Sistemas de gestión de datos en cambio: estrategias para el éxito de la empresa en la era de la IA

Gestión de datos: clave para la competitividad en el médico digital

En el mundo empresarial actual, que se caracteriza por la digitalización y los datos de crecimiento exponencialmente, la gestión de datos se ha desarrollado de una tarea puramente técnica a una necesidad estratégica. Los datos ya no son solo por producto de procesos comerciales, sino el elixir de la vida de las empresas modernas. Son la base de decisiones sólidas, eficiencia operativa, innovación y competitividad. La gestión efectiva de datos es, por lo tanto, un factor de éxito crucial.

¿Qué son los sistemas de gestión de datos (DMS)?

La gestión de datos incluye todo el ciclo de vida de los datos dentro de una empresa: desde la grabación y la organización hasta el almacenamiento, la protección y la validación hasta el procesamiento, el análisis y el archivo final o la eliminación.

Los sistemas de gestión de datos (DMS) son las herramientas y plataformas tecnológicas que permiten y controlan estos procesos complejos. El término "DMS" a menudo se comprende ampliamente y puede incluir una variedad de categorías de sistemas:

Master Data Management (MDM)

Soluciones para la administración de datos maestros centrales (por ejemplo, clientes, productos, proveedores). Los sistemas MDM aseguran que estos datos sean consistentes, correctos y completos, lo que forma la base de análisis confiables y procesos operativos.

Plataformas de datos del cliente (CDP)

Plataformas que fusionan los datos del cliente de varias fuentes (por ejemplo, CRM, automatización de marketing, análisis web) y habilitan una visión uniforme del cliente. Los CDP se utilizan principalmente para marketing, ventas y servicio al cliente para permitir experiencias personalizadas y campañas específicas.

Gestión de contenido empresarial (ECM)

Sistemas para la gestión de documentos y contenido no estructurados (por ejemplo, contratos, facturas, correos electrónicos). Los sistemas ECM facilitan la búsqueda, aprobación y archivo de documentos y contribuyen al cumplimiento de los requisitos de cumplimiento. En el mundo de lo que habla alemán, a menudo se les conoce simplemente como DMS.

Inteligencia de negocios (BI)

Plataformas para el análisis y visualización de datos para respaldar la toma de decisiones. Los sistemas BI permiten reconocer las tendencias, descubrir patrones y monitorear el rendimiento de la empresa.

Sistemas de gestión de bases de datos en la nube (DBMS)

Las bases de datos que se operan en la nube y ofrecen escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad. Las bases de datos en la nube a menudo se usan con fines analíticos porque procesan grandes cantidades de datos y pueden responder rápidamente consultas complejas.

Adecuado para:

• Sistemas de TI anticuados: un obstáculo en el camino a la inteligencia artificial

¿Por qué es indispensable la gestión de datos efectiva?

La gestión de datos estratégica y efectiva es esencial para el éxito de las empresas modernas por varias razones:

Fundación para procesos operativos

Cada aplicación, análisis y cada algoritmo en una empresa depende del acceso perfecto a datos de alta calidad. Sin una base de datos sólidos, los procesos comerciales no pueden ser eficientes y las iniciativas digitales fallan. La gestión de datos forma la base sobre la cual se construye la excelencia operativa. Un ejemplo: una empresa productora requiere datos precisos y actuales sobre el inventario, los planes de producción y los tiempos de entrega para controlar de manera óptima sus procesos de producción y evitar cuellos de botella.

Base para decisiones bien fundadas

Los datos forman la base de decisiones comerciales bien fundadas y comprensibles. Al analizar patrones y tendencias en datos bien administrados, las empresas pueden hacer un mejor curso estratégico. Una alta calidad de datos, garantizada por DMS, conduce directamente a análisis más precisos, pronósticos más precisos y, en última instancia, decisiones más rápidas y mejores. Los datos convertidos se transforman en hallazgos valiosos que crean ventajas competitivas. Un ejemplo: con la ayuda de análisis de datos, una empresa minorista puede comprender mejor el comportamiento de compra de sus clientes y optimizar su gama, sus campañas de marketing y sus ubicaciones de sucursales en consecuencia.

