Andmehaldussüsteemid muutustes: ettevõtte edu strateegiad AI ajastul

Andmehaldus: konkurentsivõime võti digitaalsel ajal

Tänapäeva ärimaailmas, mida iseloomustab digiteerimine ja eksponentsiaalselt kasvavad andmed, on andmehaldus arenenud puhtalt tehnilisest ülesandest strateegiliseks vajaduseks. Andmed ei ole enam ainult äriprotsesside toodete kaupa, vaid tänapäevaste ettevõtete elueliksiir. Need on mõistlike otsuste, operatiivse tõhususe, innovatsiooni ja konkurentsivõime alus. Seetõttu on oluline andmete haldamine ülioluline edutegur.

Millised on andmehaldussüsteemid (DMS)?

Andmehaldus hõlmab kogu ettevõtte elutsüklit: alates salvestamisest ja korraldamisest kuni ladustamise, kaitse ja valideerimiseni kuni töötlemise, analüüsi ja lõpliku arhiveerimise või kustutamiseni.

Andmehaldussüsteemid (DMS) on tehnoloogilised tööriistad ja platvormid, mis neid keerulisi protsesse võimaldavad ja kontrollivad. Mõiste “DMS” on sageli laialt haaratud ja see võib sisaldada mitmesuguseid süsteemikategooriaid:

Põhiandmete haldamine (MDM)

Lahendused keskse põhiandmete haldamiseks (nt kliendid, tooted, tarnijad). MDM -süsteemid tagavad, et need andmed on järjepidevad, õiged ja täielikud, mis on aluseks usaldusväärsete analüüside ja tööprotsesside jaoks.

Kliendiandmete platvormid (CDP)

Platvormid, mis ühendavad klientide andmeid erinevatest allikatest (nt CRM, turunduse automatiseerimine, veebianalüütika) ja võimaldavad kliendi ühtset vaadet. CDP -sid kasutatakse peamiselt turunduse, müügi ja klienditeeninduse jaoks isikupärastatud kogemuste ja sihipäraste kampaaniate võimaldamiseks.

Ettevõtte sisuhaldus (ECM)

Struktureerimata dokumentide ja sisu haldamise süsteemid (nt lepingud, arved, e -kirjad). ECM -süsteemid hõlbustavad dokumentide otsimist, kinnitamist ja arhiveerimist ning aitavad vastavusnõuetele vastavust. Saksamaa maailmas nimetatakse neid sageli lihtsalt DMS -ks.

Äritluured (BI)

Andmete analüüsi ja visualiseerimise platvormid otsuste tegemise toetamiseks. BI -süsteemid võimaldavad suundumusi ära tunda, mustreid paljastada ja ettevõtte jõudlust jälgida.

Pilve andmebaaside haldussüsteemid (DBMS)

Andmebaasid, mis töötavad pilves ja pakuvad mastaapsust, paindlikkust ja kulutõhusust. Pilve andmebaase kasutatakse sageli analüütilistel eesmärkidel, kuna need töötlevad suures koguses andmeid ja saavad keerukatele küsimustele kiiresti vastata.

Sobib selleks:

• Aegunud IT -süsteemid: komistuskivi teel tehisintellekti juurde

Miks on tõhus andmehaldus hädavajalik?

Strateegiline ja tõhus andmehaldus on tänapäevaste ettevõtete edu saavutamiseks hädavajalik mitmel põhjusel:

Operatiivprotsesside alus

Iga ettevõtte rakendus, analüüs ja iga algoritm tuginevad sujuvale juurdepääsule kõrgekvaliteedilistele andmetele. Ilma kindla andmeteta ei saa äriprotsessid olla tõhusad ja digitaalsed algatused ebaõnnestuvad. Andmehaldus moodustab aluse, millele operatiivne tipptase on üles ehitatud. Näide: tootv ettevõte nõuab täpseid ja praeguseid andmeid varude, tootmisplaanide ja tarneaegade kohta, et oma tootmisprotsesse optimaalselt juhtida ja kitsaskohti vältida.

Kaevustatud otsuste alus

Andmed on aluse hästi alustatud ja arusaadavate äriotsuste tegemiseks. Analüüsides hästi hallatavate andmete mustreid ja suundumusi, saavad ettevõtted teha parema strateegilise kursuse. DMS -i tagatud kõrge andmete kvaliteet viib otseselt täpsemate analüüside, täpsemate prognooside juurde ning lõppkokkuvõttes kiiremad ja paremad otsused. Seega muudetakse teisendatud andmed väärtuslikeks leidudeks, mis loovad konkurentsieelised. Näide: andmeanalüüside abil saab jaemüügiettevõte paremini mõista oma klientide ostukäitumist ja optimeerida vastavalt oma valikut, turunduskampaaniaid ja harukohti.

Tõhususe ja tootlikkuse suurendamine

Tõhus andmehaldus optimeerib äriprotsesse, säästab väärtuslikku aega ja vähendab ressursside vajadust. Seevastu puudulik andmehaldus põhjustab tootlikkuse märkimisväärset kaotust. Uuring näitas, et Saksamaa töötajad kulutavad andmeid otsides keskmiselt kaks tundi päevas, mis vähendab tõhusust 18 protsenti. Ettevõtted, kes on rakendanud intelligentset andmehalduse aruannet kulude vähendamise ja tootlikkuse suurenemise kohta. Automaatika, tänapäevase DMS -i põhikomponent, vähendab käsitsi sekkumisi ja seega veaallikaid. Näide: kindlustusselts saab kasutada automatiseeritud protsesse kahjustuste kiiremaks muutmiseks ja kiiremini väljamaksete tegemiseks, mis suurendab klientide rahulolu ja vähendab tegevuskulusid.

Andmete turvalisuse ja vastavuse tagamine

Küberohtude suurenemise ja rangemate andmekaitseeeskirjade ajal on ettevõtte andmete kaitse eksistentsiaalse tähtsusega. DM -id mängivad keskset rolli andmete tagamisel loata juurdepääsu, kaotuse või varguse vastu. Samal ajal on need hädavajalikud õiguslike ja tööstusespetsiifiliste eeskirjade järgimiseks, näiteks üldine andmekaitsemäärus (GDPR). Andmete juhtimine, st andmete käsitlemise juhiste ja vastutuse määramine on andmehalduse lahutamatu osa ja seda toetavad DMS -i funktsioonid. Eeskirjade mittevastavus võib põhjustada tundlikke karistusi ja märkimisväärset mainekahju. Näide: finantsteenuse pakkuja peab tagama, et klientide andmed on kaitstud vastavalt kohaldatavatele andmekaitseeeskirjadele ning tehingud on läbipaistvad ja arusaadavad, et vältida rahapesu ja pettusi.

Sobib selleks:

• AI-süsteemid, kõrge riskiga süsteemid ja AI tegutsevad ettevõttes ja ametivõimudes

Digitaalse ümberkujundamise ja innovatsiooni tugi

Andmeid nimetatakse sageli digitaalse muundamise elu eliksiiriks. Tulevikupõhised tehnoloogiad nagu tehisintellekt (AI), masinõpe (ML), asjade Internet (IoT) ja täiustatud analüüs nõuavad oma täieliku potentsiaali arendamiseks tohutul hulgal praeguseid, täpseid ja turvalisi andmeid. Tõhus andmehaldus loob nende tehnoloogiate jaoks vajaliku aluse. Lisaks võimaldab see arendada uusi, andmete loodud ärimudeleid ja uuendusi, võimaldades ettevõtetel oma andmeid ära kasutada. Näide: autotootja saab kasutada andmeanalüüse, et analüüsida oma sõidukite käitumist reaalses kasutamises ja kasutada neid leide uute funktsioonide ja teenuste väljatöötamiseks, näiteks isikupärastatud juhiabi süsteemid või tulevikku suunatud hooldus.

