Systèmes de gestion des données dans le changement: stratégies pour le succès de l'entreprise à l'ère de l'IA

Gestion des données: clé de la compétitivité à l'ère numérique

Dans le monde des affaires d'aujourd'hui, caractérisé par la numérisation et la croissance exponentielle des données, la gestion des données est développée d'une tâche purement technique à une nécessité stratégique. Les données ne sont plus seulement un produit par le produit des processus commerciaux, mais l'élixir de vie des entreprises modernes. Ils sont à la base des décisions solides, de l'efficacité opérationnelle, de l'innovation et de la compétitivité. La gestion efficace des données est donc un facteur de réussite crucial.

Que sont les systèmes de gestion des données (DMS)?

La gestion des données comprend l'ensemble du cycle de vie des données au sein d'une entreprise: de l'enregistrement et de l'organisation au stockage, à la protection et à la validation au traitement, à l'analyse et à l'archivage final ou à la suppression.

Les systèmes de gestion des données (DMS) sont les outils et plates-formes technologiques qui permettent et contrôlent ces processus complexes. Le terme «DMS» est souvent largement compris et peut inclure une variété de catégories de systèmes:

Master Data Management (MDM)

Solutions pour l'administration des données de base centrales (par exemple, clients, produits, fournisseurs). Les systèmes MDM s'assurent que ces données sont cohérentes, correctes et complètes, ce qui constitue la base d'analyses fiables et de processus opérationnels.

Plateformes de données clients (CDP)

Les plates-formes qui fusionnent les données clients provenant de diverses sources (par exemple CRM, l'automatisation du marketing, l'analyse Web) et permettent une vue uniforme du client. Les CDP sont principalement utilisés pour le marketing, les ventes et le service client pour permettre des expériences personnalisées et des campagnes ciblées.

Gestion de contenu de l'entreprise (ECM)

Systèmes pour la gestion de documents et de contenu non structurés (par exemple, contrats, factures, e-mails). Les systèmes ECM facilitent la recherche, l'approbation et l'archivage des documents et contribuent à la conformité aux exigences de conformité. Dans le monde allemand-répartiel, ceux-ci sont souvent simplement appelés DMS.

Business Intelligence (BI)

Plateformes pour l'analyse et la visualisation des données pour soutenir la prise de décision. Les systèmes BI permettent de reconnaître les tendances, de découvrir les modèles et de surveiller les performances de l'entreprise.

Systèmes de gestion des bases de données cloud (DBM)

Les bases de données qui fonctionnent dans le cloud et offrent l'évolutivité, la flexibilité et la rentabilité. Les bases de données cloud sont souvent utilisées à des fins analytiques car elles traitent de grandes quantités de données et peuvent rapidement répondre à des requêtes complexes.

Convient à:

• Systèmes informatiques obsolètes: une pierre d'achoppement sur le chemin de l'intelligence artificielle

Pourquoi la gestion efficace des données est-elle indispensable?

La gestion stratégique et efficace des données est essentielle au succès des entreprises modernes pour plusieurs raisons:

Fondation pour les processus opérationnels

Chaque application, analyse et chaque algorithme d'une entreprise s'appuient sur l'accès transparent à des données de haute qualité. Sans base de données solides, les processus métier ne peuvent pas être efficaces et les initiatives numériques échouent. La gestion des données constitue la fondation sur laquelle l'excellence opérationnelle est construite. Un exemple: une entreprise de production nécessite des données précises et actuelles sur les stocks, les plans de production et les délais de livraison pour contrôler de manière optimale ses processus de production et éviter les goulots d'étranglement.

Base de décisions bien fondées

Les données constituent la base des décisions commerciales bien fondées et compréhensibles. En analysant les modèles et les tendances des données bien gérées, les entreprises peuvent suivre un meilleur cours stratégique. Une qualité de données élevée, assurée par le DMS, conduit directement à des analyses plus précises, à des prévisions plus précises et à des décisions finalement plus rapides et meilleures. Les données converties sont ainsi transformées en résultats précieux qui créent des avantages concurrentiels. Un exemple: avec l'aide d'analyses de données, une entreprise de vente au détail peut mieux comprendre le comportement d'achat de ses clients et optimiser sa gamme, ses campagnes de marketing et ses succursales en conséquence.

Augmenter l’efficacité et la productivité

Une gestion efficace des données optimise les processus métier, permet de gagner un temps précieux et réduit le besoin de ressources. À l'inverse, la gestion défectueuse des données entraîne une perte de productivité considérable. Une étude a montré que les employés en Allemagne passent en moyenne deux heures par jour à la recherche de données, ce qui réduit l'efficacité de 18%. Les entreprises qui ont mis en œuvre un rapport intelligent de gestion des données sur les réductions des coûts et les augmentations de productivité. L'automatisation, un composant central des DM modernes, réduit les interventions manuelles et donc les sources d'erreur. Un exemple: une compagnie d'assurance peut utiliser des processus automatisés pour modifier les dégâts plus rapidement et effectuer des paiements plus rapidement, ce qui augmente la satisfaction des clients et réduit les coûts d'exploitation.

Assurer la sécurité et la conformité des données

En période d'augmentation des cybermenaces et des réglementations de protection des données plus strictes, la protection des données d'entreprise est d'une importance existentielle. Les DM jouent un rôle central dans la sécurisation des données contre l'accès, la perte ou le vol non autorisés. Dans le même temps, ils sont essentiels pour le respect des réglementations juridiques et spécifiques à l'industrie telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD). La gouvernance des données, c'est-à-dire la détermination des directives et des responsabilités pour traiter les données, fait partie intégrante de la gestion des données et est prise en charge par les fonctions DMS. La non-compliance des réglementations peut entraîner des sanctions sensibles et des dommages considérables de réputation. Un exemple: un fournisseur de services financiers doit s'assurer que les données des clients sont protégées conformément aux réglementations de protection des données applicables et que les transactions sont transparentes et compréhensibles pour empêcher le blanchiment d'argent et la fraude.

Convient à:

• Les systèmes d'IA, les systèmes à haut risque et la loi sur l'IA pour la pratique dans les entreprises et les autorités

Support de la transformation numérique et de l'innovation

Les données sont souvent appelées «élixir de la vie» de la transformation numérique. Des technologies basées sur les futures telles que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML), l'Internet des objets (IoT) et l'analyse avancée nécessitent d'énormes quantités de données actuelles, exactes et sécurisées afin de pouvoir développer leur plein potentiel. Une gestion efficace des données crée la base nécessaire de ces technologies. En outre, il permet de développer de nouveaux modèles commerciaux et d'innovations axés sur les données en permettant aux entreprises de capitaliser sur leurs données. Un exemple: un constructeur automobile peut utiliser des analyses de données pour analyser le comportement de ses véhicules dans une utilisation réelle et utiliser ces résultats pour développer de nouvelles fonctions et services, tels que les systèmes d'aide à la conduite personnalisés ou la maintenance d'amarrage avant.

Les coûts de négligence

La négligence de la gestion des données a des conséquences négatives notables. Selon l'expérience, une mauvaise qualité des données est due aux coûts de 15% en moyenne des ventes d'entreprises. Les solutions de gestion des données obsolètes («Systèmes héritées») lient des ressources informatiques précieuses pour la maintenance et le dépannage et d'empêcher les entreprises de retirer la valeur totale de leurs données. De plus, ces systèmes augmentent la sensibilité aux risques, des clients insatisfaits à de graves violations de la sécurité. La complexité et l'effort manuel élevé dans les systèmes obsolètes conduisent à l'inefficacité et entravent l'agilité de l'entreprise.

Leader du marché dans les systèmes de gestion des données

La sélection de la bonne solution DMS est cruciale pour le succès d'une entreprise. Cependant, le marché est dynamique et fragmenté, ce qui rend la décision difficile. Il existe une variété de prestataires qui diffèrent en termes de fonctionnalité, de technologie, de prix et de groupe cible.

Dans ce qui suit, certains des principaux fournisseurs sont présentés dans le domaine des systèmes de gestion des données, ce qui l'accent est mis sur leur position sur le marché, leurs forces et leurs arguments de vente uniques:

Ordinateur

Un fournisseur leader dans le domaine de la MDM, l'intégration des données, la gouvernance et la qualité. Informatica utilise une approche contrôlée par l'IA pour améliorer la précision et la cohérence des données. La société est considérée comme un fournisseur de plate-forme complet et obtient des cotes d'utilisation élevées. Selon Forrester, les utilisateurs rapportent une amélioration de 70% de la qualité des données.

Microsoft

Un fournisseur de cloud solide avec un large portefeuille qui comprend Azure Data Factory pour l'intégration et l'orchestration des données, Power BI en tant que plate-forme d'analyse / BI de premier plan, SharePoint pour la gestion des documents et du contenu ainsi que SQL Server (incl. SSRS) pour la gestion et les rapports de base de données. La force de Microsoft réside dans une intégration profonde dans l'écosystème Azure. Les utilisateurs d'usine de données Azure rapportent 60% de traitement des données plus rapide.

SÈVE

Dominant dans le segment d'entreprise, en particulier lors de l'intégration avec SAP ERP / S / 4HANA. SAP propose SAP MDG pour les données de base, les services de données SAP pour l'intégration et la transformation des données ainsi que les objets commerciaux SAP pour BI. L'accent est mis sur l'efficacité opérationnelle et l'intégration transparente avec d'autres produits SAP. Les utilisateurs de services de données SAP signalent une augmentation de 25% de l'efficacité du traitement des données.

Salesforce

Diriger dans la zone CRM et se développer fortement dans les plateformes de données. Salesforce Data Cloud en tant que CDP intègre l'IA avec les données CRM. Tableau est une solution supérieure pour la BI et la visualisation des données. Salesforce a un fort accent sur l'amélioration de l'interaction des clients et est souvent fortement évalué dans les analyses du CDP.

Oracle

Offre des outils robustes pour l'intégration des données, la qualité et le MDM. La base de données autonome réduit l'effort administratif et améliore la sécurité par l'automatisation. Les solutions cloud offrent une flexibilité et une évolutivité. Selon IDC, les utilisateurs connaissent une augmentation de 40% de l'efficacité chirurgicale. Oracle est considéré comme un fournisseur de plate-forme complet.

Ibm

Suite complète pour l'intégration, la qualité et le gouvernement des données. Infosphere MDM est fortement évalué par les utilisateurs. IBM offre de solides compétences en analyse et une intégration avec d'autres produits IBM et la plate-forme Watson AI. Il est rapporté par une accélération de 30% des décisions contrôlées par les données. IBM est classé comme fournisseur de plate-forme.

Flocon de neige

Une plate-forme de données native Cloud, connue pour les performances élevées et l'évolutivité. Snowflake prend en charge l'intégration des données, l'entreposage et l'analyse des données. L'architecture unique sépare la puissance de stockage et de calcul, qui optimise les coûts et les performances. Une étude BARC a entraîné une réduction de 50% des délais de traitement des requêtes pour les utilisateurs. Snowflake sert souvent de base à des architectures CDP plus récentes et «composables».

Sémarchie

Solution MDM hautement évaluée, décernée par Gartner comme «Clients» Choice 2024 ». Semarchy est spécialisée dans l'intégration des données et MDM avec une plate-forme uniforme pour une gestion efficace des données.

Systèmes Stibo

Fournisseur MDM établi qui permet la transparence des données. Les solutions forment l'épine dorsale des entreprises qui souhaitent tirer une valeur stratégique de leurs données de base.

Enaio

Dans les tests allemands Système DMS / ECM le mieux noté. Enaio propose une solution ECM modulaire pour la gestion des documents, l'importation, l'indexation et le stockage anti-révision. La solution convient à différentes tailles d'entreprises et à des industries spécifiques telles que la pharmaceutique ou la médecine.

Plate-forme vs.

Lors du choix d'un DMS, les entreprises sont confrontées à une décision stratégique concernant l'architecture. Le marché montre une tension entre deux phrases principales: les plates-formes intégrées et les solutions spécialisées de «meilleures raides».

Les grands fournisseurs tels que Informatica, IBM, Oracle et SAP proposent des plates-formes étendues qui combinent un large éventail de fonctions de gestion des données (telles que MDM, qualité des données, intégration, catalogage). L'avantage est l'intégration potentiellement plus simple et un seul contact, mais ces plateformes sont souvent plus chères et peuvent lier davantage les entreprises à un fournisseur.

Cela s'oppose aux fournisseurs de «pur jeu» qui se concentrent sur des domaines spécifiques tels que MDM ou l'intégration des données. Ces solutions peuvent souvent être plus flexibles et peu coûteuses, mais peuvent nécessiter plus d'efforts d'intégration.

Un développement récent qui éclate cette dichotomie est «l'architecture composable», en particulier dans la zone du CDP. Cette approche s'appuie pour ne pas enregistrer les données vous-même, mais pour activer directement dans les entrepôts de données existants. Cela offre une flexibilité maximale et utilise l'infrastructure existante, mais nécessite des capacités et des connaissances d'entrepôt de données correspondants.

Le choix entre la plate-forme, le meilleur de l'égard ou le composable dépend fortement du paysage informatique existant, des compétences internes, du budget et de la hiérarchisation stratégique de la profondeur d'intégration par rapport à la flexibilité.

KI-GAMECHANGER: Les solutions de fabrication de plate-forme d'IA les plus flexibles qui réduisent les coûts, améliorent leurs décisions et augmentent l'efficacité

Plateforme d'IA indépendante: intègre toutes les sources de données de l'entreprise pertinentes

• Cette plate-forme AI interagit avec toutes les sources de données spécifiques
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox et de nombreux autres systèmes de gestion des données
• Intégration rapide de l'IA: solutions d'IA sur mesure pour les entreprises en heures ou jours au lieu de mois
• Infrastructure flexible: cloud ou hébergement dans votre propre centre de données (Allemagne, Europe, libre choix de l'emplacement)

• La sécurité des données la plus élevée: l'utilisation dans les cabinets d'avocats est la preuve sûre
• Utiliser sur une grande variété de sources de données de l'entreprise
• Choix de vos propres modèles d'IA (DE, DE, UE, USA, CN)

Défis que notre plateforme d'IA résout

• Un manque de précision des solutions d'IA conventionnelles
• Protection des données et gestion sécurisée des données sensibles
• Coûts élevés et complexité du développement individuel d'IA
• Manque d'IA qualifiée
• Intégration de l'IA dans les systèmes informatiques existants

Tendances futures de la gestion des données

Le domaine de la gestion des données est soumis à un changement constant, tiré par les progrès technologiques et l'évolution des exigences commerciales. Les tendances suivantes façonnent considérablement l'avenir:

Domination du nuage

La tendance vers les solutions de gestion des données basées sur le cloud est indubitable et se poursuit. Les plates-formes cloud offrent des avantages décisifs tels que l'évolutivité, la flexibilité et la rentabilité. Les entreprises comptent de plus en plus sur des stratégies multi-clouds pour éviter les dépendances, optimiser les coûts, augmenter la fiabilité et sélectionner les meilleurs services disponibles pour des tâches spécifiques. Dans le même temps, les plates-formes cloud hybrides conservent leur importance, en particulier dans les industries fortement réglementées.

Volume et variété de gestion

La quantité de données générées dans le monde continue d'exploser de façon exponentielle. Ces données sont également extrêmement diverses et comprennent des formats structurés, non structurés et semi-structurés à partir d'une grande variété de sources. Les entrepôts de données traditionnels atteignent leurs limites ici. Par conséquent, les architectures telles que les lacs de données et les lis de données de données deviennent plus importants. Les lacs de données peuvent économiser d'énormes quantités de données brutes à partir de divers formats. Data Lakehouses essaie de combiner la flexibilité des lacs de données avec les compétences de structuration et de gestion des entrepôts de données afin de créer une plate-forme uniforme pour le stockage, le traitement, l'analyse et l'apprentissage automatique.

Augmentation de la vitesse

La vitesse à laquelle les données peuvent être traitées et analysées devient un facteur concurrentiel décisif. La tendance est claire du traitement par lots traditionnel vers le traitement en temps réel des flux de données (traitement des flux). Cela permet aux entreprises de réagir directement aux événements, de prendre des décisions bien fondées au moment de ce qui se passe, d'améliorer les expériences des clients par la personnalisation immédiate et de reconnaître et de résoudre de manière proactive les problèmes.

Quarts d'architecture

Afin de maîtriser la complexité des paysages de données distribués, de nouveaux concepts architecturaux sont établis:
tissu de données: un tissu de données est une architecture qui vise à combiner intelligemment les sources de données disparates, les applications et les systèmes afin de permettre une vision uniforme et cohérente de toutes les données de l'entreprise, quelle que soit leur stockage. On dit qu'il décompose les silos de données, simplifie l'intégration des données et améliore la gouvernance des données.
Mesh de données: Contrairement à la perspective plutôt centralisée du tissu de données, le maillage de données poursuit une approche décentralisée. Ici, la responsabilité des produits de données est distribuée à des domaines d'activité spécifiques (domaines). Chaque domaine gère vos propres données et vous fournit d'autres domaines via des interfaces définies. L'objectif est d'augmenter l'agilité, l'évolutivité et la vitesse des connaissances en résolvant des équipes de données monolithiques et centralisées et des lacs de données.

Automatisation et intégration en IA

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) est l'une des tendances globales et les plus importantes de la gestion des données. L'IA est de plus en plus utilisée pour automatiser les tâches dans toutes les phases du cycle de vie des données, de l'intégration des données et du contrôle de qualité à la gouvernance à l'analyse et même à la conception de Schemad. Les «analyses augmentées», dans lesquelles l'IA soutient les analystes humains dans la préparation des données et l'acquisition de connaissances, devient également plus important.

Focus accrue sur la gouvernance, la qualité, la sécurité et la confidentialité des données

Avec l'importance stratégique croissante des données et sa distribution dans divers environnements, la nécessité d'assurer leur qualité, leur sécurité et leur conformité. Les développements importants dans ce domaine sont la gouvernance automatisée des données, l'observabilité des données, l'amélioration des mesures de sécurité, les cadres robustes de protection des données, la qualité des données en priorité et les dataops.

Intégration de l'IA: transformation de la gestion des données

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans les systèmes de gestion des données n'est plus une vision futuriste, mais devient une nécessité stratégique fondamentale pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives à l'ère numérique. Compte tenu des quantités explosives de données, de la vitesse croissante de la production de données et de la variété croissante des formats de données, l'IA est essentielle pour gérer cette complexité et gérer efficacement les données.

L'IA transforme la gestion des données d'un processus souvent réactif et de forme manuelle en un système proactif et hautement automatisé. Il est de la clé pour ouvrir toute la valeur des bases de données d'une entreprise et pour établir une culture de décision et d'innovation contrôlées par des données. Les entreprises qui utilisent stratégiquement dans la gestion des données bénéficient d'avantages importants.

Convient à:

• KI, la cabane est en feu ! L’ère de l’IA est arrivée et quelle est l’importance du facteur humain ? 20 fois plus important pour le marketing et la vente au détail à l’ère de l’IA ?

Améliorations basées sur l'IA

KI offre des améliorations concrètes dans les domaines centraux de la gestion des données:

Amélioration de la qualité des données

Les algorithmes AI peuvent reconnaître et corriger automatiquement les erreurs, les incohérences et les doublons dans de grands enregistrements de données, ce qui améliore considérablement la qualité des données. L'apprentissage automatique (ML) identifie les anomalies et les valeurs aberrantes qui indiquent des problèmes de qualité. Tenez-vous automatiquement des outils basés sur l'IA. En particulier, le KI génératif (Genai) peut automatiser et améliorer la création et l'annotation des métadonnées et de l'origine des données (lignée), ce qui est crucial pour l'évaluation et la garantie de la qualité des données.

Amélioration de l'organisation et de l'intégration des données

L'IA automatise les tâches qui consomment du temps telles que la cartographie des champs de données entre différents systèmes, la comparaison des schémas et la transformation des formats de données. Les systèmes d'IA peuvent comprendre la structure et la sémantique des données provenant de différentes sources et donc faciliter l'intégration. La modélisation des données basée sur l'IA et la conception de schéma automatisé aident à organiser les données logiquement et efficacement. L'IA joue également un rôle important dans l'intégration des données structurées et non structurées, ce qui est essentiel pour les analyses modernes et les applications Genai.

Des idées plus profondes et plus rapides

En peu de temps, l'IA peut extraire des informations précieuses à partir d'énormes quantités de données qui seraient difficiles ou pas du tout pour les analystes humains. Il révèle des modèles et des corrélations cachés et permet des prédictions et des prévisions plus précises. L'IA automatise également la création de rapports et de visualisations, ce qui rend les connaissances plus disponibles et comprennent plus rapidement. Les outils d'analyse augmentés utilisent l'IA pour soutenir les analystes humains dans leur travail et augmenter leur productivité.

Gouvernance et conformité des données automatisées

L'IA automatise l'identification et la classification des données sensibles ou personnelles, ce qui est essentiel pour la conformité aux réglementations de protection des données telles que le RGPD. Il peut surveiller l'accès aux données et utiliser les modèles afin de reconnaître les violations potentielles des lignes directrices ou les violations de la sécurité à un stade précoce et de déclencher des alarmes. L'IA soutient la création et l'application des cadres de gouvernance des données et aide à gérer les exigences de conformité. Genai peut améliorer la surveillance de la conformité et la gestion des documents basée sur les métadonnées et la lignée par étiquetage automatique basé sur les métadonnées et la lignée.

Avantages chirurgicaux

L'automatisation des tâches de routine par l'IA dans la gestion des données offre des avantages opérationnels importants, en particulier en ce qui concerne les ressources du personnel:

La lutte contre le personnel manque

L'IA peut assumer des tâches répétitives et consommées pour le temps pour lesquelles souvent difficiles à trouver du personnel ou qui sont considérées comme peu attrayantes. Cela permet de combler une pénurie de travailleurs qualifiés et de lacunes de qualification.

Réduction des travaux de faible valeur

Les employés passent souvent beaucoup de temps avec des tâches à faible seuil telles que la recherche de données ou la saisie manuelle et la correction des données. L'IA peut réduire ou éliminer ces activités.

Concentrez-vous sur les employés sur les tâches stratégiques

L'automatisation du travail de routine soulage les employés des tâches monotones et peut se concentrer sur des activités stratégiques de plus grande qualité qui nécessitent un jugement humain, une créativité et une empathie.

Amélioration de l'efficacité et réduction des coûts

L'automatisation entraîne une augmentation de l'efficacité chirurgicale et réduit les coûts causés par le travail manuel et les erreurs humaines.

Renforcer les employés

L'intégration de l'IA dans la gestion des données soulage non seulement l'entreprise de manière opératoire, mais renforce également les employés:

Élimination des tâches fastidieuses

L'IA prend des tâches telles que l'extraction des données, l'ajustement, la transformation, les rapports standard, le tri des e-mails ou la planification.

Focus accrue et satisfaction au travail

Les employés récupérent le temps et les capacités mentales qu'ils peuvent utiliser pour des solutions de problèmes plus exigeantes, des tâches créatives, une planification stratégique et une interaction avec les clients. Cela peut augmenter la satisfaction au travail car moins de temps est consacré au travail monotone.

Démocratisation des données

Les outils d'analyse basés sur l'IA, les plates-formes en libre-service et les solutions de code bas / sans code permettent également aux employés d'accéder aux données, de les analyser et de gagner des connaissances sans connaissance technique profonde. Cela favorise une culture contrôlée par des données plus large dans l'entreprise.

Accélération des processus commerciaux

L'intégration de l'IA dans les processus soutenus par la gestion des données accélère les processus dans presque tous les domaines de l'entreprise:

Ventes et marketing

L'IA peut évaluer automatiquement et hiérarchiser les prospects, prononcer des recommandations de produits personnalisés, adapter les prix dynamiquement, automatiser les versions de campagne de marketing et analyser les humeurs des clients à partir de textes.

Service client

Les chatbots AI prennent en charge le traitement initial des demandes, les billets sont automatiquement classés et transmis aux bons processeurs, et KI suggère des réponses appropriées pour des questions fréquentes.

Finance et achat

Les factures peuvent être lues et traitées automatiquement, l'intégralité du processus de procureur à paiement peut être automatisé et l'IA prend en charge l'évaluation des risques et la vérification de crédit.

Heure

Les CV peuvent être numérisés et évalués automatiquement, et les workflows pour l'intégration et le déchargement des employés peuvent être automatisés.

Opérations

L'IA optimise la gestion des entrepôts par le biais des prévisions de la demande, soutient la planification de la chaîne d'approvisionnement et permet une maintenance à l'avenir (maintenance prédictive) des machines.

Convient à:

• Trop de buts et d’objectifs dans la gestion de produits : sources d’erreurs et approches innovantes d’optimisation – avec l’IA et SMarket

Recommandations stratégiques pour la gestion des données basée sur l'IA

Afin d'utiliser avec succès le pouvoir transformateur de l'IA dans la gestion des données, les entreprises devraient poursuivre une approche stratégique:

Construire une base de données compatible avec l'IA

La base de chaque initiative d'IA réussie est les données de haute qualité et bien gérées. Les entreprises devraient donc hiérarchiser la qualité des données et la gouvernance des données, investir dans des architectures de données modernes, se concentrer sur l'intégration des données et déterminer les responsabilités claires.

Sélection de solutions DMS compatibles appropriées

Choisir la bonne technologie est crucial. Les entreprises devraient évaluer spécifiquement les fournisseurs de DMS potentiels en fonction de leurs compétences en IA intégrées, qui sont pertinentes pour leurs exigences spécifiques, prennent en compte la scénario architecturale, assurent l'intégration transparente et évaluent la convivialité et la démocratisation des utilisateurs.

Surmonter les obstacles de la mise en œuvre

L'introduction de la gestion des données soutenue par l'IA est souvent associée aux défis. Les entreprises doivent faire face aux défis de données, développer des connaissances et savoir-faire spécialisés, planifier les coûts et les ressources et promouvoir la gestion de la confiance et du changement.

Démarrez petit, à l'échelle rapidement

Le passage complet à la gestion des données dirigés par l'IA peut être une tâche énorme. Une approche plus pragmatique et souvent plus réussie consiste à démarrer ciblé et à évoluer progressivement. Identifiez des processus métier spécifiques qui sont actuellement ralentis par le traitement manuel des données ou qui ont des quotas d'erreur élevés. Concentrez-vous sur l'amélioration de ces zones en utilisant rapidement l'IA et un ROI clair.

Stratégies d'IA qui rendent les entreprises durables

L'analyse illustre le lien inséparable entre une gestion robuste des données, l'intégration stratégique de l'intelligence artificielle et le succès commercial durable dans l'économie numérique d'aujourd'hui. La gestion efficace des données est la base essentielle sur laquelle les entreprises doivent construire afin d'exploiter pleinement le potentiel de l'IA. L'avenir appartient aux organisations qui comprennent les données comme un capital stratégique et utilisent l'intelligence artificielle pour gérer et activer intelligemment ce capital. La mise en œuvre d'une stratégie de gestion des données axée sur l'IA n'est donc plus une étape facultative, mais un cours décisif pour le succès futur.

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