Aumentar la eficiencia y la productividad

La gestión efectiva de datos optimiza los procesos comerciales, ahorra un tiempo valioso y reduce la necesidad de recursos. Por el contrario, la gestión de datos defectuosa conduce a una pérdida considerable de productividad. Un estudio mostró que los empleados en Alemania pasan un promedio de dos horas al día buscando datos, lo que reduce la eficiencia en un 18 por ciento. Las empresas que han implementado aumentos de gestión de datos inteligentes sobre las reducciones de costos y la productividad aumentan. La automatización, un componente central de los DM modernos, reduce las intervenciones manuales y, por lo tanto, fuentes de error. Un ejemplo: una compañía de seguros puede usar procesos automatizados para editar daños más rápido y hacer pagos más rápido, lo que aumenta la satisfacción del cliente y reduce los costos operativos.

Garantizar la seguridad y el cumplimiento de los datos

En un momento de creciente amenazas cibernéticas y regulaciones de protección de datos más estrictas, la protección de los datos corporativos es de importancia existencial. Los DM juegan un papel central en la obtención de datos contra el acceso, pérdida o robo no autorizados. Al mismo tiempo, son esenciales para el cumplimiento de las regulaciones legales y específicas de la industria, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). La gobernanza de datos, es decir, la determinación de directrices y responsabilidades para tratar con datos, es una parte integral de la gestión de datos y está respaldada por las funciones de DMS. El no complemento de las regulaciones puede conducir a castigos delicados y daños considerables en la reputación. Un ejemplo: un proveedor de servicios financieros debe asegurarse de que los datos del cliente estén protegidos de acuerdo con las regulaciones de protección de datos aplicables y que las transacciones son transparentes y comprensibles para evitar el lavado de dinero y el fraude.

Adecuado para:

• Sistemas de inteligencia artificial, sistemas de alto riesgo y la Ley de IA para práctica en empresas y autoridades

Soporte de la transformación digital y la innovación

Los datos a menudo se conocen como el "elixir de la vida" de la transformación digital. Las tecnologías basadas en el futuro, como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML), el Internet de las cosas (IoT) y el análisis avanzado requieren grandes cantidades de datos actuales, exactos y seguros para poder desarrollar todo su potencial. La gestión efectiva de datos crea la base necesaria para estas tecnologías. Además, permite el desarrollo de nuevos modelos comerciales e innovaciones impulsados ​​por datos al permitir a las empresas capitalizar sus datos. Un ejemplo: un fabricante de automóviles puede usar análisis de datos para analizar el comportamiento de sus vehículos en uso real y usar estos hallazgos para desarrollar nuevas funciones y servicios, como sistemas personalizados de asistencia para conductores o mantenimiento de aspecto hacia adelante.

Los costos de negligencia

La negligencia de la gestión de datos tiene consecuencias negativas notables. Según el Experian, la mala calidad de los datos se debe a los costos de un promedio del 15 por ciento de las ventas de empresas. Las soluciones de gestión de datos obsoletas ("sistemas heredados") unen valiosos recursos de TI para el mantenimiento y la solución de problemas y evitan que las empresas obtengan el valor total de sus datos. Además, tales sistemas aumentan la susceptibilidad a los riesgos, desde clientes insatisfechos hasta graves violaciones de seguridad. La complejidad y el alto esfuerzo manual en sistemas obsoletos conducen a la ineficiencia y obstaculizan la agilidad de la empresa.

Líder del mercado en sistemas de gestión de datos

La selección de la solución DMS correcta es crucial para el éxito de una empresa. Sin embargo, el mercado es dinámico y fragmentado, lo que dificulta la decisión. Hay una variedad de proveedores que difieren en términos de funcionalidad, tecnología, precio y grupo objetivo.

A continuación, algunos de los proveedores líderes se presentan en el campo de los sistemas de gestión de datos, por lo que el enfoque está en su posición de mercado, sus fortalezas y sus puntos de venta únicos:

Computadora

Un proveedor líder en el área de MDM, integración de datos, gobernanza y calidad. Informatica utiliza un enfoque controlado por AI para mejorar la precisión y consistencia de los datos. La compañía es vista como un proveedor integral de la plataforma y logra altas calificaciones de los usuarios. Según Forrester, los usuarios informan una mejora del 70%en la calidad de los datos.

microsoft

Un proveedor de nube sólido con una cartera amplia que incluye Azure Data Factory para la integración de datos y la orquestación, Power BI como una plataforma de análisis/BI líder, SharePoint para la administración de documentos y contenido, así como SQL Server (incl. SSRS) para la gestión y los informes de las bases de datos. La fuerza de Microsoft se encuentra en una profunda integración dentro del ecosistema de Azure. Los usuarios de la fábrica de datos de Azure informan un procesamiento de datos más rápido del 60%.

SAVIA

Dominante en el segmento empresarial, especialmente cuando se integran con SAP ERP/S/4HANA. SAP ofrece SAP MDG para datos maestros, servicios de datos de SAP para la integración y transformación de datos, así como los objetos comerciales de SAP para BI. La atención se centra en la eficiencia operativa y la integración perfecta con otros productos SAP. Los usuarios de SAP Data Services informan un aumento de la eficiencia del 25% en el procesamiento de datos.

Salesforce

Liderando en el área de CRM y expandiéndose fuertemente a plataformas de datos. Salesforce Data Cloud como CDP integra IA con datos de CRM. Tableau es una solución superior para BI y visualización de datos. Salesforce tiene un fuerte enfoque en mejorar la interacción del cliente y a menudo se califica altamente en los análisis de CDP.

Oráculo

Ofrece herramientas robustas para la integración de datos, calidad y MDM. La base de datos autónoma reduce el esfuerzo administrativo y mejora la seguridad a través de la automatización. Las soluciones en la nube ofrecen flexibilidad y escalabilidad. Según IDC, los usuarios experimentan un aumento del 40%en la eficiencia quirúrgica. Oracle se considera un proveedor integral de la plataforma.

IBM

Suite integral para la integración de datos, calidad y gobierno. InfoSphere MDM está altamente calificado por los usuarios. IBM ofrece fuertes habilidades de análisis e integración con otros productos de IBM y la plataforma Watson AI. Se informa por una aceleración del 30%de las decisiones controladas por datos. IBM se clasifica como un proveedor de plataforma.

Copo de nieve

Una plataforma de datos nativa de la nube, conocida por su alto rendimiento y escalabilidad. El copo de nieve admite la integración de datos, el almacenamiento de datos y el análisis. La arquitectura única separa el almacenamiento y la potencia informática, que optimiza los costos y el rendimiento. Un estudio de BARC dio como resultado una reducción del 50%en los tiempos de procesamiento de consultas para los usuarios. El copo de nieve a menudo sirve como base para las nuevas arquitecturas CDP "compuestas".

Semarquía

Solución MDM altamente calificada, otorgada por Gartner como "Choice de clientes 2024". Semarchy se especializa en integración de datos y MDM con una plataforma uniforme para una gestión eficiente de datos.

Sistemas estibo

Proveedor MDM establecido que permite la transparencia de datos. Las soluciones forman la columna vertebral para las empresas que desean extraer valor estratégico de sus datos maestros.

Enaio

En las pruebas alemanas del sistema DMS/ECM mejor calificado. Enaio ofrece una solución de ECM modular para la gestión de documentos, importación, indexación y almacenamiento a prueba de revisión. La solución es adecuada para diferentes tamaños de empresa e industrias específicas, como farmacéutica o medicina.

Plataforma versus mejor

Al elegir un DMS, las empresas se enfrentan a una decisión estratégica con respecto a la arquitectura. El mercado muestra una tensión entre dos oraciones principales: plataformas integradas y soluciones especializadas de "mejores de las primeras".

Grandes proveedores como Informatica, IBM, Oracle y SAP ofrecen extensas plataformas que combinan una amplia gama de funciones de gestión de datos (como MDM, calidad de datos, integración, catalogación). La ventaja es la integración potencialmente más simple y un solo contacto, pero estas plataformas a menudo son más caras y pueden unir a las empresas más a un proveedor.

Esto se opone a los proveedores de "juego puro" que se centran en áreas específicas como MDM o integración de datos. Estas soluciones a menudo pueden ser más flexibles y económicas, pero pueden requerir más esfuerzo de integración.

Un desarrollo reciente que explota esta dicotomía es la "arquitectura compuesta", especialmente en el área de CDP. Este enfoque se basa para no guardar datos usted mismo, sino para activarse directamente en los almacenes de datos existentes. Esto ofrece la máxima flexibilidad y utiliza infraestructura existente, pero requiere capacidades y conocimientos de almacén de datos correspondientes.

La elección entre la plataforma, el mejor de la reclutamiento o la composición depende en gran medida del panorama de TI existente, las habilidades internas, el presupuesto y la priorización estratégica de la profundidad de integración versus la flexibilidad.

Ki-Gamechanger: las soluciones fabricadas en colas de plataforma de IA más flexibles que reducen los costos, mejoran sus decisiones y aumentan la eficiencia

Plataforma de IA independiente: integra todas las fuentes de datos de la compañía relevantes

• Esta plataforma de IA interactúa con todas las fuentes de datos específicas
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox y muchos otros sistemas de gestión de datos
• Integración rápida de IA: soluciones de IA hechas a medida para empresas en horas o días en lugar de meses
• Infraestructura flexible: basada en la nube o alojamiento en su propio centro de datos (Alemania, Europa, libre elección de ubicación)

• Seguridad de datos más alta: el uso en la firma de abogados es la evidencia segura
• Usar en una amplia variedad de fuentes de datos de la empresa
• Elección de sus propios modelos de IA (DE, UE, EE. UU., CN)

Desafíos que resuelve nuestra plataforma de IA

• Falta de precisión de las soluciones de IA convencionales
• Protección de datos y gestión segura de datos confidenciales
• Altos costos y complejidad del desarrollo individual de IA
• Falta de IA calificada
• Integración de la IA en los sistemas de TI existentes

Tendencias futuras en la gestión de datos

El área de gestión de datos está sujeta a cambios constantes, impulsado por el progreso tecnológico y el cambio de requisitos comerciales. Las siguientes tendencias dan forma significativamente al futuro:

Dominio de la nube

La tendencia hacia las soluciones de gestión de datos basadas en la nube es inconfundible y continúa. Las plataformas en la nube ofrecen ventajas decisivas, como escalabilidad, flexibilidad y costumbre. Las empresas dependen cada vez más de estrategias de múltiples nubes para evitar dependencias, optimizar los costos, aumentar la confiabilidad y seleccionar los mejores servicios disponibles para tareas específicas. Al mismo tiempo, las plataformas de nubes híbridas conservan su importancia, especialmente en industrias muy reguladas.

Volumen y variedad de manejo

La cantidad de datos generados en todo el mundo continúa explotando exponencialmente. Estos datos también son extremadamente diversos e incluyen formatos estructurados, no estructurados y semiestructurados de una amplia variedad de fuentes. Los almacenes de datos tradicionales alcanzan sus límites aquí. Por lo tanto, las arquitecturas como los lagos de datos y las casas de datos se vuelven más importantes. Los lagos de datos pueden ahorrar grandes cantidades de datos sin procesar de varios formatos. Data Lakehouses intenta combinar la flexibilidad de los lagos de datos con las habilidades de estructuración y gestión de los almacenes de datos para crear una plataforma uniforme para el almacenamiento, el procesamiento, el análisis y el aprendizaje automático.

Aumento de la velocidad

La velocidad a la que se pueden procesar y analizar los datos se convierte en un factor competitivo decisivo. La tendencia es clara del procesamiento de lotes tradicional hacia el procesamiento en tiempo real de los flujos de datos (procesamiento de flujo). Esto permite a las empresas reaccionar directamente a los eventos, tomar decisiones bien fundadas en el momento de lo que está sucediendo, mejorar las experiencias de los clientes a través de la personalización inmediata y reconocer y resolver problemas de manera proactiva.

Cambios arquitectónicos

Para dominar la complejidad de los paisajes de datos distribuidos, se establecen nuevos conceptos arquitectónicos:
Data Fabric: un tejido de datos es una arquitectura que tiene como objetivo combinar de manera inteligente fuentes de datos, aplicaciones y sistemas de datos para permitir una visión uniforme y consistente de todos los datos de la compañía, independientemente de dónde se almacenen. Se dice que descompone los silos de datos, simplifica la integración de datos y mejora la gobernanza de datos.
Mala de datos: en contraste con la perspectiva bastante centralizada del tejido de datos, la malla de datos persigue un enfoque descentralizado. Aquí la responsabilidad de los productos de datos se distribuye a áreas comerciales específicas (dominios). Cada dominio administra sus propios datos y le proporciona otras áreas a través de interfaces definidas. El objetivo es aumentar la agilidad, la escalabilidad y la velocidad de obtener conocimiento al resolver equipos de datos y lagos de datos monolíticos y centralizados.

Automatización e integración de IA

La integración de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) es una de las tendencias generales y más importantes en la gestión de datos. La IA se usa cada vez más para automatizar las tareas en todas las fases del ciclo de vida de los datos, desde la integración de datos y la verificación de calidad hasta el gobierno hasta el análisis e incluso el diseño de esquemas. "Análisis aumentado", en el que la IA apoya a los analistas humanos en la preparación de datos y la adquisición de conocimiento, también se está volviendo más importante.

Enfoque aumentado en la gobernanza de datos, la calidad, la seguridad y la privacidad

Con la creciente importancia estratégica de los datos y su distribución en varios entornos, la necesidad de garantizar su calidad, seguridad y cumplimiento. Los desarrollos importantes en esta área son la gobernanza de datos automatizada, la observabilidad de los datos, las medidas de seguridad mejoradas, los marcos de protección de datos sólidos, la calidad de los datos como prioridad y datos de datos.

Integración de IA: Transformación de la gestión de datos

La integración de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas de gestión de datos ya no es una visión futurista, sino que se está convirtiendo en una necesidad estratégica fundamental para las empresas que desean seguir siendo competitivas en la era digital. En vista de las cantidades explosivas de datos, la velocidad creciente de la producción de datos y la creciente variedad de formatos de datos, la IA es esencial para administrar esta complejidad y administrar efectivamente los datos.

La IA transforma la gestión de datos de un proceso a menudo reactivo y de forma manual a un sistema proactivo y altamente automatizado. Es la clave para abrir el valor total de las bases de datos de una empresa y establecer una cultura realmente controlada por datos de toma de decisiones e innovación. Las empresas que usan estratégicamente en la gestión de datos obtienen ventajas significativas.

Adecuado para:

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Mejoras basadas en IA

KI ofrece mejoras concretas en las áreas centrales de la gestión de datos:

Calidad de datos mejorado

Los algoritmos de IA pueden reconocer y corregir automáticamente errores, inconsistencias y duplicados en grandes registros de datos, lo que mejora significativamente la calidad de los datos. El aprendizaje automático (ML) identifica anomalías y valores atípicos que indican problemas de calidad. De pie automáticamente las herramientas basadas en AI. En particular, el KI generativo (Genai) puede automatizar y mejorar la creación y anotación de metadatos y origen de datos (linaje), lo cual es crucial para la evaluación y la garantía de la calidad de los datos.

Organización e integración de datos mejoradas

AI automatiza tareas de consumo de tiempo, como el mapeo de campos de datos entre diferentes sistemas, comparando esquemas y transformación de formatos de datos. Los sistemas de IA pueden comprender la estructura y la semántica de los datos de diferentes fuentes y, por lo tanto, facilitar la integración. El modelado de datos basado en IA y el diseño de esquema automatizado ayudan a organizar datos de manera lógica y eficiente. La IA también juega un papel importante en la integración de datos estructurados y no estructurados, que es esencial para los análisis modernos y las aplicaciones Genai.

Ideas más profundas y rápidas

En poco tiempo, la IA puede extraer ideas valiosas de grandes cantidades de datos que serían difíciles o no para los analistas humanos. Revela patrones y correlaciones ocultas y permite predicciones y pronósticos más precisos. AI también automatiza la creación de informes y visualizaciones, lo que hace que el conocimiento esté más disponible y comprenda más rápidamente. Las herramientas de análisis aumentadas utilizan IA para apoyar a los analistas humanos en su trabajo y aumentar su productividad.

Gobierno y cumplimiento de datos automatizados

AI automatiza la identificación y clasificación de datos confidenciales o personales, lo cual es esencial para el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos como el GDPR. Puede monitorear el acceso a los datos y usar patrones para reconocer posibles violaciones de guías o violaciones de seguridad en una etapa temprana y activar alarmas. AI apoya el establecimiento y la aplicación de los marcos de gobernanza de datos y ayuda a gestionar los requisitos de cumplimiento. Genai puede mejorar el monitoreo de cumplimiento y la gestión de documentos basados ​​en metadatos y linaje mediante etiquetado automático basado en metadatos y linaje.

Ventajas quirúrgicas

La automatización de tareas de rutina por IA en la gestión de datos ofrece importantes ventajas operativas, especialmente con respecto a los recursos de personal:

Combatir la falta de personal

La IA puede asumir tareas repetitivas y que requieren tiempo para las cuales a menudo es difícil encontrar personal o que se consideren poco atractivos. Esto ayuda a cerrar una escasez de trabajadores calificados y brechas de calificación.

Reducción del trabajo de bajo valor

Los empleados a menudo pasan mucho tiempo con tareas de bajo umbral, como búsqueda de datos o entrada y corrección de datos manuales. La IA puede reducir o eliminar estas actividades.

Centrarse en los empleados en tareas estratégicas

La automatización del trabajo de rutina alivia a los empleados de tareas monótonas y puede concentrarse en actividades estratégicas de mayor calidad que requieren juicio humano, creatividad y empatía.

Mejora de la eficiencia y reducción en los costos

La automatización conduce a un aumento en la eficiencia quirúrgica y reduce los costos causados ​​por el trabajo manual y los errores humanos.

Fortalecer a los empleados

La integración de la IA en la gestión de datos no solo alivia la empresa en funcionamiento, sino que también fortalece a los empleados:

Eliminación de tareas tediosas

AI asume tareas como extracción de datos, ajuste, transformación, informes estándar, clasificación de correo electrónico o programación.

Mayor enfoque y satisfacción laboral

Los empleados recuperan el tiempo y las capacidades mentales que pueden usar para soluciones de problemas más exigentes, tareas creativas, planificación estratégica e interacción con los clientes. Esto puede aumentar la satisfacción laboral porque se dedica menos tiempo al trabajo monótono.

Democratización de datos

Las herramientas de análisis basadas en IA, las plataformas de autoservicio y las soluciones de bajo código/sin código también permiten a los empleados acceder a datos, analizarlos y obtener conocimiento sin un conocimiento técnico profundo. Esto promueve la cultura controlada de datos más amplia en la empresa.

Aceleración de procesos comerciales

La integración de la IA en los procesos apoyados por la gestión de datos acelera los procesos en casi todas las áreas de la empresa:

Ventas y marketing

La IA puede evaluar y priorizar automáticamente los clientes potenciales, pronunciar recomendaciones de productos personalizadas, adaptar los precios dinámicamente, automatizar las liberaciones de la campaña de marketing y analizar los estados de ánimo de los clientes de los textos.

Servicio al Cliente

Los chatbots de IA se hacen cargo del procesamiento inicial de consultas, los boletos se clasifican automáticamente y se envían a los procesadores correctos, y KI sugiere respuestas adecuadas para preguntas frecuentes.

Finanzas y Adquisiciones

Las facturas se pueden leer y procesar automáticamente, todo el proceso de procuración al pago se puede automatizar y la IA respalda la evaluación de riesgos y la verificación de crédito.

Hora

Los CV se pueden escanear y evaluar automáticamente, y los flujos de trabajo para la incorporación y el fuera de la tabla de los empleados se pueden automatizar.

Operaciones

AI optimiza la gestión del almacén a través de los pronósticos de demanda, respalda la planificación de la cadena de suministro y permite el mantenimiento de aspecto hacia adelante (mantenimiento predictivo) de máquinas.

Adecuado para:

• Demasiadas metas y objetivos en la gestión de productos: fuentes de error y enfoques innovadores para la optimización – con IA y SMarket

Recomendaciones estratégicas para la gestión de datos basada en IA

Para usar con éxito el poder transformador de la IA en la gestión de datos, las empresas deben seguir un enfoque estratégico:

Construyendo una base de datos con capacidad de IA

La base para cada iniciativa de IA exitosa son los datos de alta calidad y bien administrado. Por lo tanto, las empresas deben priorizar la calidad de los datos y la gobernanza de datos, invertir en arquitecturas de datos modernas, centrarse en la integración de datos y determinar las claras responsabilidades.

Selección de soluciones DMS con capacidad AI adecuadas

Elegir la tecnología correcta es crucial. Las empresas deben evaluar específicamente a los potenciales proveedores de DMS de acuerdo con sus habilidades integradas de IA, que son relevantes para sus requisitos específicos, tienen en cuenta el ajuste arquitectónico, garantizar la integración perfecta y evaluar la facilidad de uso y la democratización.

Superar los obstáculos de implementación

La introducción de la gestión de datos soportada por IA a menudo se asocia con desafíos. Las empresas tienen que enfrentar desafíos de datos, construir conocimiento y conocimiento especializados, los costos y recursos de planificación y promover la gestión de la confianza y el cambio.

Empiece a la pequeña, escala rápidamente

El cambio completo a la gestión de datos impulsada por la IA puede ser una gran tarea. Un enfoque más pragmático y, a menudo, más exitoso es comenzar a dirigirse y escalar gradualmente. Identifique procesos comerciales específicos que se están ralentizando actualmente por el procesamiento de datos manuales o que tengan cuotas de error altos. Concéntrese en lograr mejoras en estas áreas utilizando AI rápidamente y un ROI claro.

Estrategias de IA que hacen que las empresas sean sostenibles

El análisis ilustra la conexión inseparable entre la gestión sólida de datos, la integración estratégica de la inteligencia artificial y el éxito empresarial sostenible en la economía digital actual. La gestión efectiva de datos es la base esencial sobre la cual las empresas tienen que construir para explotar completamente el potencial de la IA. El futuro pertenece a las organizaciones que entienden los datos como capital estratégico y usan inteligencia artificial para administrar y activar de manera inteligente este capital. Por lo tanto, la implementación de una estrategia de gestión de datos impulsada por la IA ya no es un paso opcional, sino un curso decisivo para el éxito futuro.

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