Hooletussejätmise kulud

Andmehalduse hooletussejätmisel on märgatavad negatiivsed tagajärjed. Eksperni andmetel põhjustaks halb andmete kvaliteet keskmiselt 15 protsenti ettevõtete müügist. Aegunud andmehalduslahendused (“Legacy Systems”) seovad väärtuslikke IT -ressursse hooldamiseks ja tõrkeotsinguks ning takistavad ettevõtetel oma andmete koguväärtust välja viima. Lisaks suurendavad sellised süsteemid vastuvõtlikkust riskide suhtes, alates rahulolematutest klientidest kuni tõsiste turvarikkumisteni. Vananenud süsteemide keerukus ja kõrge käsitsi jõupingutused põhjustavad ebatõhusust ja takistavad ettevõtte paindlikkust.

Andmehaldussüsteemide turuliider

Õige DMS -lahenduse valimine on ettevõtte edu saavutamiseks ülioluline. Turg on aga dünaamiline ja killustatud, mis teeb otsuse keeruliseks. On mitmesuguseid pakkujaid, kes erinevad funktsionaalsuse, tehnoloogia, hinna ja sihtrühma poolest.

Järgnevalt tutvustatakse mõnda juhtivat pakkujat andmehaldussüsteemide valdkonnas, mille kohaselt keskendutakse nende turupositsioonile, nende tugevustele ja ainulaadsetele müügipunktidele:

Arvuti

MDM -i, andmete integreerimise, juhtimise ja kvaliteedi juhtiv pakkuja. Andmete täpsuse ja järjepidevuse parandamiseks kasutab Informatica AI -kontrollitud lähenemisviisi. Ettevõtet peetakse tervikliku platvormi pakkujaks ja see saavutab kõrgeid kasutajahinnanguid. Forresteri sõnul teatavad kasutajad andmete kvaliteedi paranemisest 70%.

Microsoft

Tugev pilveteenuse pakkuja, kellel on laia portfelli, mis sisaldab Azure Data Factory andmete integreerimiseks ja orkestreerimiseks, Power BI kui juhtiv analüüs/BI platvorm, SharePoint dokumentide ja sisuhalduse jaoks, samuti SQL Server (sh SSRS) andmebaaside haldamiseks ja aruandluseks. Microsofti tugevus seisneb sügavas integratsioonis Azure'i ökosüsteemis. Azure Data tehase kasutajad teatavad 60% kiiremast andmetöötlusest.

Mahl

Domineeriv ettevõtte segmendis, eriti integreerimisel SAP ERP/S/4HANA -ga. SAP pakub SAP MDG -d põhiandmete, SAP -andmeteenuste jaoks andmete integreerimiseks ja muutmiseks, samuti SAP Business Objects BI jaoks. Keskendutakse operatiivsele tõhususele ja sujuvale integreerimisele teiste SAP -toodetega. SAP -andmeteenuste kasutajad teatavad andmetöötluse tõhususe suurenemisest 25%.

Müügipersonal

Juhib CRM -i piirkonnas ja laieneb tugevalt andmeplatvormidesse. Salesforce Data Cloud kui CDP integreerib AI CRM -andmetega. Tableau on BI ja andmete visualiseerimise parim lahendus. Salesforce keskendub tugevalt klientide suhtlemise parandamisele ja on CDP -analüüsides sageli kõrgelt hinnatud.

Oracle

Pakub tugevaid tööriistu andmete integreerimiseks, kvaliteedi ja MDM -i jaoks. Autonoomne andmebaas vähendab administratiivseid jõupingutusi ja parandab turvalisust automatiseerimise kaudu. Pilvelahendused pakuvad paindlikkust ja mastaapsust. IDC andmetel on kasutajatel kirurgilise efektiivsuse suurenemine 40%. Oracle'i peetakse terviklikuks platvormi pakkujaks.

