परिवर्तन में डेटा प्रबंधन प्रणाली: एआई की उम्र में कंपनी की सफलता के लिए रणनीतियाँ

डेटा प्रबंधन: डिजिटल युग में प्रतिस्पर्धा की कुंजी

आज की व्यावसायिक दुनिया में, जो डिजिटलीकरण और तेजी से बढ़ते डेटा की विशेषता है, डेटा प्रबंधन एक विशुद्ध रूप से तकनीकी कार्य से एक रणनीतिक आवश्यकता के लिए विकसित हुआ है। डेटा अब केवल व्यापार प्रक्रियाओं के द्वारा -प्रोडक्ट नहीं है, बल्कि आधुनिक कंपनियों का जीवन अमृत है। वे ध्वनि निर्णयों, परिचालन दक्षता, नवाचार और प्रतिस्पर्धा के लिए आधार हैं। प्रभावी डेटा प्रबंधन इसलिए एक महत्वपूर्ण सफलता कारक है।

डेटा मैनेजमेंट सिस्टम (DMS) क्या हैं?

डेटा प्रबंधन में एक कंपनी के भीतर डेटा का पूरा जीवन चक्र शामिल है: रिकॉर्डिंग और संगठन से लेकर भंडारण, संरक्षण और सत्यापन तक प्रसंस्करण, विश्लेषण और अंतिम संग्रह या विलोपन तक।

डेटा मैनेजमेंट सिस्टम (डीएमएस) तकनीकी उपकरण और प्लेटफ़ॉर्म हैं जो इन जटिल प्रक्रियाओं को सक्षम और नियंत्रित करते हैं। शब्द "डीएमएस" को अक्सर व्यापक रूप से समझा जाता है और इसमें विभिन्न प्रकार के सिस्टम श्रेणियां शामिल हो सकती हैं:

मास्टर डेटा प्रबंधन

केंद्रीय मास्टर डेटा (जैसे ग्राहकों, उत्पादों, आपूर्तिकर्ताओं) के प्रशासन के लिए समाधान। एमडीएम सिस्टम यह सुनिश्चित करते हैं कि यह डेटा सुसंगत, सही और पूर्ण है, जो विश्वसनीय विश्लेषण और परिचालन प्रक्रियाओं के लिए आधार बनाता है।

ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म (सीडीपी)

प्लेटफ़ॉर्म जो विभिन्न स्रोतों (जैसे सीआरएम, मार्केटिंग ऑटोमेशन, वेब एनालिटिक्स) से ग्राहक डेटा को मर्ज करते हैं और ग्राहक के समान दृश्य को सक्षम करते हैं। CDP का उपयोग मुख्य रूप से व्यक्तिगत अनुभवों और लक्षित अभियानों को सक्षम करने के लिए विपणन, बिक्री और ग्राहक सेवा के लिए किया जाता है।

उद्यम सामग्री प्रबंधन

असंरचित दस्तावेजों और सामग्री के प्रबंधन के लिए सिस्टम (जैसे अनुबंध, चालान, ईमेल)। ईसीएम सिस्टम दस्तावेजों की खोज, अनुमोदन और संग्रह की सुविधा प्रदान करता है और अनुपालन आवश्यकताओं के अनुपालन में योगदान देता है। जर्मन -स्पेकिंग दुनिया में, इन्हें अक्सर डीएमएस के रूप में संदर्भित किया जाता है।

व्यापार खुफिया (द्वि)

निर्णय का समर्थन करने के लिए डेटा के विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए प्लेटफ़ॉर्म। बीआई सिस्टम रुझानों को पहचानना, पैटर्न को उजागर करना और कंपनी के प्रदर्शन की निगरानी करना संभव बनाता है।

क्लाउड डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (DBMS)

डेटाबेस जो क्लाउड में संचालित होते हैं और स्केलेबिलिटी, लचीलापन और लागत दक्षता प्रदान करते हैं। क्लाउड डेटाबेस का उपयोग अक्सर विश्लेषणात्मक उद्देश्यों के लिए किया जाता है क्योंकि वे बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करते हैं और जल्दी से जटिल प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं।

के लिए उपयुक्त:

• पुरानी आईटी सिस्टम: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के रास्ते में एक ठोकर

प्रभावी डेटा प्रबंधन अपरिहार्य क्यों है?

कई कारणों से आधुनिक कंपनियों की सफलता के लिए रणनीतिक और प्रभावी डेटा प्रबंधन आवश्यक है:

परिचालन प्रक्रियाओं के लिए आधार

हर एप्लिकेशन, विश्लेषण और एक कंपनी में प्रत्येक एल्गोरिथ्म उच्च -गुणवत्ता वाले डेटा के लिए सहज पहुंच पर निर्भर करता है। एक ठोस डेटा आधार के बिना, व्यावसायिक प्रक्रियाएं कुशल नहीं हो सकती हैं और डिजिटल पहल विफल हो सकती है। डेटा प्रबंधन उस नींव बनाता है जिस पर परिचालन उत्कृष्टता का निर्माण किया जाता है। एक उदाहरण: एक उत्पादक कंपनी को अपनी उत्पादन प्रक्रियाओं को नियंत्रित करने और अड़चन से बचने के लिए इन्वेंट्री, उत्पादन योजनाओं और वितरण समय पर सटीक और वर्तमान डेटा की आवश्यकता होती है।

अच्छी तरह से फैसले के लिए आधार

डेटा अच्छी तरह से और सुव्यवस्थित व्यावसायिक निर्णयों के लिए आधार बनाता है। अच्छी तरह से डेटा में पैटर्न और रुझानों का विश्लेषण करके, कंपनियां बेहतर रणनीतिक पाठ्यक्रम बना सकती हैं। डीएमएस द्वारा सुनिश्चित एक उच्च डेटा गुणवत्ता, सीधे अधिक सटीक विश्लेषण, अधिक सटीक पूर्वानुमान और अंततः तेजी से और बेहतर निर्णय की ओर ले जाती है। परिवर्तित डेटा इस प्रकार मूल्यवान निष्कर्षों में बदल जाता है जो प्रतिस्पर्धी लाभ पैदा करते हैं। एक उदाहरण: डेटा विश्लेषणों की मदद से, एक खुदरा कंपनी अपने ग्राहकों के खरीद व्यवहार को बेहतर ढंग से समझ सकती है और इसकी सीमा, इसके विपणन अभियानों और उसके शाखा स्थानों का अनुकूलन कर सकती है।

दक्षता और उत्पादकता बढ़ाएँ

प्रभावी डेटा प्रबंधन व्यावसायिक प्रक्रियाओं का अनुकूलन करता है, मूल्यवान समय बचाता है और संसाधनों की आवश्यकता को कम करता है। इसके विपरीत, दोषपूर्ण डेटा प्रबंधन से उत्पादकता का काफी नुकसान होता है। एक अध्ययन से पता चला है कि जर्मनी में कर्मचारी डेटा की तलाश में दिन में औसतन दो घंटे बिताते हैं, जो दक्षता को 18 प्रतिशत तक कम कर देता है। जिन कंपनियों ने लागत में कमी और उत्पादकता में बुद्धिमान डेटा प्रबंधन रिपोर्ट लागू की है, वे बढ़ती हैं। स्वचालन, आधुनिक डीएमएस का एक मुख्य घटक, मैनुअल हस्तक्षेप को कम करता है और इस प्रकार त्रुटि के स्रोत। एक उदाहरण: एक बीमा कंपनी क्षति को तेजी से संपादित करने और तेजी से भुगतान करने के लिए स्वचालित प्रक्रियाओं का उपयोग कर सकती है, जो ग्राहकों की संतुष्टि को बढ़ाती है और परिचालन लागत को कम करती है।

डेटा सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करना

साइबर खतरों में वृद्धि और सख्त डेटा सुरक्षा नियमों में वृद्धि के समय में, कॉर्पोरेट डेटा की सुरक्षा अस्तित्वगत महत्व का है। डीएमएस अनधिकृत पहुंच, हानि या चोरी के खिलाफ डेटा हासिल करने में एक केंद्रीय भूमिका निभाते हैं। इसी समय, वे कानूनी और उद्योग-विशिष्ट नियमों जैसे कि सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (GDPR) के अनुपालन के लिए आवश्यक हैं। डेटा गवर्नेंस, यानी डेटा से निपटने के लिए दिशानिर्देशों और जिम्मेदारियों का निर्धारण, डेटा प्रबंधन का एक अभिन्न अंग है और डीएमएस कार्यों द्वारा समर्थित है। नियमों के गैर -अनुपालन से संवेदनशील दंड और काफी प्रतिष्ठा क्षति हो सकती है। एक उदाहरण: एक वित्तीय सेवा प्रदाता को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि ग्राहक डेटा लागू डेटा संरक्षण नियमों के अनुसार संरक्षित है और यह कि मनी लॉन्ड्रिंग और धोखाधड़ी को रोकने के लिए लेनदेन पारदर्शी और समझ में आता है।

के लिए उपयुक्त:

• एआई सिस्टम, उच्च-जोखिम प्रणाली और कंपनियों और अधिकारियों में अभ्यास के लिए एआई अधिनियम

डिजिटल परिवर्तन और नवाचार का समर्थन

डेटा को अक्सर डिजिटल परिवर्तन के "जीवन के अमृत" के रूप में संदर्भित किया जाता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), मशीन लर्निंग (एमएल), इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) और एडवांस्ड एनालिसिस जैसी भविष्य -आधारित प्रौद्योगिकियां अपनी पूरी क्षमता को विकसित करने में सक्षम होने के लिए भारी मात्रा में वर्तमान, सटीक और सुरक्षित डेटा की आवश्यकता होती हैं। प्रभावी डेटा प्रबंधन इन प्रौद्योगिकियों के लिए आवश्यक आधार बनाता है। इसके अलावा, यह कंपनियों को अपने डेटा को भुनाने में सक्षम करके नए, डेटा -ड्राइविंग बिजनेस मॉडल और नवाचारों के विकास को सक्षम बनाता है। एक उदाहरण: एक ऑटोमोबाइल निर्माता वास्तविक उपयोग में अपने वाहनों के व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग कर सकता है और नए कार्यों और सेवाओं को विकसित करने के लिए इन निष्कर्षों का उपयोग कर सकता है, जैसे कि व्यक्तिगत ड्राइवर सहायता प्रणाली या फॉरवर्ड -लूकिंग रखरखाव।

उपेक्षा की लागत

डेटा प्रबंधन की उपेक्षा के ध्यान देने योग्य नकारात्मक परिणाम हैं। एक्सपेरियन के अनुसार, खराब डेटा की गुणवत्ता कंपनियों की बिक्री के औसतन 15 प्रतिशत की लागत के कारण होती है। पुराने डेटा प्रबंधन समाधान ("लिगेसी सिस्टम") रखरखाव और समस्या निवारण के लिए मूल्यवान आईटी संसाधनों को बांधते हैं और कंपनियों को उनके डेटा से पूर्ण मूल्य को खींचने से रोकते हैं। इसके अलावा, इस तरह की प्रणालियां असंतुष्ट ग्राहकों से लेकर गंभीर सुरक्षा उल्लंघन तक, जोखिमों के लिए संवेदनशीलता बढ़ाती हैं। पुरानी प्रणालियों में जटिलता और उच्च मैनुअल प्रयास अक्षमता का कारण बनते हैं और कंपनी की चपलता में बाधा डालते हैं।

डेटा प्रबंधन प्रणालियों में बाजार नेता

एक कंपनी की सफलता के लिए सही डीएमएस समाधान का चयन महत्वपूर्ण है। हालांकि, बाजार गतिशील और खंडित है, जो निर्णय को कठिन बनाता है। विभिन्न प्रकार के प्रदाता हैं जो कार्यक्षमता, प्रौद्योगिकी, मूल्य और लक्ष्य समूह के संदर्भ में भिन्न हैं।

निम्नलिखित में, कुछ प्रमुख प्रदाताओं को डेटा प्रबंधन प्रणालियों के क्षेत्र में प्रस्तुत किया जाता है, जिससे ध्यान उनके बाजार की स्थिति, उनकी ताकत और उनके अद्वितीय विक्रय बिंदुओं पर होता है:

कंप्यूटर

एमडीएम, डेटा एकीकरण, शासन और गुणवत्ता के क्षेत्र में एक प्रमुख प्रदाता। Informatica डेटा सटीकता और स्थिरता में सुधार करने के लिए AI -controlled दृष्टिकोण का उपयोग करता है। कंपनी को एक व्यापक मंच प्रदाता के रूप में देखा जाता है और उच्च उपयोगकर्ता रेटिंग प्राप्त करता है। फॉरेस्टर के अनुसार, उपयोगकर्ता डेटा गुणवत्ता में 70%सुधार की रिपोर्ट करते हैं।

माइक्रोसॉफ्ट

एक व्यापक पोर्टफोलियो के साथ एक मजबूत क्लाउड प्रदाता जिसमें डेटा एकीकरण और ऑर्केस्ट्रेशन के लिए एज़्योर डेटा फैक्ट्री शामिल है, एक प्रमुख एनालिटिक्स/बीआई प्लेटफॉर्म के रूप में पावर बीआई, दस्तावेज़ और सामग्री प्रबंधन के लिए SharePoint और साथ ही डेटाबेस प्रबंधन और रिपोर्टिंग के लिए SQL सर्वर (incl। SSRS)। Microsoft की ताकत Azure पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर गहरे एकीकरण में है। Azure Data Factory उपयोगकर्ता 60% तेजी से डेटा प्रोसेसिंग की रिपोर्ट करते हैं।

एसएपी

एंटरप्राइज सेगमेंट में प्रमुख, विशेष रूप से SAP ERP/S/4HANA के साथ एकीकृत करते समय। SAP मास्टर डेटा के लिए SAP MDG, डेटा एकीकरण और परिवर्तन के लिए SAP डेटा सेवाओं के साथ -साथ BI के लिए SAP व्यावसायिक ऑब्जेक्ट्स प्रदान करता है। ध्यान अन्य एसएपी उत्पादों के साथ परिचालन दक्षता और सहज एकीकरण पर है। एसएपी डेटा सेवा उपयोगकर्ता डेटा प्रसंस्करण में 25% दक्षता वृद्धि की रिपोर्ट करते हैं।

बिक्री बल

CRM क्षेत्र में अग्रणी और डेटा प्लेटफार्मों में भारी विस्तार। CDP के रूप में Salesforce डेटा क्लाउड AI को CRM डेटा के साथ एकीकृत करता है। झांकी बीआई और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक शीर्ष समाधान है। Salesforce का ग्राहक बातचीत में सुधार पर एक मजबूत ध्यान केंद्रित है और अक्सर CDP विश्लेषणों में उच्च दर्जा दिया जाता है।

आकाशवाणी

डेटा एकीकरण, गुणवत्ता और एमडीएम के लिए मजबूत उपकरण प्रदान करता है। स्वायत्त डेटाबेस प्रशासनिक प्रयास को कम करता है और स्वचालन के माध्यम से सुरक्षा में सुधार करता है। क्लाउड समाधान लचीलापन और स्केलेबिलिटी प्रदान करते हैं। IDC के अनुसार, उपयोगकर्ता सर्जिकल दक्षता में 40%की वृद्धि का अनुभव करते हैं। ओरेकल को एक व्यापक मंच प्रदाता माना जाता है।

आईबीएम

डेटा एकीकरण, गुणवत्ता और सरकार के लिए व्यापक सुइट। Infosphere MDM उपयोगकर्ताओं द्वारा अत्यधिक रेटेड है। आईबीएम अन्य आईबीएम उत्पादों और वाटसन एआई प्लेटफॉर्म के साथ मजबूत विश्लेषण कौशल और एकीकरण प्रदान करता है। यह डेटा -कॉन्ट्रोल किए गए निर्णयों के 30%त्वरण द्वारा सूचित किया गया है। आईबीएम को एक मंच प्रदाता के रूप में वर्गीकृत किया गया है।

हिमपात का एक खंड

एक क्लाउड नेटिव डेटा प्लेटफ़ॉर्म, जिसे उच्च प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी के लिए जाना जाता है। स्नोफ्लेक डेटा एकीकरण, डेटा वेयरहाउसिंग और विश्लेषण का समर्थन करता है। अद्वितीय वास्तुकला भंडारण और कंप्यूटिंग शक्ति को अलग करता है, जो लागत और प्रदर्शन का अनुकूलन करता है। एक BARC अध्ययन के परिणामस्वरूप उपयोगकर्ताओं के लिए क्वेरी प्रसंस्करण समय में 50%की कमी हुई। स्नोफ्लेक अक्सर नए, "कंपोजेबल" सीडीपी आर्किटेक्चर के लिए आधार के रूप में कार्य करता है।

सेमार्ची

उच्च श्रेणी के एमडीएम समाधान, गार्टनर द्वारा "ग्राहकों की पसंद 2024" के रूप में सम्मानित किया गया। Semarchy कुशल डेटा प्रबंधन के लिए एक समान मंच के साथ डेटा एकीकरण और MDM में माहिर है।

स्टिबो सिस्टम्स

स्थापित एमडीएम प्रदाता जो डेटा पारदर्शिता को सक्षम करता है। समाधान उन कंपनियों के लिए बैकबोन बनाते हैं जो अपने मास्टर डेटा से रणनीतिक मूल्य आकर्षित करना चाहते हैं।

एक प्रकार का

जर्मन परीक्षणों में शीर्ष-रेटेड डीएमएस/ईसीएम प्रणाली। Enaio दस्तावेज़ प्रबंधन, आयात, अनुक्रमण और संशोधन-प्रूफ भंडारण के लिए एक मॉड्यूलर ECM समाधान प्रदान करता है। समाधान विभिन्न कंपनी आकारों और विशिष्ट उद्योगों जैसे कि दवा या चिकित्सा के लिए उपयुक्त है।

प्लेटफ़ॉर्म बनाम बेस्ट-ऑफ-ब्रीड

डीएमएस का चयन करते समय, कंपनियों को वास्तुकला के संबंध में एक रणनीतिक निर्णय का सामना करना पड़ता है। बाजार दो मुख्य वाक्यों के बीच एक तनाव दिखाता है: एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म और विशेष "सर्वश्रेष्ठ-ब्रेड" समाधान।

Informatica, IBM, Oracle और SAP जैसे बड़े प्रदाता व्यापक प्लेटफार्मों की पेशकश करते हैं जो डेटा प्रबंधन कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला (जैसे MDM, डेटा गुणवत्ता, एकीकरण, कैटलॉगिंग) को जोड़ते हैं। लाभ संभावित सरल एकीकरण और एक एकल संपर्क है, लेकिन ये प्लेटफ़ॉर्म अक्सर अधिक महंगे होते हैं और कंपनियों को एक प्रदाता को अधिक बांध सकते हैं।

यह "शुद्ध खेल" प्रदाताओं का विरोध करता है जो एमडीएम या डेटा एकीकरण जैसे विशिष्ट क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। ये समाधान अक्सर अधिक लचीले और सस्ते हो सकते हैं, लेकिन अधिक एकीकरण प्रयास की आवश्यकता हो सकती है।

एक हालिया विकास जो इस डाइकोटॉमी को तोड़ता है, वह है "कंपोजेबल आर्किटेक्चर", विशेष रूप से सीडीपी क्षेत्र में। यह दृष्टिकोण स्वयं डेटा को बचाने के लिए नहीं, बल्कि मौजूदा डेटा वेयरहाउस में सीधे सक्रिय करने के लिए निर्भर करता है। यह अधिकतम लचीलापन प्रदान करता है और मौजूदा बुनियादी ढांचे का उपयोग करता है, लेकिन इसके लिए इसी डेटा गोदाम क्षमताओं और जानने की आवश्यकता होती है।

प्लेटफ़ॉर्म के बीच की पसंद, सबसे अच्छा नस्ल या कंपोजेबल मौजूदा आईटी परिदृश्य, आंतरिक कौशल, बजट और एकीकरण की गहराई बनाम लचीलेपन के रणनीतिक प्राथमिकता पर बहुत अधिक निर्भर करता है।

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Ki-Gamechanger: सबसे लचीला AI प्लेटफ़ॉर्म-टेलर-निर्मित समाधान जो लागत को कम करते हैं, उनके निर्णयों में सुधार करते हैं और दक्षता बढ़ाते हैं

स्वतंत्र AI प्लेटफ़ॉर्म: सभी प्रासंगिक कंपनी डेटा स्रोतों को एकीकृत करता है

• यह AI प्लेटफ़ॉर्म सभी विशिष्ट डेटा स्रोतों के साथ बातचीत करता है
  • SAP, Microsoft, JIRA, CONFLUENCE, SALESFORCE, ZOOM, ड्रॉपबॉक्स और कई अन्य डेटा मैनेजमेंट सिस्टम
• फास्ट एआई एकीकरण: महीनों के बजाय घंटों या दिनों में कंपनियों के लिए दर्जी एआई समाधान
• लचीला बुनियादी ढांचा: अपने स्वयं के डेटा सेंटर (जर्मनी, यूरोप, स्थान की मुफ्त पसंद) में क्लाउड-आधारित या होस्टिंग

• उच्चतम डेटा सुरक्षा: कानून फर्मों में उपयोग सुरक्षित साक्ष्य है
• कंपनी डेटा स्रोतों की एक विस्तृत विविधता का उपयोग करें
• अपने स्वयं के या विभिन्न एआई मॉडल का विकल्प (डी, ईयू, यूएसए, सीएन)

चुनौतियां कि हमारे एआई प्लेटफॉर्म को हल करता है

• पारंपरिक एआई समाधानों की सटीकता की कमी
• डेटा संरक्षण और संवेदनशील डेटा का सुरक्षित प्रबंधन
• व्यक्तिगत एआई विकास की उच्च लागत और जटिलता
• योग्य एआई की कमी
• मौजूदा आईटी सिस्टम में एआई का एकीकरण

एआई-आधारित डेटा प्रबंधन: डिजिटल परिवर्तन-छवि की कुंजी: XPERT.DIGITAL

डेटा प्रबंधन में भविष्य के रुझान

डेटा प्रबंधन का क्षेत्र निरंतर परिवर्तन के अधीन है, जो तकनीकी प्रगति से प्रेरित है और व्यावसायिक आवश्यकताओं को बदल रहा है। निम्नलिखित रुझान भविष्य को काफी आकार देते हैं:

बादल का प्रभुत्व

क्लाउड-आधारित डेटा प्रबंधन समाधानों की ओर प्रवृत्ति अचूक है और जारी है। क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म स्केलेबिलिटी, लचीलापन और लागत दक्षता जैसे निर्णायक लाभ प्रदान करते हैं। कंपनियां निर्भरता से बचने, लागतों का अनुकूलन करने, विश्वसनीयता बढ़ाने और विशिष्ट कार्यों के लिए सर्वोत्तम उपलब्ध सेवाओं का चयन करने के लिए बहु-क्लाउड रणनीतियों पर तेजी से भरोसा कर रही हैं। इसी समय, हाइब्रिड क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म अपने महत्व को बनाए रखते हैं, विशेष रूप से भारी विनियमित उद्योगों में।

संचालन मात्रा और विविधता

दुनिया भर में उत्पन्न डेटा की मात्रा तेजी से विस्फोट करती रहती है। यह डेटा भी बेहद विविध है और इसमें विभिन्न प्रकार के स्रोतों से संरचित, असंरचित और अर्ध-संरचित प्रारूप शामिल हैं। पारंपरिक डेटा वेयरहाउस यहां अपनी सीमा तक पहुंचते हैं। इसलिए, डेटा झीलों और डेटा लेकहाउस जैसे आर्किटेक्चर अधिक महत्वपूर्ण हो जाते हैं। डेटा झीलें विभिन्न प्रारूपों से भारी मात्रा में कच्चे डेटा को बचा सकती हैं। डेटा लेकहाउस स्टोरेज, प्रोसेसिंग, एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के लिए एक समान मंच बनाने के लिए डेटा वेयरहाउस की संरचना और प्रबंधन कौशल के साथ डेटा झीलों के लचीलेपन को संयोजित करने का प्रयास करते हैं।

बढ़ते वेग

जिस गति से डेटा को संसाधित किया जा सकता है और विश्लेषण किया जा सकता है वह एक निर्णायक प्रतिस्पर्धी कारक बन जाता है। यह प्रवृत्ति पारंपरिक बैच प्रसंस्करण से डेटा धाराओं (स्ट्रीम प्रोसेसिंग) के वास्तविक समय प्रसंस्करण की ओर स्पष्ट है। यह कंपनियों को घटनाओं पर सीधे प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाता है, जो कुछ भी हो रहा है, उसके क्षण में अच्छी तरह से फैसले करने के लिए, तत्काल वैयक्तिकरण के माध्यम से ग्राहक के अनुभवों में सुधार करने और समस्याओं को पहचानने और हल करने के लिए।

आर्किटेक्चरल शिफ्ट्स

वितरित डेटा परिदृश्यों की जटिलता में महारत हासिल करने के लिए, नई वास्तुशिल्प अवधारणाएं स्थापित की जाती हैं:
डेटा फैब्रिक: एक डेटा फैब्रिक एक वास्तुकला है जिसका उद्देश्य समझदारी से डेटा स्रोतों, अनुप्रयोगों और प्रणालियों को संयोजित करना है, ताकि सभी कंपनी डेटा के एक समान, सुसंगत दृश्य को सक्षम किया जा सके, चाहे वे संग्रहीत हों। यह कहा जाता है कि डेटा सिलोस को तोड़ने, डेटा एकीकरण को सरल बनाने और डेटा गवर्नेंस में सुधार करने के लिए।
डेटा मेष: डेटा फैब्रिक के बजाय केंद्रीकृत परिप्रेक्ष्य के विपरीत, डेटा मेष एक विकेन्द्रीकृत दृष्टिकोण का पीछा करता है। यहां डेटा उत्पादों की जिम्मेदारी विशिष्ट व्यावसायिक क्षेत्रों (डोमेन) को वितरित की जाती है। प्रत्येक डोमेन आपके स्वयं के डेटा का प्रबंधन करता है और आपको परिभाषित इंटरफेस के माध्यम से अन्य क्षेत्रों के साथ प्रदान करता है। उद्देश्य अखंड, केंद्रीकृत डेटा टीमों और डेटा झीलों को हल करके ज्ञान प्राप्त करने की चपलता, स्केलेबिलिटी और गति को बढ़ाना है।

स्वचालन और एआई एकीकरण

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) का एकीकरण डेटा प्रबंधन में ओवररचिंग और सबसे महत्वपूर्ण रुझानों में से एक है। एआई का उपयोग डेटा जीवन चक्र के सभी चरणों में कार्यों को स्वचालित करने के लिए किया जाता है, डेटा एकीकरण और गुणवत्ता की जांच से लेकर शासन और यहां तक ​​कि स्कैमाड डिजाइन तक। "संवर्धित एनालिटिक्स", जिसमें एआई डेटा तैयारी और ज्ञान अधिग्रहण में मानव विश्लेषकों का समर्थन करता है, भी अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है।

डेटा शासन, गुणवत्ता, सुरक्षा और गोपनीयता पर ध्यान केंद्रित करना

डेटा के बढ़ते रणनीतिक महत्व और विभिन्न वातावरणों पर इसके वितरण के साथ, उनकी गुणवत्ता, सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करने की आवश्यकता है। इस क्षेत्र में महत्वपूर्ण घटनाक्रम स्वचालित डेटा शासन, डेटा अवलोकन, बेहतर सुरक्षा उपाय, मजबूत डेटा सुरक्षा ढांचे, प्राथमिकता के रूप में डेटा गुणवत्ता और डेटाॉप्स हैं।

एआई एकीकरण: डेटा प्रबंधन का परिवर्तन

डेटा प्रबंधन प्रणालियों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एकीकरण अब एक भविष्य की दृष्टि नहीं है, लेकिन उन कंपनियों के लिए एक मौलिक रणनीतिक आवश्यकता बन रही है जो डिजिटल युग में प्रतिस्पर्धी बने रहना चाहते हैं। डेटा की विस्फोट मात्रा के मद्देनजर, डेटा उत्पादन की बढ़ती गति और डेटा प्रारूपों की बढ़ती विविधता, एआई इस जटिलता को प्रबंधित करने और प्रभावी रूप से डेटा का प्रबंधन करने के लिए आवश्यक है।

AI डेटा प्रबंधन को अक्सर प्रतिक्रियाशील, मैन्युअल रूप से आकार की प्रक्रिया से एक सक्रिय, उच्च स्वचालित प्रणाली में बदल देता है। यह किसी कंपनी के डेटाबेस से पूर्ण मूल्य खोलने और निर्णय और नवाचार की वास्तव में डेटा -कंट्रोल्ड संस्कृति स्थापित करने की कुंजी है। डेटा प्रबंधन में रणनीतिक रूप से उपयोग करने वाली कंपनियां महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त करती हैं।

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एआई-आधारित सुधार

KI डेटा प्रबंधन के केंद्रीय क्षेत्रों में ठोस सुधार प्रदान करता है:

डेटा गुणवत्ता में सुधार

एआई एल्गोरिदम स्वचालित रूप से बड़े डेटा रिकॉर्ड में त्रुटियों, विसंगतियों और डुप्लिकेट को पहचान और सही कर सकता है, जो डेटा गुणवत्ता में काफी सुधार करता है। मशीन लर्निंग (एमएल) उन विसंगतियों और आउटलेयर की पहचान करता है जो गुणवत्ता की समस्याओं को इंगित करते हैं। स्वचालित रूप से एआई-आधारित टूल खड़े हो जाओ। विशेष रूप से, जनरेटिव की (जीनई) मेटाडेटा और डेटा ओरिजिन (वंश) के निर्माण और एनोटेशन को स्वचालित और सुधार कर सकता है, जो कि डेटा गुणवत्ता के मूल्यांकन और सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

बेहतर डेटा संगठन और एकीकरण

AI विभिन्न प्रणालियों के बीच डेटा फ़ील्ड की मैपिंग, योजनाओं की तुलना और डेटा प्रारूपों के परिवर्तन जैसे समय -कोंसमिंग कार्यों को स्वचालित करता है। एआई सिस्टम विभिन्न स्रोतों से डेटा की संरचना और शब्दार्थ को समझ सकते हैं और इस प्रकार एकीकरण की सुविधा प्रदान कर सकते हैं। एआई-आधारित डेटा मॉडलिंग और स्वचालित स्कीमा डिजाइन डेटा को तार्किक और कुशलता से व्यवस्थित करने में मदद करते हैं। AI संरचित और असंरचित डेटा के एकीकरण में भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो आधुनिक विश्लेषण और Genai अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक है।

गहरी और तेज अंतर्दृष्टि

थोड़े समय में, एआई भारी मात्रा में डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकाल सकता है जो मानव विश्लेषकों के लिए मुश्किल होगा या बिल्कुल नहीं। यह छिपे हुए पैटर्न और सहसंबंधों को प्रकट करता है और अधिक सटीक भविष्यवाणियों और पूर्वानुमानों को सक्षम करता है। एआई रिपोर्ट और विज़ुअलाइज़ेशन के निर्माण को भी स्वचालित करता है, जो ज्ञान को अधिक उपलब्ध कराता है और अधिक तेज़ी से समझता है। संवर्धित एनालिटिक्स उपकरण अपने काम में मानव विश्लेषकों का समर्थन करने और उनकी उत्पादकता बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग करते हैं।

स्वचालित डेटा शासन और अनुपालन

AI संवेदनशील या व्यक्तिगत डेटा की पहचान और वर्गीकरण को स्वचालित करता है, जो GDPR जैसे डेटा सुरक्षा नियमों के अनुपालन के लिए आवश्यक है। यह एक प्रारंभिक चरण में संभावित दिशानिर्देश उल्लंघन या सुरक्षा उल्लंघनों को पहचानने और अलार्म को ट्रिगर करने के लिए डेटा एक्सेस और उपयोग पैटर्न का उपयोग कर सकता है। AI डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क की स्थापना और प्रवर्तन का समर्थन करता है और अनुपालन आवश्यकताओं का प्रबंधन करने में मदद करता है। Genai मेटाडेटा और वंश के आधार पर स्वचालित टैगिंग द्वारा मेटाडेटा और वंश के आधार पर अनुपालन निगरानी और दस्तावेज़ प्रबंधन में सुधार कर सकता है।

सर्जिकल लाभ

डेटा प्रबंधन में एआई द्वारा नियमित कार्यों का स्वचालन महत्वपूर्ण परिचालन लाभ प्रदान करता है, विशेष रूप से कर्मियों के संसाधनों के संबंध में:

कॉम्बिंग कर्मियों की कमी

एआई दोहरावदार, समय -कोंसमिंग कार्यों पर ले जा सकता है, जिसके लिए अक्सर कर्मचारियों को ढूंढना मुश्किल होता है या जिन्हें अनाकर्षक माना जाता है। यह कुशल श्रमिकों और योग्यता अंतराल की कमी को पाटने में मदद करता है।

कम -कार्य में कमी

कर्मचारी अक्सर डेटा खोज या मैनुअल डेटा प्रविष्टि और सुधार जैसे कम -थ्रेशोल्ड कार्यों के साथ बहुत समय बिताते हैं। AI इन गतिविधियों को कम या समाप्त कर सकता है।

रणनीतिक कार्यों पर कर्मचारियों पर ध्यान केंद्रित करें

नियमित कार्य का स्वचालन नीरस कार्यों के कर्मचारियों से छुटकारा दिलाता है और उच्च -गुणवत्ता, रणनीतिक गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सकता है जिनके लिए मानव निर्णय, रचनात्मकता और सहानुभूति की आवश्यकता होती है।

दक्षता में सुधार और लागत में कमी

स्वचालन से सर्जिकल दक्षता में वृद्धि होती है और मैनुअल काम और मानव त्रुटियों के कारण लागत कम होती है।

कर्मचारियों को मजबूत करना

डेटा प्रबंधन में एआई का एकीकरण न केवल कंपनी को ऑपरेटिव रूप से राहत देता है, बल्कि कर्मचारियों को भी मजबूत करता है:

थकाऊ कार्यों का उन्मूलन

AI डेटा निष्कर्षण, समायोजन, परिवर्तन, मानक रिपोर्टिंग, ईमेल छँटाई या शेड्यूलिंग जैसे कार्यों पर ले जाता है।

फोकस और नौकरी की संतुष्टि में वृद्धि हुई

कर्मचारी समय और मानसिक क्षमताओं को ठीक करते हैं जो वे अधिक मांग वाली समस्या समाधान, रचनात्मक कार्यों, रणनीतिक योजना और ग्राहकों के साथ बातचीत के लिए उपयोग कर सकते हैं। यह नौकरी की संतुष्टि बढ़ा सकता है क्योंकि कम समय नीरस काम के साथ बिताया जाता है।

आंकड़ा लोकतंत्रीकरण

एआई-आधारित विश्लेषण उपकरण, स्व-सेवा प्लेटफ़ॉर्म और कम कोड/नो-कोड समाधान भी कर्मचारियों को डेटा तक पहुंचने, उन्हें विश्लेषण करने और गहरा तकनीकी ज्ञान के बिना ज्ञान प्राप्त करने की अनुमति देते हैं। यह कंपनी में व्यापक डेटा -कॉन्ट्रोल्ड संस्कृति को बढ़ावा देता है।

व्यावसायिक प्रक्रियाओं का त्वरण

डेटा प्रबंधन-समर्थित प्रक्रियाओं में एआई का एकीकरण कंपनी के लगभग सभी क्षेत्रों में प्रक्रियाओं को तेज करता है:

बिक्री और विपणन

एआई स्वचालित रूप से लीड का मूल्यांकन और प्राथमिकता दे सकता है, व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशों का उच्चारण कर सकता है, कीमतों को गतिशील रूप से अनुकूलित कर सकता है, विपणन अभियान रिलीज को स्वचालित कर सकता है और ग्रंथों से ग्राहक के मूड का विश्लेषण कर सकता है।

ग्राहक सेवा

एआई चैटबॉट्स पूछताछ के प्रारंभिक प्रसंस्करण को संभालते हैं, टिकट स्वचालित रूप से वर्गीकृत किए जाते हैं और सही प्रोसेसर को अग्रेषित किया जाता है, और KI लगातार प्रश्नों के लिए उपयुक्त उत्तर का सुझाव देता है।

वित्त और खरीद

इनवॉइस को पढ़ा जा सकता है और स्वचालित रूप से संसाधित किया जा सकता है, संपूर्ण खरीद-से-भुगतान प्रक्रिया को स्वचालित किया जा सकता है, और एआई जोखिम मूल्यांकन और क्रेडिट चेक का समर्थन करता है।

मानव संसाधन

सीवीएस को स्वचालित रूप से स्कैन और मूल्यांकन किया जा सकता है, और कर्मचारियों की ऑनबोर्डिंग और ऑफबोर्डिंग के लिए वर्कफ़्लोज़ को स्वचालित किया जा सकता है।

संचालन

AI मांग पूर्वानुमानों के माध्यम से गोदाम प्रबंधन का अनुकूलन करता है, आपूर्ति श्रृंखला योजना का समर्थन करता है और मशीनों के आगे -आकर्षक रखरखाव (भविष्य कहनेवाला रखरखाव) को सक्षम करता है।

के लिए उपयुक्त:

• उत्पाद प्रबंधन में बहुत सारे लक्ष्य और उद्देश्य: त्रुटि के स्रोत और अनुकूलन के लिए नवीन दृष्टिकोण - एआई और एसमार्केट के साथ

एआई-आधारित डेटा प्रबंधन के लिए रणनीतिक सिफारिशें

डेटा प्रबंधन में AI की परिवर्तनकारी शक्ति का सफलतापूर्वक उपयोग करने के लिए, कंपनियों को एक रणनीतिक दृष्टिकोण का पीछा करना चाहिए:

एआई-सक्षम डेटा आधार का निर्माण

प्रत्येक सफल एआई पहल का आधार उच्च गुणवत्ता और अच्छी तरह से प्रबंधित डेटा है। इसलिए कंपनियों को डेटा गुणवत्ता और डेटा शासन को प्राथमिकता देनी चाहिए, आधुनिक डेटा आर्किटेक्चर में निवेश करना चाहिए, डेटा एकीकरण पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए और स्पष्ट जिम्मेदारियों का निर्धारण करना चाहिए।

उपयुक्त एआई-सक्षम डीएमएस समाधान का चयन

सही तकनीक चुनना महत्वपूर्ण है। कंपनियों को विशेष रूप से अपने एकीकृत एआई कौशल के अनुसार संभावित डीएमएस प्रदाताओं का मूल्यांकन करना चाहिए, जो उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए प्रासंगिक हैं, आर्किटेक्चरल फिट को ध्यान में रखते हैं, सहज एकीकरण सुनिश्चित करते हैं और उपयोगकर्ता-मित्रता और लोकतंत्रीकरण का मूल्यांकन करते हैं।

कार्यान्वयन बाधाओं पर काबू पाने

एआई-समर्थित डेटा प्रबंधन की शुरूआत अक्सर चुनौतियों से जुड़ी होती है। कंपनियों को डेटा चुनौतियों से निपटना है, विशेषज्ञ ज्ञान का निर्माण करना है और पता है कि लागत और संसाधनों की योजना बनाना और विश्वास और परिवर्तन प्रबंधन को बढ़ावा देना है।

छोटे, पैमाने को जल्दी से शुरू करें

AI- संचालित डेटा प्रबंधन के लिए पूरा स्विच एक बहुत बड़ा काम हो सकता है। एक अधिक व्यावहारिक और अक्सर अधिक सफल दृष्टिकोण लक्षित शुरू करना और धीरे -धीरे स्केल करना है। विशिष्ट व्यावसायिक प्रक्रियाओं की पहचान करें जो वर्तमान में मैनुअल डेटा प्रोसेसिंग द्वारा धीमी हो रही हैं या उच्च त्रुटि कोटा है। एआई और एक स्पष्ट आरओआई का उपयोग करके इन क्षेत्रों में सुधार प्राप्त करने पर ध्यान केंद्रित करें।

एआई रणनीतियाँ जो कंपनियों को टिकाऊ बनाती हैं

विश्लेषण मजबूत डेटा प्रबंधन, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रणनीतिक एकीकरण और आज की डिजिटल अर्थव्यवस्था में स्थायी व्यावसायिक सफलता के बीच अविभाज्य संबंध को दिखाता है। प्रभावी डेटा प्रबंधन एक आवश्यक आधार है जिस पर कंपनियों को एआई की क्षमता का पूरी तरह से दोहन करने के लिए निर्माण करना पड़ता है। भविष्य उन संगठनों से संबंधित है जो डेटा को रणनीतिक पूंजी के रूप में समझते हैं और इस पूंजी को समझदारी से प्रबंधित करने और सक्रिय करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हैं। एआई-संचालित डेटा प्रबंधन रणनीति का कार्यान्वयन इसलिए अब एक वैकल्पिक कदम नहीं है, बल्कि भविष्य की सफलता के लिए एक निर्णायक पाठ्यक्रम है।

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