci dat. Salesforce se silně zaměřuje na zlepšování zapojení zákazníků a v analýzách CDP je často vysoce hodnocen.

Věštec

Nabízí robustní nástroje pro integraci dat, kvalitu dat a MDM. Autonomní databáze snižuje administrativní režii a zlepšuje zabezpečení prostřednictvím automatizace. Cloudová řešení nabízejí flexibilitu a škálovatelnost. Podle IDC uživatelé zažívají 40% nárůst provozní efektivity. Oracle je považován za komplexního poskytovatele platformy.

IBM

Komplexní sada pro integraci dat, kvalitu a správu. InfoSphere MDM je uživateli vysoce hodnocena. IBM nabízí silné analytické funkce a integraci s dalšími produkty IBM a platformou Watson AI. Zprávy ukazují 30% zrychlení rozhodování na základě dat. IBM je považována za poskytovatele platformy.

Sněhová vločka

Snowflake je cloudová datová platforma známá svým vysokým výkonem a škálovatelností, která podporuje integraci dat, datové sklady a analytiku. Její unikátní architektura odděluje úložiště a výpočetní výkon, čímž optimalizuje náklady i výkon. Studie BARC ukázala 50% zkrácení doby zpracování dotazů pro uživatele. Snowflake často slouží jako základ pro novější, kompozibilní architektury CDP.

Semarchie

Vysoce hodnocené MDM řešení, oceněné společností Gartner oceněním „Customers’ Choice 2024“. Semarchy se specializuje na datovou integraci a MDM s jednotnou platformou pro efektivní správu dat.

Stibo Systems

Zavedený poskytovatel MDM řešení, který umožňuje transparentnost dat. Jeho řešení tvoří páteř pro společnosti, které chtějí ze svých kmenových dat získat strategickou hodnotu.

Enaio

Enaio je v německých testech nejlépe hodnocený systém DMS/ECM. Nabízí modulární ECM řešení pro správu dokumentů, import, indexování a archivaci odolnou vůči auditu. Řešení je vhodné pro firmy různých velikostí a specifická odvětví, jako je farmaceutický průmysl nebo medicína.

Platforma vs. nejlepší svého druhu

Při výběru systému pro správu dokumentů (DMS) čelí firmy strategickému rozhodnutí ohledně jeho architektury. Trh vykazuje napětí mezi dvěma hlavními přístupy: integrovanými platformami a specializovanými „nejlepšími“ řešeními.

Velcí dodavatelé jako Informatica, IBM, Oracle a SAP nabízejí komplexní platformy, které kombinují širokou škálu funkcí pro správu dat (jako je MDM, kvalita dat, integrace a katalogizace) pod jednou střechou. Výhodou je potenciálně jednodušší integrace a jeden kontaktní bod; tyto platformy jsou však často dražší a mohou firmy silněji vázat na jednoho dodavatele.

Naproti tomu existují poskytovatelé „čistě hravých“ řešení, kteří se zaměřují na specifické oblasti, jako je MDM nebo integrace dat. Tato řešení mohou být často flexibilnější a nákladově efektivnější, ale mohou vyžadovat větší úsilí při integraci.

Novějším vývojem, který tuto dichotomii boří, je „kompozitelná architektura“, zejména v oblasti CDP. Tento přístup se zaměřuje na neukládání samotných dat, ale spíše na jejich přímou aktivaci ve stávajících datových skladech. To nabízí maximální flexibilitu a využívá stávající infrastrukturu, ale vyžaduje odpovídající kapacitu datových skladů a odborné znalosti.

Volba mezi platformou, nejlepší platformou svého druhu nebo kompoziční platformou proto do značné míry závisí na stávajícím IT prostředí, interních kompetencích, rozpočtu a strategickém upřednostňování hloubky integrace oproti flexibilitě.

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

Více o tom zde:

• AI integrace nezávislé platformy AI pro všechny společnosti pro všechny společnosti pro všechny společnosti

Správa dat s využitím umělé inteligence: Klíč k digitální transformaci – Obrázek: Xpert.Digital

Budoucí trendy ve správě dat

Oblast správy dat se neustále vyvíjí, poháněna technologickým pokrokem a měnícími se obchodními požadavky. Následující trendy budou významně formovat budoucnost:

Dominance cloudu

Trend směrem ke cloudovým řešením pro správu dat je nezaměnitelný a neustále roste. Cloudové platformy nabízejí klíčové výhody, jako je škálovatelnost, flexibilita a nákladová efektivita. Společnosti stále častěji zavádějí multicloudové strategie, aby se vyhnuly závislostem, optimalizovaly náklady, zvýšily odolnost a vybraly nejlepší dostupné služby pro konkrétní úkoly. Zároveň si hybridní cloudové platformy zachovávají svůj význam, zejména ve vysoce regulovaných odvětvích.

Zvládání objemu a rozmanitosti

Množství dat generovaných po celém světě neustále exponenciálně roste. Tato data jsou také extrémně rozmanitá a zahrnují strukturované, nestrukturované i polostrukturované formáty z nejrůznějších zdrojů. Tradiční datové sklady dosahují svých limitů. Proto nabývají na významu architektury jako datová jezera a datové úložiště (Data Lakes). Datová jezera mohou ukládat obrovské množství nezpracovaných dat v různých formátech. Datová úložiště se snaží kombinovat flexibilitu datových jezer se strukturovacími a správními možnostmi datových skladů a vytvořit tak jednotnou platformu pro ukládání, zpracování, analýzu a strojové učení.

Zvyšující se rychlost

Rychlost, s jakou lze data zpracovávat a analyzovat, se stává klíčovým konkurenčním faktorem. Trend se jednoznačně přesouvá od tradičního dávkového zpracování směrem ke zpracování datových toků v reálném čase. To umožňuje společnostem okamžitě reagovat na události, činit informovaná rozhodnutí v daném okamžiku, zlepšovat zákaznickou zkušenost prostřednictvím okamžité personalizace a proaktivně identifikovat a řešit problémy.

Architektonické posuny

Pro zvládání složitosti distribuovaných datových krajin se objevují nové architektonické koncepty:
Datová struktura (Data Fabric): Datová struktura (Data Fabric) je architektura, jejímž cílem je inteligentně propojit různorodé datové zdroje, aplikace a systémy, aby umožnila jednotný a konzistentní pohled na veškerá podniková data bez ohledu na to, kde jsou uložena. Je navržena tak, aby prolomila datová sila, zjednodušila integraci dat a zlepšila správu dat.
Datová síť (Data Mesh): Na rozdíl od centralizovanějšího pohledu na datovou strukturu (Data Fabric) zaujímá datová síť decentralizovaný přístup. Zde je odpovědnost za datové produkty rozdělena mezi konkrétní obchodní jednotky (domény). Každá doména spravuje svá vlastní data a zpřístupňuje je ostatním jednotkám prostřednictvím definovaných rozhraní. Cílem je zvýšit agilitu, škálovatelnost a rychlost získávání poznatků odklonem od monolitických, centralizovaných datových týmů a datových jezer (data lakes).

Automatizace a integrace umělé inteligence

Integrace umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) je jedním z nejzastřešujících a nejdůležitějších trendů ve správě dat. AI se stále častěji používá k automatizaci úkolů ve všech fázích životního cyklu dat, od integrace dat a zajištění kvality až po správu, analýzu a dokonce i návrh schémat. Na významu nabývá také rozšířená analytika, kde AI pomáhá lidským analytikům s přípravou dat a generováním poznatků.

Zvýšený důraz na správu dat, kvalitu, bezpečnost a soukromí

S rostoucím strategickým významem dat a jejich distribucí v různých prostředích roste i potřeba zajistit jejich kvalitu, zabezpečení a soulad s předpisy. Mezi klíčové trendy v této oblasti patří automatizovaná správa dat, sledovatelnost dat, vylepšená bezpečnostní opatření, robustní rámce pro ochranu dat, upřednostňování kvality dat a DataOps.

Integrace umělé inteligence: Transformace správy dat

Integrace umělé inteligence (AI) do systémů správy dat již není futuristickou vizí, ale mění se v základní strategickou nutnost pro společnosti, které chtějí zůstat konkurenceschopné v digitálním věku. Vzhledem k explodujícímu objemu dat, rostoucí rychlosti generování dat a rostoucí rozmanitosti datových formátů je AI nezbytná pro zvládání této složitosti a efektivní nakládání s daty.

Umělá inteligence transformuje správu dat z často reaktivního, manuálního procesu na proaktivní, vysoce automatizovaný systém. Je klíčem k uvolnění plné hodnoty datových aktiv společnosti a k ​​vytvoření skutečně datově řízené kultury rozhodování a inovací. Společnosti, které strategicky nasazují umělou inteligenci ve správě dat, získávají značné 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 poháněná umělou inteligencí

Umělá inteligence nabízí konkrétní vylepšení v klíčových oblastech správy dat:

Zlepšená kvalita dat

Algoritmy umělé inteligence dokáží automaticky detekovat a opravovat chyby, nekonzistence a duplikáty ve velkých datových sadách, čímž výrazně zlepšují kvalitu dat. Strojové učení (ML) identifikuje anomálie a odlehlé hodnoty, které naznačují problémy s kvalitou. Nástroje založené na umělé inteligenci automaticky standardizují a čistí data. Zejména generativní umělá inteligence (GenAI) dokáže automatizovat a vylepšit vytváření a anotaci metadat a datové linie, což je klíčové pro posouzení a zajištění kvality dat.

Vylepšená organizace a integrace dat

Umělá inteligence automatizuje časově náročné úkoly, jako je mapování datových polí mezi různými systémy, porovnávání schémat a transformace datových formátů. Systémy umělé inteligence dokáží porozumět struktuře a sémantice dat z různých zdrojů, a tím usnadňují integraci. Modelování dat a automatizovaný návrh schémat s využitím umělé inteligence pomáhají logicky a efektivně organizovat data. Umělá inteligence hraje také klíčovou roli v integraci strukturovaných a nestrukturovaných dat, což je nezbytné pro moderní analytické aplikace a aplikace GenAI.

Hlubší a rychlejší vhledy

Umělá inteligence dokáže rychle získat cenné poznatky z obrovských datových sad, které by pro lidské analytiky bylo obtížné nebo nemožné najít. Odhaluje skryté vzorce a korelace, což umožňuje přesnější předpovědi a prognózy. Umělá inteligence také automatizuje vytváření reportů a vizualizací, čímž zpřístupňuje poznatky a zpříjemňuje jejich pochopení. Nástroje pro rozšířenou analytiku využívají umělou inteligenci k podpoře lidských analytiků v jejich práci a ke zvýšení jejich produktivity.

Automatizovaná správa dat a dodržování předpisů

Umělá inteligence automatizuje identifikaci a klasifikaci citlivých nebo osobních údajů, což je nezbytné pro dodržování předpisů na ochranu osobních údajů, jako je GDPR. Dokáže monitorovat přístup k datům a vzorce jejich používání, aby včas odhalila potenciální porušení zásad nebo narušení bezpečnosti a spustila upozornění. Umělá inteligence podporuje zavádění a vymáhání rámců pro správu dat a pomáhá řídit požadavky na dodržování předpisů. GenAI může zlepšit monitorování dodržování předpisů a správu dokumentů automatickým označováním datových sad na základě metadat a původu.

Provozní výhody

Automatizace rutinních úkolů pomocí umělé inteligence v oblasti správy dat nabízí významné provozní výhody, zejména s ohledem na lidské zdroje:

Boj s nedostatkem zaměstnanců

Umělá inteligence může převzít opakující se a časově náročné úkoly, pro které je často obtížné najít zaměstnance nebo které jsou považovány za neatraktivní. To pomáhá překlenout nedostatek dovedností a kvalifikačních rozdílů.

Snížení počtu nehodnotných prací

Zaměstnanci často tráví spoustu času úkoly s nízkým prahem, jako je vyhledávání dat nebo ruční zadávání a opravy dat. Umělá inteligence může tyto činnosti omezit nebo zcela eliminovat.

Zaměření zaměstnanců na strategické úkoly

Automatizací rutinních úkolů jsou zaměstnanci zbaveni monotónních povinností a mohou se soustředit na hodnotnější, strategické činnosti, které vyžadují lidský úsudek, kreativitu a empatii.

Zlepšení efektivity a snížení nákladů

Automatizace vede ke zvýšení provozní efektivity a snižuje náklady vzniklé v důsledku manuální práce a lidských chyb.

Posilování zaměstnanců

Integrace umělé inteligence do správy dat nejen zbavuje společnost provozní zátěže, ale také posiluje zaměstnance:

Eliminace únavných úkolů

Umělá inteligence přebírá úkoly, jako je extrakce dat, čištění, transformace, standardní reporting, třídění e-mailů nebo plánování.

Zvýšené soustředění a spokojenost s prací

Zaměstnanci znovu získají čas a mentální kapacitu, které mohou využít k náročnějšímu řešení problémů, kreativním úkolům, strategickému plánování a interakci se zákazníky. To může zvýšit spokojenost s prací, protože tráví méně času monotónní prací.

Demokratizace dat

Analytické nástroje založené na umělé inteligenci, samoobslužné platformy a řešení s nízkým/žádným kódem umožňují zaměstnancům bez hlubokých technických znalostí přístup k datům, jejich analýze a získávání přehledů. To podporuje širší kulturu založenou na datech ve společnosti.

Zrychlení obchodních procesů

Integrace umělé inteligence do procesů podporovaných správou dat zrychluje pracovní postupy téměř ve všech oblastech společnosti:

Prodej a marketing

Umělá inteligence dokáže automaticky vyhodnocovat a prioritizovat potenciální zákazníky, poskytovat personalizovaná doporučení produktů, dynamicky upravovat ceny, automatizovat schvalování marketingových kampaní a analyzovat sentiment zákazníků z textových zpráv.

Služby zákazníkům

Chatboti s umělou inteligencí se postarají o počáteční zpracování požadavků, tikety jsou automaticky kategorizovány a přeposílány příslušným agentům a umělá inteligence navrhuje vhodné odpovědi na často kladené otázky.

Finance a nákup

Faktury lze automaticky číst a zpracovávat, celý proces od nákupu k platbě lze automatizovat a umělá inteligence podporuje hodnocení rizik a kontroly úvěruschopnosti.

Personální oddělení

Životopisy lze automaticky skenovat a vyhodnocovat a pracovní postupy pro nástup a odchod zaměstnanců lze automatizovat.

Provoz

Umělá inteligence optimalizuje řízení skladu prostřednictvím prognóz poptávky, podporuje plánování dodavatelského řetězce a umožňuje prediktivní údržbu strojů.

Vhodné pro:

• Příliš mnoho cílů a specifikací v produktovém managementu: Zdroje chyb a inovativní přístupy k optimalizaci – s umělou inteligencí a SMarket

Strategická doporučení pro správu dat s podporou umělé inteligence

Aby firmy úspěšně využily transformační sílu umělé inteligence ve správě dat, měly by zvolit strategický přístup:

Budování datové základny s podporou umělé inteligence

Základem každé úspěšné iniciativy v oblasti umělé inteligence jsou vysoce kvalitní a dobře spravovaná data. Proto by společnosti měly upřednostňovat kvalitu dat a správu dat, investovat do moderních datových architektur, zaměřit se na integraci dat a stanovit jasné odpovědnosti.

Výběr vhodných DMS řešení s podporou umělé inteligence

Výběr správné technologie je klíčový. Společnosti by měly konkrétně vyhodnotit potenciální poskytovatele DMS na základě jejich integrovaných funkcí umělé inteligence relevantních pro jejich specifické požadavky, zvážit architektonickou vhodnost, zajistit bezproblémovou integraci a posoudit použitelnost a demokratizaci.

Překonávání implementačních překážek

Zavedení správy dat s využitím umělé inteligence je často spojeno s mnoha výzvami. Společnosti musí řešit datové výzvy, budovat odborné znalosti a know-how, plánovat náklady a zdroje a podporovat důvěru a řízení změn.

Začněte v malém, rychle škálujte

Úplný přechod na správu dat řízenou umělou inteligencí může být náročný úkol. Pragmatičtějším a často úspěšnějším přístupem je začít strategicky a postupně škálovat. Identifikujte konkrétní obchodní procesy, které jsou v současné době brzděny manuálním zpracováním dat nebo mají vysokou míru chyb. Zaměřte se na dosažení rychlých, měřitelných zlepšení a jasné návratnosti investic v těchto oblastech pomocí umělé inteligence.

Strategie umělé inteligence, které připraví firmy na budoucnost

Analýza zdůrazňuje neoddělitelnou souvislost mezi robustní správou dat, strategickou integrací umělé inteligence a udržitelným obchodním úspěchem v dnešní digitální ekonomice. Efektivní správa dat je nezbytným základem, na kterém musí společnosti stavět, aby mohly plně využít potenciál umělé inteligence. Budoucnost patří organizacím, které chápou data jako strategický kapitál a využívají umělou inteligenci k inteligentní správě a aktivaci tohoto kapitálu. Implementace strategie správy dat založené na umělé inteligenci proto již není volitelným krokem, ale klíčovým krokem 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