Ibm

Andmete integreerimise, kvaliteedi ja valitsuse põhjalik komplekt. Infosphere MDM on kasutajad kõrgelt hinnatud. IBM pakub tugevaid analüüsioskusi ja integreerimist teiste IBM -toodete ja Watson AI platvormiga. Sellest teatab 30%-line andmete kontrollitud otsuste kiirendamine. IBM klassifitseeritakse platvormi pakkujaks.

Lumehelves

Pilvemaine andmeplatvorm, mis on tuntud suure jõudluse ja mastaapsuse poolest. Lumehelbed toetavad andmete integreerimist, andmete ladustamist ja analüüsi. Ainulaadne arhitektuur eraldab salvestus- ja arvutusvõimsust, mis optimeerib kulusid ja jõudlust. BARC -uuringu tulemusel vähenes kasutajate päringu töötlemisajad 50%. Lumehelbed on sageli uuemate, „komposteeritavate” CDP arhitektuuride aluseks.

Semarhia

Kõrgelt hinnatud MDM -lahendus, mille Gartner andis välja kui “klientide valik 2024”. Semarchia on spetsialiseerunud andmete integreerimisele ja MDM -ile, millel on ühtne platvorm tõhusaks andmehalduseks.

Stibo süsteemid

Asutatud MDM -i pakkuja, mis võimaldab andmete läbipaistvust. Lahendused moodustavad selgroo ettevõtetele, kes soovivad oma põhiandmetest strateegilist väärtust joonistada.

Enaio

Saksa testides on kõrgeim DMS/ECM süsteem. ENAIO pakub modulaarset ECM-lahendust dokumentide haldamiseks, impordi, indekseerimise ja revisjonikindlate salvestusruumide jaoks. Lahendus sobib erinevatele ettevõtte suurustele ja konkreetsetele tööstusharudele, näiteks farmaatsia- või ravimitele.

Platvorm vs Breedi parim

DMS -i valimisel seisavad ettevõtted silmitsi arhitektuuriga seotud strateegilise otsusega. Turg näitab pinget kahe peamise lause vahel: integreeritud platvormid ja spetsialiseerunud “parimate tõusulahenduste” lahendused.

Suured pakkujad nagu Informatica, IBM, Oracle ja SAP pakuvad ulatuslikke platvorme, mis ühendavad laia valiku andmehaldusfunktsioone (näiteks MDM, andmete kvaliteet, integreerimine, kataloogimine). Eeliseks on potentsiaalselt lihtsam integratsioon ja üks kontakt, kuid need platvormid on sageli kallimad ja võivad ettevõtteid pakkujaga rohkem siduda.

See on vastu „puhta mängu” pakkujatele, kes keskenduvad konkreetsetele valdkondadele nagu MDM või andmete integreerimine. Need lahendused võivad sageli olla paindlikumad ja odavamad, kuid võivad nõuda rohkem integratsiooni.

Hiljutine areng, mis seda dihhotoomiat purustab, on „komposteeritav arhitektuur”, eriti CDP piirkonnas. See lähenemisviis ei sõltu andmete salvestamisest ise, vaid aktiveerida otse olemasolevates andmeladudes. See pakub maksimaalset paindlikkust ja kasutab olemasolevat infrastruktuuri, kuid nõuab vastavat andmelao mahutavust ja oskusteavet.

Platvormi, parimate või komposteeritavate valitud valik sõltub suuresti olemasolevatest IT-maastikust, sisemistest oskustest, eelarvest ja integratsioonisügavuse strateegilisest tähtsuse järjekorda seadmisest versus paindlikkus.

Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi integreerimine kogu ettevõtte jaoks Matters-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: kõige paindlikumad AI-platvormi-saba-valmistatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• See AI platvorm suhtleb kõigi konkreetsete andmeallikatega
  • SAP, Microsofti, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ja paljude muude andmehaldussüsteemidelt
• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Väljakutsed, mille meie AI platvorm lahendab

• Tavapäraste AI -lahenduste täpsuse puudumine
• Andmekaitse ja tundlike andmete turvaline haldamine
• AI individuaalse arengu kõrged kulud ja keerukus
• Kvalifitseeritud AI puudumine
• AI integreerimine olemasolevatesse IT -süsteemidesse

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatu ja andmetevahelise allikaülese AI-platvormi AI integreerimine kogu ettevõtte jaoks

AI-põhine andmehaldus: digitaalse teisenduse-kujunduse võti: xpert.digital

Andmehalduse tulevased suundumused

Andmehalduse valdkonda on pidevalt muutunud, ajendatuna tehnoloogilistest arengutest ja muutuvatest ärinõuetest. Järgmised suundumused kujundavad tulevikku märkimisväärselt:

Pilve domineerimine

Pilvepõhiste andmehalduslahenduste suundumus on eksimatu ja jätkub. Pilveplatvormid pakuvad otsustavaid eeliseid nagu mastaapsus, paindlikkus ja kulutõhusus. Ettevõtted loodavad üha enam mitme pilve strateegiaid, et vältida sõltuvusi, optimeerida kulusid, suurendada usaldusväärsust ja valida konkreetsete ülesannete jaoks parimad saadaolevad teenused. Samal ajal säilitavad hübriidpilveplatvormid oma tähtsuse, eriti tugevalt reguleeritud tööstusharudes.

Mahu ja mitmekesisuse käitlemine

Kogu maailmas loodud andmete hulk plahvatab jätkuvalt hüppeliselt. Need andmed on ka äärmiselt mitmekesised ja hõlmavad struktureeritud, struktureerimata ja poolstruktureeritud vorminguid mitmesugustest allikatest. Traditsioonilised andmelaod jõuavad siin oma piiridesse. Seetõttu muutuvad olulisemaks sellised arhitektuurid nagu andmejärved ja andmejärved. Andmejärved võivad säästa tohutul hulgal lähteandmeid erinevatest vormingutest. Andmejärved püüavad ühendada andmejärvede paindlikkust andmeladude struktureerimis- ja juhtimisoskustega, et luua ühtlane platvorm salvestamiseks, töötlemiseks, analüüsimiseks ja masinõppeks.

Suurenev kiirus

Andmete töötlemise ja analüüsimise kiirus muutub otsustavaks konkurentsiteguriks. Trend on selgelt partiide töötlemisest andmevoogude reaalajas töötlemiseni (voo töötlemine). See võimaldab ettevõtetel reageerida otse sündmustele, teha toimuva hetkel hästi esitatud otsuseid, parandada kliendikogemusi viivitamatu isikupärastamise kaudu ning ennetavalt ära tunda ja lahendada probleeme.

Arhitektuurilised vahetused

Hajutatud andmemaastike keerukuse omandamiseks luuakse uued arhitektuurilised kontseptsioonid:
Data Kangas: Data Kangas on arhitektuur, mille eesmärk on intelligentselt ühendada erinevad andmeallikad, rakendused ja süsteemid, et võimaldada kõigi ettevõtte andmete ühtlast ja järjepidevat vaadet, sõltumata sellest, kus neid hoitakse. Väidetavalt lagundab see andmesilosid, lihtsustab andmete integreerimist ja parandab andmete juhtimist.
Andmevõrk: vastupidiselt andmekanga üsna tsentraliseeritud vaatenurgale järgib andmesilm detsentraliseeritud lähenemisviisi. Siin levitatakse vastutust andmetoodete eest konkreetsetele ärivaldkondadele (domeenidele). Iga domeen haldab teie enda andmeid ja pakub teile määratletud liideste kaudu teisi valdkondi. Eesmärk on suurendada teadmiste saamise paindlikkust, mastaapsust ja kiirust, lahendades monoliitsete, tsentraliseeritud andmemeeskonnad ja andmejärved.

Automaatika ja AI integreerimine

Tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) integreerimine on andmehalduse üks kõikehõlmavaid ja kõige olulisemaid suundumusi. AI -d kasutatakse üha enam ülesannete automatiseerimiseks andmete elutsükli kõigis etappides, alates andmete integreerimisest ja kvaliteedikontrollist kuni juhtimiseni kuni analüüsi ja isegi skeemi kujundamiseni. Samuti on olulisemaks muutumas ka „laiendatud analüütika”, kus AI toetab andmete ettevalmistamisel ja teadmiste omandamisel inimanalüütikuid.

Kõrgendatud keskendumine andmete juhtimisele, kvaliteedile, turvalisusele ja privaatsusele

Andmete suureneva strateegilise tähtsusega ja selle jaotuse erinevates keskkondades on vaja tagada nende kvaliteet, turvalisus ja vastavus. Selle valdkonna olulised arengud on automatiseeritud andmete juhtimine, andmete jälgitavus, täiustatud turvameetmed, tugev andmekaitseraamistik, andmete kvaliteet kui prioriteet ja andmeside kvaliteet.

AI integreerimine: andmehalduse muundamine

Tehisintellekti (AI) integreerimine andmehaldussüsteemidesse ei ole enam futuristlik visioon, vaid on muutumas põhiliseks strateegiliseks vajalikuks ettevõtetele, kes soovivad digitaalajastul konkurentsivõimeliseks jääda. Pidades silmas plahvatavaid andmeid, andmete tootmise suurenevat kiirust ja kasvavat andmevorminguid, on AI selle keerukuse haldamiseks ja andmete tõhusaks haldamiseks hädavajalik.

AI muudab andmehalduse sageli reageerivast, käsitsi kujundatud protsessist ennetavaks, väga automatiseeritud süsteemiks. See on võti ettevõtte andmebaasidest täieliku väärtuse avamiseks ja tõeliselt andmete koostatud otsuste tegemise ja innovatsiooni kultuuri loomiseks. Ettevõtted, kes kasutavad andmehalduses strateegiliselt, saavad olulisi eeliseid.

Sobib selleks:

• Ki, onn põleb! AI vanus on olemas ja kui oluline on inimlik tegur? AI -s 20 korda olulisem turunduse ja kaubanduse jaoks?

AI-põhised parandused

Ki pakub konkreetseid täiustusi andmehalduse keskvaldkondades:

Täiustatud andmete kvaliteet

AI algoritmid saavad automaatselt ära tunda ja parandada vigu, vastuolusid ja duplikaati suurtes andmekirjetes, mis parandab andmete kvaliteeti märkimisväärselt. Masinõpe (ML) tuvastab anomaaliad ja kõrvalekalded, mis näitavad kvaliteediprobleeme. Seisake AI-põhised tööriistad automaatselt. Täpsemalt, generatiivne KI (Genai) saab metaandmete ja andmete päritolu (sugupuu) loomist ja märkusi automatiseerida ja parandada, mis on andmete kvaliteedi hindamiseks ja tagamiseks ülioluline.

Täiustatud andmete korraldamine ja integratsioon

AI automatiseerib ajalisi ülesandeid, nagu näiteks andmeväljade kaardistamine erinevate süsteemide vahel, skeemide võrdlemine ja andmevormingute muundamine. AI -süsteemid saavad mõista erinevatest allikatest pärit andmete struktuuri ja semantikat ning hõlbustavad seega integreerimist. AI-põhine andmete modelleerimine ja automatiseeritud skeemi kujundamine aitavad andmeid loogiliselt ja tõhusalt korraldada. AI mängib olulist rolli ka struktureeritud ja struktureerimata andmete integreerimisel, mis on tänapäevaste analüüside ja Genai rakenduste jaoks hädavajalik.

Sügavamad ja kiiremad teadmised

Lühikese aja jooksul suudab AI kaevandada väärtuslikke teadmisi tohututest andmetest, mis oleks inimanalüütikute jaoks keeruline või üldse mitte. See paljastab varjatud mustrid ja korrelatsioonid ning võimaldab täpsemaid ennustusi ja prognoose. AI automatiseerib ka aruannete ja visualiseerimiste loomist, mis muudab teadmised kiiremini kättesaadavaks ja mõistma. Liit analüüsi tööriistad kasutavad AI -d inimanalüütikute toetamiseks oma töös ja suurendama nende tootlikkust.

Automatiseeritud andmete juhtimine ja vastavus

AI automatiseerib tundlike või isikuandmete tuvastamist ja klassifitseerimist, mis on oluline andmekaitseeeskirjade järgimiseks nagu GDPR. See saab jälgida andmetele juurdepääsu ja kasutada mustreid, et tuvastada võimalikud suunised või turvarikkumised varases staadiumis ja käivitada häired. AI toetab andmete juhtimise raamistike loomist ja jõustamist ning aitab hallata vastavusnõudeid. Genai saab parandada metaandmete ja sugupuu põhjal vastavuse jälgimist ja dokumentide haldamist, lähtudes metaandmetest ja sugupuust lähtuvalt.

Kirurgilised eelised

Rutiinsete ülesannete automatiseerimine AI poolt andmehalduses pakub olulisi töölisi eeliseid, eriti seoses personaliressurssidega:

Personali vastu võitlemine puudub

AI võib võtta korduvaid, ajalisi ülesandeid, mille jaoks sageli on raske leida töötajaid või keda peetakse ebaatraktiivseteks. See aitab ületada kvalifitseeritud töötajate ja kvalifikatsioonilünkade puudust.

Madala väärtusega töö vähendamine

Töötajad veedavad sageli palju aega madala läveülesandega, näiteks andmeotsingu või käsitsi andmete sisestamine ja parandus. AI võib neid tegevusi vähendada või kõrvaldada.

Keskenduge töötajatele strateegilistele ülesannetele

Rutiinse töö automatiseerimine leevendab töötajaid monotoonsetest ülesannetest ja võib keskenduda kõrgema kvaliteediga, strateegilistele tegevustele, mis nõuavad inimeste otsustamist, loovust ja empaatiat.

Tõhususe parandamine ja kulude vähenemine

Automaatika suurendab kirurgilist tõhusust ja vähendab kulusid, mis on põhjustatud käsitsi tööst ja inimvigudest.

Töötajate tugevdamine

AI integreerimine andmehaldusesse mitte ainult ei leevenda ettevõtet operatiivselt, vaid tugevdab ka töötajaid:

Tüütute ülesannete kõrvaldamine

AI võtab vastu selliseid ülesandeid nagu andmete kaevandamine, kohandamine, teisendamine, standardne aruandlus, e -posti sortimine või ajakava.

Suurenenud fookus ja tööga rahulolu

Töötajad taastavad aega ja vaimset võimekust, mida nad saavad kasutada nõudlikumate probleemilahenduste, loominguliste ülesannete, strateegilise planeerimise ja klientidega suhtlemise jaoks. See võib suurendada tööga rahulolu, kuna monotoonse tööga kulutatakse vähem aega.

Andmete demokratiseerimine

AI-põhised analüüsiriistad, iseteenindusplatvormid ja madala koodi/koodideta lahendused võimaldavad töötajatel ka andmetele juurde pääseda, neid analüüsida ja teadmisi omandada ilma sügavate tehniliste teadmisteta. See edendab laiemaid andmete kontrollitud kultuuri ettevõttes.

Äriprotsesside kiirendamine

AI integreerimine andmehalduse toetatud protsessidesse kiirendab protsesse peaaegu kõigis ettevõtte valdkondades:

Müük ja turundus

AI saab automaatselt hinnata ja tähtsustada müügivihjeid, hääldada isikupärastatud toote soovitusi, kohandada hindu dünaamiliselt, automatiseerida turunduskampaania väljaandeid ja analüüsida tekstide klientide meeleolu.

Klienditeenindus

AI vestlusbotid võtavad üle päringute esialgse töötlemise, piletid liigitatakse automaatselt ja edastatakse õigetele protsessoritele ning Ki soovitab sagedaste küsimuste jaoks sobivaid vastuseid.

Rahandus ja hanke

Arveid saab automaatselt lugeda ja töödelda, kogu hankimise protsessi saab automatiseerida ning AI toetab riskihindamist ja krediidikontrolli.

Hr

CV -sid saab automaatselt skannida ja hinnata ning töötajate pardalevõtmise ja väljumise töövooge saab automatiseerida.

Toiming

AI optimeerib laohalduse nõudluse prognooside kaudu, toetab tarneahela kavandamist ja võimaldab masinate hooldamist (ennustavat hooldust).

Sobib selleks:

• Liiga palju eesmärke ja spetsifikatsioone tootehalduses: veaallikad ja uuenduslikud lähenemisviisid optimeerimisele - AI ja Smarketiga

Strateegilised soovitused AI-põhiseks andmehalduseks

AI ümberkujundava jõu edukaks kasutamiseks andmehalduses peaksid ettevõtted järgima strateegilist lähenemisviisi:

AI-toega andmete aluse loomine

Iga eduka AI algatuse alus on kvaliteetsed ja hästi juhitud andmed. Seetõttu peaksid ettevõtted esmatähtsaks andmete kvaliteedi ja andmete juhtimise, investeerima tänapäevastesse andmearhitektuuridesse, keskenduma andmete integreerimisele ja määrama selged kohustused.

Sobivate AI-võimeliste DMS-lahenduste valimine

Õige tehnoloogia valimine on ülioluline. Ettevõtted peaksid konkreetselt hindama potentsiaalseid DMS-i pakkujaid vastavalt nende integreeritud AI-oskustele, mis on nende konkreetsete nõuete jaoks olulised, võtma arvesse arhitektuurilist sobivust, tagama sujuva integreerimise ning hindama kasutajasõbralikkust ja demokratiseerimist.

Rakendamise takistuste ületamine

AI toetatud andmehalduse kasutuselevõtt on sageli seotud väljakutsetega. Ettevõtted peavad tegelema andmeprobleemidega, koostama spetsialistide teadmised ja oskusteabe, kavandama kulusid ja ressursse ning edendama usaldust ja muutuste haldamist.

Alustage väikest, skaleerige kiiresti

Täielik üleminek AI-põhisele andmehaldusele võib olla tohutu ülesanne. Pragmaatilisem ja sageli edukam lähenemisviis on alustada sihitud ja skaleeruda järk -järgult. Tuvastage konkreetsed äriprotsessid, mida praegu aeglustatakse käsitsi andmete töötlemise teel või millel on kõrge veakvoot. Keskenduge nende piirkondade paranemise saavutamisele, kasutades AI kiiresti ja selget investeeringutasuvust.

AI strateegiad, mis muudavad ettevõtted jätkusuutlikuks

Analüüs illustreerib lahutamatu seost tugeva andmehalduse, tehisintellekti strateegilise integreerimise ja jätkusuutliku äriedu vahel tänapäeva digitaalmajanduses. Tõhus andmehaldus on oluline alus, mille alusel ettevõtted peavad üles ehitama, et AI potentsiaali täielikult ära kasutada. Tulevik kuulub organisatsioonidele, kes mõistavad andmeid kui strateegilist kapitali ja kasutavad tehisintellekti selle kapitali aruka haldamiseks ja aktiveerimiseks. AI-põhise andmehaldusstrateegia rakendamine pole seetõttu enam valikuline samm, vaid tulevase edu otsustav kursus.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ AI strateegia loomine või ümberpaigutamine

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus