מערכות ניהול נתונים בשינוי: אסטרטגיות להצלחת החברה בעידן AI

ניהול נתונים: מפתח לתחרותיות בעידן הדיגיטלי

בעולם העסקים של ימינו, המאופיין בדיגיטציה ובנתונים שגדלים באופן אקספוננציאלי, ניהול נתונים התפתח ממשימה טכנית גרידא לצורך אסטרטגי. נתונים הם כבר לא סתם תוצר של תהליכים עסקיים, אלא אלקסיר החיים של חברות מודרניות. הם הבסיס להחלטות קוליות, יעילות תפעולית, חדשנות ותחרותיות. ניהול נתונים אפקטיבי הוא אפוא גורם הצלחה מכריע.

מהן מערכות ניהול נתונים (DMS)?

ניהול נתונים כולל את כל מחזור החיים של נתונים בתוך חברה: החל מהקלטה וארגון לאחסון, הגנה ואימות ועד עיבוד, ניתוח וארכיב או מחיקה סופית.

מערכות ניהול נתונים (DMS) הן הכלים והפלטפורמות הטכנולוגיות המאפשרות ושליטה על תהליכים מורכבים אלה. המונח "DMS" נתפס לרוב ויכול לכלול מגוון קטגוריות מערכת:

ניהול נתוני אב (MDM)

פתרונות לניהול נתוני אב מרכזיים (למשל לקוחות, מוצרים, ספקים). מערכות MDM מבטיחות כי נתונים אלה הם עקביים, נכונים ומלאים, המהווים את הבסיס לניתוחים אמינים ותהליכים תפעוליים.

פלטפורמות נתוני לקוחות (CDP)

פלטפורמות שממזגות נתוני לקוחות ממקורות שונים (למשל CRM, אוטומציה שיווקית, ניתוח אתרים) ומאפשרות תצוגה אחידה של הלקוח. CDPs משמשים בעיקר לשיווק, מכירות ושירות לקוחות כדי לאפשר חוויות מותאמות אישית וקמפיינים ממוקדים.

ניהול תוכן ארגוני (ECM)

מערכות לניהול מסמכים ותוכן לא מובנים (למשל חוזים, חשבוניות, מיילים). מערכות ECM מקלות על חיפוש, אישור וארכיון של מסמכים ותורמות לעמידה בדרישות הציות. בעולם הדובר הגרמני, לעתים קרובות אלה מכונים DMS.

בינה עסקית (BI)

פלטפורמות לניתוח והדמיה של נתונים לתמיכה בקבלת החלטות. מערכות BI מאפשרות לזהות מגמות, לחשוף דפוסים ולפקח על ביצועי החברה.

מערכות ניהול מסדי נתונים בענן (DBMS)

מסדי נתונים המופעלים בענן ומציעים מדרגיות, גמישות ויעילות עלות. מסדי נתונים בענן משמשים לרוב למטרות אנליטיות מכיוון שהם מעבדים כמויות גדולות של נתונים ויכולים לענות במהירות על שאילתות מורכבות.

מתאים לכך:

• מערכות IT מיושנות: אבן נגף בדרך לבינה מלאכותית

מדוע ניהול נתונים אפקטיבי חיוני?

ניהול נתונים אסטרטגי ויעיל חיוני להצלחתן של חברות מודרניות מכמה סיבות:

קרן לתהליכים תפעוליים

כל יישום, ניתוח וכל אלגוריתם בחברה מסתמכים על הגישה החלקה לנתונים באיכות גבוהה. ללא בסיס נתונים מוצק, תהליכים עסקיים לא יכולים להיות יעילים ויוזמות דיגיטליות נכשלות. ניהול נתונים מהווה את הבסיס עליו נבנית מצוינות תפעולית. דוגמה: חברה המייצרת דורשת נתונים מדויקים ושוטפים על מלאי, תכניות ייצור וזמני אספקה ​​כדי לשלוט בצורה אופטימלית בתהליכי הייצור שלה ולהימנע מצוואר בקבוק.

בסיס להחלטות מבוססות היטב

נתונים מהווים את הבסיס להחלטות עסקיות מבוססות ומובנות. על ידי ניתוח דפוסים ומגמות בנתונים מנוהלים היטב, חברות יכולות לעשות מסלול אסטרטגי טוב יותר. איכות נתונים גבוהה, המובטחת על ידי DMS, מובילה ישירות לניתוחים מדויקים יותר, תחזיות מדויקות יותר ובסופו של דבר החלטות מהירות וטובות יותר. נתונים המומרים הופכים אפוא לממצאים יקרי ערך שיוצרים יתרונות תחרותיים. דוגמה: בעזרת ניתוחי נתונים, חברה קמעונאית יכולה להבין טוב יותר את התנהגות הקנייה של לקוחותיה ולייעל את הטווח שלה, את קמפייני השיווק שלה ואת מיקומי הסניף שלה בהתאם.

הגברת היעילות והפרודוקטיביות

ניהול נתונים אפקטיבי מיטב תהליכים עסקיים, חוסך זמן יקר ומפחית את הצורך במשאבים. לעומת זאת, ניהול נתונים פגום מוביל לאובדן ניכר של התפוקה. מחקר הראה כי עובדים בגרמניה מבלים בממוצע שעתיים ביום בחיפוש אחר נתונים, מה שמפחית את היעילות ב -18 אחוזים. חברות שהטמיעו דוח ניהול נתונים חכם על הפחתת עלויות ועליות הפרודוקטיביות. אוטומציה, מרכיב ליבה של DMS מודרני, מפחית התערבויות ידניות ובכך מקורות שגיאה. דוגמה: חברת ביטוח יכולה להשתמש בתהליכים אוטומטיים כדי לערוך נזק מהר יותר ולהפוך את התשלומים למהירים יותר, מה שמגדיל את שביעות רצון הלקוחות ומוריד את עלויות התפעול.

הבטחת אבטחת מידע ותאימות

בתקופה של הגדלת איומי הסייבר ותקנות הגנת המידע המחמירים יותר, יש חשיבות קיומית להגנה על נתונים ארגוניים. DMS ממלאים תפקיד מרכזי בהבטחת נתונים כנגד גישה לא מורשית, אובדן או גניבה. יחד עם זאת, הם חיוניים לעמידה בתקנות משפטיות וספציפיות לתעשייה כמו התקנה הכללית להגנת נתונים (GDPR). ממשל נתונים, כלומר קביעת הנחיות ואחריות להתמודדות עם נתונים, היא חלק בלתי נפרד מניהול נתונים ותומכת על ידי פונקציות DMS. אי -ההשלמות של התקנות עלולה להוביל לעונשים רגישים ולנזק למוניטין ניכר. דוגמה: ספק שירות פיננסי חייב להבטיח כי נתוני הלקוחות מוגנים בהתאם לתקנות הגנת המידע החלות וכי עסקאות הן שקופות ומובנות למניעת הלבנת הון והונאה.

מתאים לכך:

• מערכות AI, מערכות סיכון גבוה וחוק AI לתרגול בחברות ורשויות

תמיכה בטרנספורמציה דיגיטלית וחדשנות

נתונים מכונים לעתים קרובות "סם החיים" של הטרנספורמציה הדיגיטלית. טכנולוגיות מבוססות עתיד כמו בינה מלאכותית (AI), למידת מכונה (ML), אינטרנט של הדברים (IoT) וניתוח מתקדם דורשים כמויות אדירות של נתונים עדכניים, מדויקים ומאובטחים על מנת שיוכלו לפתח את מלוא הפוטנציאל שלהם. ניהול נתונים אפקטיבי יוצר את הבסיס הדרוש לטכנולוגיות אלה. בנוסף, היא מאפשרת פיתוח מודלים עסקיים וחידושים חדשים המונעים נתונים על ידי כך שהם מאפשרים לחברות לנצל את הנתונים שלהן. דוגמה: יצרנית רכב יכולה להשתמש בניתוח נתונים כדי לנתח את התנהגות רכביו בשימוש אמיתי ולהשתמש בממצאים אלה כדי לפתח פונקציות ושירותים חדשים, כגון מערכות סיוע בהתאמה אישית של נהגים או תחזוקה קדימה.

עלויות ההזנחה

להזנחה של ניהול נתונים יש השלכות שליליות בולטות. על פי ה- Experian, איכות נתונים לקויה נובעת מהעלויות של 15 אחוז מממוצע ממכירות החברות. פתרונות ניהול נתונים מיושנים ("מערכות מדור קודם") מחייבים משאבי IT חשובים לתחזוקה ופתרון בעיות ולמנוע מחברות להוציא את הערך המלא מהנתונים שלהן. בנוסף, מערכות כאלה מגדילות את הרגישות לסיכונים, מלקוחות לא מרוצים ועד הפרות אבטחה חמורות. המורכבות והמאמץ הידני הגבוה במערכות מיושנות מביאים לחוסר יעילות ומפריעים לזריזות של החברה.

המובילה בשוק במערכות ניהול נתונים

בחירת פיתרון DMS הנכון היא מכריעה להצלחת החברה. עם זאת, השוק דינאמי ומקוטע, מה שמקשה על ההחלטה. ישנם מגוון של ספקים השונים מבחינת פונקציונליות, טכנולוגיה, מחיר וקבוצת יעד.

להלן, חלק מהספקים המובילים מוצגים בתחום מערכות ניהול הנתונים, לפיה המיקוד הוא על עמדת השוק שלהם, חוזקותיהם ונקודות המכירה הייחודיות שלהם:

מַחשֵׁב

ספק מוביל בתחום MDM, שילוב נתונים, ממשל ואיכות. Informatica משתמש בגישה מבוקרת AI כדי לשפר את דיוק הנתונים והעקביות. החברה נתפסת כספקית פלטפורמה מקיפה ומשיגה דירוג משתמשים גבוהים. לדברי פורסטר, המשתמשים מדווחים על שיפור של 70%באיכות הנתונים.

מיקרוסופט

ספק ענן חזק עם תיק רחב הכולל מפעל נתונים Azure לשילוב ותזמור נתונים, Power BI כפלטפורמת אנליטיקס/BI מובילה, SharePoint לניהול מסמכים ותוכן וכן SQL Server (כולל SSR) לניהול ודיווח על מסדי נתונים. כוחו של מיקרוסופט טמון באינטגרציה עמוקה בתוך המערכת האקולוגית של Azure. משתמשי Azure Data Factory מדווחים על 60% עיבוד נתונים מהיר יותר.

לְהַתִישׁ

דומיננטי בקטע הארגוני, במיוחד כאשר משתלבים עם SAP ERP/S/4HANA. SAP מציעה SAP MDG לנתוני אב, שירותי נתוני SAP לשילוב נתונים ושינוי וכן אובייקטים עסקיים של SAP עבור BI. המוקד הוא ביעילות תפעולית ובשילוב חלק עם מוצרי SAP אחרים. משתמשי שירותי SAP נתונים מדווחים על עלייה של 25% יעילות בעיבוד הנתונים.

Salesforce

מוביל באזור CRM ומתרחב בכבדות לפלטפורמות נתונים. Salesforce Data Cloud כ- CDP משלב AI עם נתוני CRM. Tableau הוא פיתרון עליון להמחשת BI והדמיה של נתונים. ל- Salesforce יש דגש חזק בשיפור האינטראקציה של הלקוחות ולעתים קרובות מדורג מאוד בניתוח CDP.

אוֹרַקְל

מציע כלים חזקים לשילוב נתונים, איכות ו- MDM. בסיס הנתונים האוטונומי מפחית את המאמץ הניהולי ומשפר את האבטחה באמצעות אוטומציה. פתרונות ענן מציעים גמישות ומדרגיות. על פי נתוני IDC, המשתמשים חווים עלייה של 40%ביעילות הכירורגית. אורקל נחשבת לספק פלטפורמה מקיף.

יבמ

סוויטה מקיפה לשילוב נתונים, איכות וממשל. Infosphere MDM מדורגת מאוד על ידי המשתמשים. יבמ מציעה מיומנויות ניתוח חזקות ושילוב עם מוצרי יבמ אחרים ופלטפורמת Watson AI. זה מדווח על ידי תאוצה של 30%של החלטות מבוקרות נתונים. IBM מסווג כספק פלטפורמה.

פְּתִית שֶׁלֶג

פלטפורמת נתונים מקורית בענן, הידועה בביצועים גבוהים ומדרגיות. פתית שלג תומכת בשילוב נתונים, אחסנה וניתוח נתונים. הארכיטקטורה הייחודית מפרידה בין כוח האחסון והמחשוב, שמייעלת על העלויות והביצועים. מחקר BARC הביא להפחתה של 50%בזמני עיבוד השאילתה למשתמשים. פתית שלג משמשת לעתים קרובות כבסיס לארכיטקטורות CDP חדשות יותר, "ניתנות להרחבה".

סמארכיה

פתרון MDM בעל דירוג גבוה, שהוענק על ידי גרטנר כ"הבחירה של הלקוחות 2024 ". Semarchy מתמחה בשילוב נתונים ו- MDM עם פלטפורמה אחידה לניהול נתונים יעיל.

מערכות סטיבו

ספק MDM מבוסס המאפשר שקיפות נתונים. הפתרונות מהווים את עמוד השדרה עבור חברות שרוצות לשאוב ערך אסטרטגי מנתוני האב שלהם.

אנאיו

בבדיקות גרמניות מערכת DMS/ECM המדורגת ביותר. Enaio מציע פיתרון ECM מודולרי לניהול מסמכים, ייבוא, אינדקס ואחסון מוגן עדכון. הפיתרון מתאים לגדלי חברות שונים ותעשיות ספציפיות כמו תרופות או רפואה.

פלטפורמה לעומת מיטב הזן

בבחירת DMS, חברות מתמודדות עם החלטה אסטרטגית לגבי ארכיטקטורה. השוק מציג מתח בין שני משפטים עיקריים: פלטפורמות משולבות ופתרונות "מיטבי הזן" המתמחים.

ספקים גדולים כמו Informatica, IBM, Oracle ו- SAP מציעים פלטפורמות נרחבות המשלבות מגוון רחב של פונקציות ניהול נתונים (כגון MDM, איכות נתונים, שילוב, קטלוג). היתרון הוא האינטגרציה הפשוטה יותר ואיש קשר יחיד, אך לרוב פלטפורמות אלה יקרות יותר ויכולות לקשור חברות יותר לספק.

זה מתנגד לספקי "משחק טהור" המתמקד באזורים ספציפיים כמו MDM או שילוב נתונים. פתרונות אלה יכולים לעתים קרובות להיות גמישים יותר וזולים יותר, אך עשויים לדרוש מאמץ אינטגרציה רב יותר.

התפתחות שנערכה לאחרונה פורצת דיכוטומיה זו היא "הארכיטקטורה הקווינית", במיוחד באזור CDP. גישה זו מסתמכת על לא לשמור נתונים בעצמך, אלא להפעיל ישירות במחסני נתונים קיימים. זה מציע גמישות מקסימאלית ומשתמש בתשתיות קיימות, אך דורש יכולות מחסן נתונים תואמות וידע.

הבחירה בין הפלטפורמה, מיטב הזן או הניתנת להרחבה תלויה מאוד בנוף ה- IT הקיים, בכישורים פנימיים, בתקציב ובתעדפות אסטרטגית של עומק האינטגרציה לעומת גמישות.

שילוב פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים רחבה מקור לכל ענייני החברה-דימוי: xpert.digital

Ki-GameChanger: הפתרונות הגמישים ביותר של פלטפורמת AI-Tailor, המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• פלטפורמת AI זו מקיימת אינטראקציה עם כל מקורות הנתונים הספציפיים
  • מ- SAP, Microsoft, JIRA, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ומערכות ניהול נתונים רבות אחרות
• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

אתגרים שפלטפורמת ה- AI שלנו פותרת

• חוסר דיוק של פתרונות AI קונבנציונליים
• הגנה על נתונים וניהול מאובטח של נתונים רגישים
• עלויות ומורכבות גבוהה של פיתוח AI פרטני
• היעדר AI מוסמך
• שילוב AI במערכות IT קיימות

עוד על זה כאן:

• שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

ניהול נתונים מבוסס AI: המפתח לשינוי דיגיטלי-דימוי: xpert.digital

מגמות עתידיות בניהול נתונים

תחום ניהול הנתונים כפוף לשינוי מתמיד, מונע על ידי התקדמות טכנולוגית ושינוי דרישות עסקיות. המגמות הבאות מעצבות משמעותית את העתיד:

דומיננטיות בענן

המגמה כלפי פתרונות ניהול נתונים מבוססי ענן אינה ניתנת לטעות ונמשכת. פלטפורמות ענן מציעות יתרונות מכריעים כמו מדרגיות, גמישות ויעילות עלות. חברות מסתמכות יותר ויותר על אסטרטגיות מרובות ענן כדי למנוע תלות, מיטוב עלויות, מגביר את האמינות ובחירת השירותים הטובים ביותר הזמינים למשימות ספציפיות. יחד עם זאת, פלטפורמות ענן היברידיות שומרות על חשיבותן, במיוחד בענפים מוסדרים בכבדות.

טיפול בנפח ומגוון

כמות הנתונים שנוצרו ברחבי העולם ממשיכה להתפוצץ באופן אקספוננציאלי. נתונים אלה הם גם מגוונים ביותר וכוללים פורמטים מובנים, לא מובנים ומובנים למחצה ממגוון רחב של מקורות. מחסני נתונים מסורתיים מגיעים למגבלותיהם כאן. לפיכך, ארכיטקטורות כמו אגמי נתונים ובתי אגם נתונים הופכים חשובים יותר. אגמי נתונים יכולים לחסוך כמויות אדירות של נתונים גולמיים מפורמטים שונים. בתי אגם נתונים מנסים לשלב את הגמישות של אגמי נתונים עם כישורי מבנה וניהול של מחסני נתונים על מנת ליצור פלטפורמה אחידה לאחסון, עיבוד, ניתוח ולמידת מכונה.

הגדלת המהירות

המהירות בה ניתן לעבד ולנתח נתונים הופכת לגורם תחרותי מכריע. המגמה ברורה מעיבוד אצווה מסורתי לעיבוד בזמן אמת של זרמי נתונים (עיבוד זרם). זה מאפשר לחברות להגיב ישירות לאירועים, לקבל החלטות מבוססות היטב ברגע המתרחש, לשפר את חוויות הלקוחות באמצעות התאמה אישית מיידית ולהכיר ולפתור בעיות באופן יזום.

משמרות אדריכליות

על מנת לשלוט במורכבות של נופי נתונים מבוזרים, נקבעים מושגים אדריכליים חדשים:
בד נתונים: בד נתונים הוא ארכיטקטורה שמטרתה לשלב באופן מושכל מקורות נתונים שונים, יישומים ומערכות על מנת לאפשר מבט אחיד ועקבי של כל נתוני החברה, ללא קשר למקום בו הם מאוחסנים. אומרים שהוא מפרק ממגורות נתונים, מפשט את שילוב הנתונים ומשפר את ממשל הנתונים.
רשת נתונים: בניגוד לפרספקטיבה הריכוזית למדי של בד הנתונים, רשת הנתונים נוקטת בגישה מבוזרת. כאן מופץ האחריות למוצרי נתונים לאזורים עסקיים ספציפיים (דומיינים). כל תחום מנהל נתונים משלך ומספק לך אזורים אחרים באמצעות ממשקים מוגדרים. המטרה היא להגדיל את הזריזות, המדרגיות והמהירות של רכישת ידע על ידי פתרון צוותי נתונים מונוליטיים, ריכוזיים ואגמי נתונים.

אוטומציה ושילוב AI

שילוב הבינה המלאכותית (AI) ולמידה מכונה (ML) הוא אחד המגמות הכלליות והחשובות ביותר בניהול נתונים. AI משמש יותר ויותר לאוטומציה של משימות בכל שלבי מחזור חיי הנתונים, החל משילוב נתונים ובדיקת איכות ועד ממשל ועד ניתוח ואפילו תכנון סכמה. "ניתוח מוגבר", בו AI תומך באנליסטים אנושיים בהכנת נתונים ורכישת ידע, הופך גם הוא חשוב יותר.

התמקדות מוגברת בממשל נתונים, איכות, אבטחה ופרטיות

עם החשיבות האסטרטגית ההולכת וגוברת של נתונים והפצתם בסביבות שונות, הצורך להבטיח את איכותם, אבטחתם ותאימותם. התפתחויות חשובות בתחום זה הן ממשל נתונים אוטומטי, יכולת תצפית על נתונים, אמצעי אבטחה משופרים, מסגרות הגנת נתונים חזקות, איכות נתונים כעדיפות וכ- DataOps.

שילוב AI: טרנספורמציה של ניהול נתונים

שילוב הבינה המלאכותית (AI) במערכות ניהול נתונים איננה עוד חזון עתידני, אלא הופך להיות צורך אסטרטגי מהותי עבור חברות שרוצות להישאר תחרותיות בעידן הדיגיטלי. לאור כמויות הנתונים המתפוצצות, המהירות הגוברת של ייצור הנתונים והמגוון ההולך וגדל של פורמטי נתונים, AI חיוני לניהול מורכבות זו ולנהל ביעילות נתונים.

AI הופך את ניהול הנתונים מתהליך תגובתי, מעוצב ידנית, למערכת פרואקטיבית ואוטומטית מאוד. זהו המפתח לפתוח את הערך המלא ממאגרי המידע של חברה ולקבוע תרבות ממש מבוקרת של החלטות וחדשנות. חברות שמשתמשות אסטרטגית בניהול נתונים מקבלות יתרונות משמעותיים.

מתאים לכך:

• קי, הצריף נשרף! עידן ה- AI קיים וכמה חשוב הגורם האנושי? בגיל ה- AI חשוב פי 20 חשוב יותר לשיווק וסחר?

שיפורים מבוססי AI

KI מציע שיפורים קונקרטיים בתחומים מרכזיים בניהול נתונים:

שיפור באיכות הנתונים

אלגוריתמי AI יכולים לזהות אוטומטית ולתקן שגיאות, חוסר עקביות וכפילויות ברשומות נתונים גדולות, מה שמשפר משמעותית את איכות הנתונים. למידת מכונה (ML) מזהה חריגות ומחירים המצביעים על בעיות איכות. לעמוד כלים מבוססי AI באופן אוטומטי. בפרט, KI Generative (Genai) יכול לבצע אוטומציה ולשפר את היצירה וההערה של מטא נתונים ומקור נתונים (שושלת), וזה חיוני להערכה והבטחת איכות הנתונים.

שיפור ארגון נתונים ושילוב

AI אוטומטית משימות זמן -זמן כמו מיפוי של שדות נתונים בין מערכות שונות, השוואה בין תוכניות והפיכת פורמטי נתונים. מערכות AI יכולות להבין את המבנה והסמנטיקה של נתונים ממקורות שונים ובכך להקל על השילוב. דוגמנות נתונים מבוססת AI ועיצוב סכימה אוטומטי עוזרים לארגן נתונים באופן הגיוני וביעילות. AI ממלאת גם תפקיד חשוב בשילוב נתונים מובנים ולא מובנים, החיוניים לניתוחים מודרניים ויישומי GENAI.

תובנות עמוקות ומהירות יותר

תוך זמן קצר, AI יכול לחלץ תובנות חשובות מכמויות עצומות של נתונים שיהיו קשים או בכלל לא עבור אנליסטים אנושיים. הוא חושף דפוסים וקורלציות נסתרות ומאפשר תחזיות ותחזיות מדויקות יותר. AI גם אוטומטית יצירת דוחות והדמיות, מה שהופך את הידע לזמין יותר ומבין מהר יותר. כלי ניתוח מוגדלים משתמשים ב- AI כדי לתמוך באנליסטים אנושיים בעבודתם ולהגדיל את התפוקה שלהם.

ממשל נתונים אוטומטי ותאימות

AI אוטומטית את הזיהוי והסיווג של נתונים רגישים או אישיים, אשר חיוניים לעמידה בתקנות להגנת נתונים כמו ה- GDPR. זה יכול לפקח על גישת נתונים ושימוש בדפוסים על מנת להכיר בהפרות הנחיות או הפרות אבטחה אפשריות בשלב מוקדם ולהפעיל אזעקות. AI תומך בהקמה ואכיפה של מסגרות ממשל נתונים ומסייע בניהול דרישות הציות. GENAI יכול לשפר את ניטור התאימות וניהול המסמכים על בסיס מטא נתונים ושושלת על ידי תיוג אוטומטי על בסיס מטא נתונים ושושלת.

יתרונות כירורגיים

האוטומציה של משימות שגרתיות על ידי AI בניהול נתונים מציעה יתרונות תפעוליים משמעותיים, במיוחד ביחס למשאבי כוח אדם:

מאבק בחוסר כוח אדם

AI יכול לקחת משימות חוזרות ונשנות -זמן, שלעתים קרובות קשה למצוא צוות או שנחשבים לא מושכים. זה עוזר לגשר על מחסור בעובדים מיומנים ופערי הסמכה.

הפחתת עבודה נמוכה -ערך

עובדים לעתים קרובות מבלים זמן רב עם משימות נמוכות -סף כמו חיפוש נתונים או הזנת נתונים ותיקון ידני. AI יכול להפחית או לחסל פעילויות אלה.

התמקדו בעובדים במשימות אסטרטגיות

האוטומציה של עבודה שגרתית מקלה על עובדי משימות מונוטוניות ויכולה להתרכז בפעילויות אסטרטגיות באיכות גבוהה יותר הדורשות שיפוט, יצירתיות ואמפתיה אנושית.

שיפור היעילות והפחתת העלויות

אוטומציה מובילה לעלייה ביעילות הכירורגית ומורידה את העלויות הנגרמות כתוצאה מעבודה ידנית ושגיאות אנושיות.

חיזוק העובדים

שילוב ה- AI בניהול נתונים לא רק מקל על החברה באופן פעיל, אלא גם מחזק את העובדים:

ביטול משימות מייגעות

AI מקבלת משימות כמו מיצוי נתונים, התאמה, טרנספורמציה, דיווח סטנדרטי, מיון דוא"ל או תזמון.

מיקוד מוגבר ושביעות רצון בעבודה

עובדים משחזרים זמן ויכולות נפשיות בהן הם יכולים להשתמש לפתרונות בעיות תובעניים יותר, משימות יצירתיות, תכנון אסטרטגי ואינטראקציה עם לקוחות. זה יכול להגביר את שביעות הרצון בעבודה מכיוון שפחות זמן מבלה בעבודה מונוטונית.

דמוקרטיזציה של נתונים

כלי ניתוח מבוססי AI, פלטפורמות בשירות עצמי ופתרונות קוד/ללא קוד נמוך מאפשרים גם לעובדים לגשת לנתונים, לנתח אותם ולקבל ידע ללא ידע טכני עמוק. זה מקדם תרבות רחבה יותר בשליטה על נתונים בחברה.

האצת תהליכים עסקיים

שילוב AI בתהליכים הנתמכים בניהול נתונים מאיץ תהליכים כמעט בכל תחומי החברה:

מכירות ושיווק

AI יכול להעריך ולתעדף באופן אוטומטי לידים, לבטא המלצות מוצרים בהתאמה אישית, להתאים מחירים באופן דינמי, אוטומציה לשחרור קמפיין שיווקי ולנתח את מצבי הרוח של הלקוחות מטקסטים.

שֵׁירוּת לָקוֹחוֹת

AI Chatbots משתלטים על העיבוד הראשוני של פניות, כרטיסים מסווגים אוטומטית ומועברים למעבדים הנכונים, ו- KI מציע תשובות מתאימות לשאלות תכופות.

מימון ורכש

ניתן לקרוא את החשבוניות ולעבד אותם באופן אוטומטי, ניתן לבצע אוטומציה של כל תהליך ההרכשה לתשלום, ו- AI תומך בבדיקת הסיכון ובדיקת האשראי.

HR

ניתן לסרוק ולהעריך CVS באופן אוטומטי, וניתן לאוטומציה של זרימות עבודה לצורך סיפונה ולביטוי של עובדים.

פעולות

AI מיטוב את ניהול המחסנים באמצעות תחזיות ביקוש, תומך בתכנון שרשרת האספקה ​​ומאפשר תחזוקה צופה קדימה (תחזוקה חזויה) של מכונות.

מתאים לכך:

• יותר מדי יעדים ומפרטים בניהול מוצרים: מקורות שגיאה וגישות חדשניות לאופטימיזציה - עם AI ו- Smarket

המלצות אסטרטגיות לניהול נתונים מבוסס AI

על מנת להשתמש בהצלחה בכוח הטרנספורמטיבי של AI בניהול נתונים, חברות צריכות לנקוט בגישה אסטרטגית:

בניית בסיס נתונים בעל יכולת AI

הבסיס לכל יוזמה מצליחה של AI הוא נתונים איכותיים ומנוהלים היטב. לפיכך על חברות לתעדף את איכות הנתונים וממשל הנתונים, להשקיע בארכיטקטורות נתונים מודרניות, להתמקד בשילוב נתונים ולקבוע אחריות ברורה.

בחירת פתרונות DMS מתאימים ל- AI

בחירת הטכנולוגיה הנכונה היא קריטית. חברות צריכות להעריך באופן ספציפי ספקי DMS פוטנציאליים על פי כישורי ה- AI המשולבים שלהן, הרלוונטיים לדרישותיהם הספציפיות, לקחת בחשבון את ההתאמה האדריכלית, להבטיח שילוב חלק ולהעריך ידידותיות למשתמש ודמוקרטיזציה.

התגברות על מכשולי יישום

הצגת ניהול נתונים הנתמך על ידי AI קשורה לרוב לאתגרים. חברות צריכות להתמודד עם אתגרי נתונים, לבנות ידע מומחה וידע, לתכנן עלויות ומשאבים ולקדם ניהול אמון ושינוי.

התחל בקטן, בקנה מידה במהירות

המתג המלא לניהול נתונים מונע AI יכול להיות משימה ענקית. גישה פרגמטית יותר ולעתים קרובות מוצלחת יותר היא להתחיל ממוקד ולהדרג בהדרגה. זהה תהליכים עסקיים ספציפיים שמאטים כעת על ידי עיבוד נתונים ידני או שיש להם מכסות שגיאה גבוהות. התרכז בהשגת שיפורים באזורים אלה על ידי שימוש במהירות AI והחזר על ההשקעה הברור.

אסטרטגיות AI שהופכות את החברות לקיימות

הניתוח ממחיש את הקשר הבלתי נפרד בין ניהול נתונים חזק, שילוב אסטרטגי של בינה מלאכותית וההצלחה העסקית בר -קיימא בכלכלה הדיגיטלית של ימינו. ניהול נתונים אפקטיבי הוא הבסיס החיוני עליו על חברות לבנות על מנת לנצל באופן מלא את הפוטנציאל של AI. העתיד שייך לארגונים שמבינים נתונים כהון אסטרטגי ומשתמשים בבינה מלאכותית כדי לנהל באופן מושכל ולהפעיל הון זה. יישום אסטרטגיית ניהול נתונים מונעת AI הוא אפוא כבר לא צעד אופציונלי, אלא קורס מכריע להצלחה עתידית.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

קונרד וולפנשטיין

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus