Adatkezelő rendszerek átmenete: Stratégiák az üzleti sikerhez a mesterséges intelligencia korában

Adatkezelés: A versenyképesség kulcsa a digitális korban

A mai üzleti világban, amelyet a digitalizáció és az exponenciálisan növekvő adatmennyiség jellemez, az adatkezelés a pusztán technikai feladatból stratégiai szükségszerűséggé fejlődött. Az adat már nem csupán az üzleti folyamatok mellékterméke, hanem a modern vállalatok éltetőereje. Alapját képezi a megalapozott döntéseknek, a működési hatékonyságnak, az innovációnak és a versenyképességnek. A hatékony adatkezelés ezért kulcsfontosságú sikertényező.

Mik azok a dokumentumkezelő rendszerek (DMS)?

Az adatkezelés magában foglalja az adatok teljes életciklusát egy vállalaton belül: a gyűjtéstől és rendszerezéstől a tároláson, védelemen és validáláson át a feldolgozásig, elemzésig és végül archiválásig vagy törlésig.

Az adatkezelő rendszerek (DMS) azok a technológiai eszközök és platformok, amelyek lehetővé teszik és irányítják ezeket az összetett folyamatokat. A "DMS" kifejezést gyakran széles körben használják, és számos rendszerkategóriát magában foglalhat:

Törzsadat-kezelés (MDM)

Megoldások a központi törzsadatok (pl. ügyfelek, termékek, beszállítók) kezelésére. Az MDM rendszerek biztosítják, hogy ezek az adatok konzisztensek, pontosak és teljesek legyenek, megalapozva ezzel a megbízható elemzéseket és működési folyamatokat.

Ügyféladat-platformok (CDP)

Az ügyféladat-platformok (CDP-k) olyan platformok, amelyek különböző forrásokból (pl. CRM, marketingautomatizálás, webanalitika) összesítik az ügyféladatokat, és egységes képet nyújtanak az ügyfélről. A CDP-ket elsősorban marketingre, értékesítésre és ügyfélszolgálatra használják, hogy személyre szabott élményeket és célzott kampányokat tegyenek lehetővé.

Vállalati tartalomkezelés (ECM)

Strukturálatlan dokumentumok és tartalmak (pl. szerződések, számlák, e-mailek) kezelésére szolgáló rendszerek. Az ECM rendszerek megkönnyítik a dokumentumok keresését, jóváhagyását és archiválását, valamint hozzájárulnak a szabályozásoknak való megfeleléshez. Németül beszélő országokban ezeket gyakran egyszerűen DMS-nek nevezik.

Üzleti intelligencia (BI)

Platformok az adatok elemzésére és vizualizálására a döntéshozatal támogatása érdekében. A BI rendszerek lehetővé teszik a trendek azonosítását, a minták feltárását és a vállalati teljesítmény nyomon követését.

Felhőalapú adatbázis-kezelő rendszerek (DBMS)

A felhőben működő adatbázisok skálázhatóságot, rugalmasságot és költséghatékonyságot kínálnak. A felhőalapú adatbázisokat gyakran használják analitikai célokra, mivel nagy mennyiségű adatot képesek feldolgozni és gyorsan válaszolni az összetett lekérdezésekre.

Alkalmas:

• Elavult informatikai rendszerek: Akadály a mesterséges intelligencia felé vezető úton

Miért elengedhetetlen a hatékony adatkezelés?

A stratégiai és hatékony adatkezelés számos okból elengedhetetlen a modern vállalatok sikeréhez:

Működési folyamatok alapjai

Egy vállalaton belüli minden alkalmazás, elemzés és algoritmus a kiváló minőségű adatokhoz való zökkenőmentes hozzáférésre támaszkodik. Szilárd adatalap nélkül az üzleti folyamatok nem működhetnek hatékonyan, és a digitális kezdeményezések kudarcra vannak ítélve. Az adatkezelés képezi azt az alapot, amelyre a működési kiválóság épül. Például egy gyártóvállalatnak pontos és naprakész adatokra van szüksége a készletszintekről, a termelési ütemtervekről és a szállítási időkről a termelési folyamatok optimalizálása és a szűk keresztmetszetek elkerülése érdekében.

Megalapozott döntések alapja

Az adatok képezik a megalapozott és átlátható üzleti döntések alapját. A jól kezelt adatokban található minták és trendek elemzésével a vállalatok jobb stratégiai döntéseket hozhatnak. A dokumentumkezelő rendszer (DMS) által biztosított magas adatminőség közvetlenül pontosabb elemzésekhez, pontosabb előrejelzésekhez és végső soron gyorsabb és jobb döntésekhez vezet. A kezelt adatok így értékes információkká alakulnak, amelyek versenyelőnyt teremtenek. Például egy kiskereskedelmi vállalat az adatelemzés segítségével jobban megértheti ügyfelei vásárlási szokásait, és ennek megfelelően optimalizálhatja termékkínálatát, marketingkampányait és üzlethelyiségeit.

Fokozott hatékonyság és termelékenység

A hatékony adatkezelés optimalizálja az üzleti folyamatokat, értékes időt takarít meg és csökkenti az erőforrásigényt. Ezzel szemben a nem megfelelő adatkezelés jelentős termelékenységi veszteségekhez vezet. Egy tanulmány szerint Németországban az alkalmazottak átlagosan napi két órát töltenek adatok keresésével, ami 18 százalékkal csökkenti a hatékonyságot. Az intelligens adatkezelést bevezetett vállalatok ezzel szemben költségcsökkenésről és termelékenységnövekedésről számolnak be. Az automatizálás, a modern dokumentumkezelő rendszerek (DMS) alapvető eleme, csökkenti a manuális beavatkozást és így a potenciális hibaforrásokat. Például egy biztosítótársaság automatizált folyamatokat használhat a kárigények gyorsabb feldolgozására és a kifizetések gyorsabb teljesítésére, ami növeli az ügyfelek elégedettségét és csökkenti a működési költségeket.

Adatbiztonság és megfelelőség biztosítása

A növekvő kiberfenyegetések és a szigorúbb adatvédelmi előírások korában a vállalati adatok védelme létfontosságú. A dokumentumkezelő rendszerek (DMS) központi szerepet játszanak az adatok jogosulatlan hozzáférés, elvesztés vagy lopás elleni védelmében. Ugyanakkor elengedhetetlenek a jogi és iparágspecifikus előírások, például az Általános Adatvédelmi Rendelet (GDPR) betartásához. Az adatkezelés, azaz az adatok kezelésére vonatkozó szabályzatok és felelősségi körök meghatározása az adatkezelés szerves részét képezi, és a DMS funkciói támogatják. A szabályok be nem tartása jelentős bírságokhoz és jelentős hírnévkárosodáshoz vezethet. Például egy pénzügyi szolgáltatónak biztosítania kell, hogy az ügyféladatok a vonatkozó adatvédelmi előírásoknak megfelelően védve legyenek, és hogy a tranzakciók átláthatóak és nyomon követhetők legyenek a pénzmosás és a csalás megelőzése érdekében.

Alkalmas:

• MI-rendszerek, magas kockázatú rendszerek és a MI-törvény gyakorlati alkalmazása vállalatoknál és hatóságoknál

Digitális átalakulás és innováció támogatása

Az adatokat gyakran a digitális átalakulás éltető erejének tekintik. A jövőorientált technológiák, mint például a mesterséges intelligencia (MI), a gépi tanulás (ML), a dolgok internete (IoT) és a fejlett analitika hatalmas mennyiségű aktuális, pontos és biztonságos adatot igényelnek ahhoz, hogy teljes mértékben kiaknázhassák potenciáljukat. A hatékony adatkezelés biztosítja ezeknek a technológiáknak a szükséges alapot. Továbbá lehetővé teszi új, adatvezérelt üzleti modellek és innovációk fejlesztését azáltal, hogy felhatalmazza a vállalatokat adataik kiaknázására. Például egy autógyártó adatelemzés segítségével elemezheti járművei viselkedését valós használat közben, és ezeket az információkat felhasználhatja új funkciók és szolgáltatások, például személyre szabott vezetéstámogató rendszerek vagy prediktív karbantartás fejlesztésére.

Az elhanyagolás ára

Az adatkezelés elhanyagolása jelentős negatív következményekkel jár. Az Experian becslései szerint a rossz adatminőség átlagosan a bevételük 15 százalékába kerül a vállalatoknak. Az elavult adatkezelési megoldások („hagyományos rendszerek”) értékes informatikai erőforrásokat kötnek le a karbantartásban és a hibaelhárításban, megakadályozva, hogy a vállalatok teljes mértékben kihasználják adataik értékét. Továbbá az ilyen rendszerek növelik a kockázatokkal szembeni sebezhetőséget, az elégedetlen ügyfelektől a súlyos biztonsági résig. A hagyományos rendszerek összetettsége és a megkövetelt magas manuális erőfeszítés a hatékonyság csökkenéséhez vezet, és akadályozza a vállalat rugalmasságát.

Piacvezető az adatkezelő rendszerek terén

A megfelelő dokumentumkezelő rendszer (DMS) kiválasztása kulcsfontosságú egy vállalat sikere szempontjából. A piac azonban dinamikus és széttagolt, ami megnehezíti a döntést. Számos szállító létezik, amelyek funkcionalitás, technológia, ár és célközönség tekintetében különböznek egymástól.

A következő rész bemutat néhányat az adatkezelő rendszerek területének vezető szolgáltatói közül, különös tekintettel piaci helyzetükre, erősségeikre és egyedi értékesítési pontjaikra:

Informatika

Az MDM, adatintegrációs, irányítási és minőségbiztosítási megoldások vezető szállítójaként az Informatica mesterséges intelligencia által vezérelt megközelítést alkalmaz az adatok pontosságának és konzisztenciájának javítására. A vállalatot átfogó platformszolgáltatónak tartják, és magas felhasználói értékeléseket kap. A Forrester szerint a felhasználók 70%-os adatminőség-javulásról számolnak be.

Microsoft

Egy nagy teljesítményű felhőszolgáltató széles portfólióval, amely magában foglalja az Azure Data Factoryt az adatintegrációhoz és -vezérelt feldolgozáshoz, a Power BI-t, mint vezető analitikai/BI platformot, a SharePointot a dokumentum- és tartalomkezeléshez, valamint az SQL Servert (beleértve az SSRS-t) az adatbázis-kezeléshez és jelentéskészítéshez. A Microsoft erőssége az Azure ökoszisztémába való mély integrációjában rejlik. Az Azure Data Factory felhasználói 60%-kal gyorsabb adatfeldolgozásról számolnak be.

NEDV

A vállalati szegmensben, különösen az SAP ERP/S/4HANA integráció terén domináns SAP az SAP MDG-t kínálja a törzsadatokhoz, az SAP Data Services-t az adatintegrációhoz és -átalakításhoz, valamint az SAP BusinessObjects-et az üzleti intelligenciához. A hangsúly a működési hatékonyságon és a más SAP termékekkel való zökkenőmentes integráción van. Az SAP Data Services felhasználói 25%-os adatfeldolgozási hatékonyságnövekedésről számoltak be.

Salesforce

A CRM-ben vezető szerepet betöltő Salesforce gyorsan terjeszkedik az adatplatformok piacán. A Data Cloud, mint CDP, integrálja a mesterséges intelligenciát a CRM-adatokkal. A Tableau vezető megoldás az üzleti intelligencia és az adatvizualizáció területén. A Salesforce nagy hangsúlyt fektet az ügyfél-elköteleződés javítására, és gyakran magas értékelést kap a CDP-elemzésekben.

Jóslat

Robusztus eszközöket kínál az adatintegrációhoz, az adatminőséghez és az MDM-hez. Az Autonóm Adatbázis csökkenti az adminisztratív terheket és az automatizálás révén javítja a biztonságot. A felhőalapú megoldások rugalmasságot és skálázhatóságot kínálnak. Az IDC szerint a felhasználók 40%-os működési hatékonyságnövekedést tapasztalnak. Az Oracle-t átfogó platformszolgáltatónak tekintik.

IBM

Átfogó csomag az adatintegrációhoz, a minőséghez és az irányításhoz. Az InfoSphere MDM-et a felhasználók magasra értékelik. Az IBM erős analitikai képességeket és integrációt kínál más IBM termékekkel és a Watson AI platformmal. A jelentések az adatvezérelt döntések 30%-os felgyorsulásáról számolnak be. Az IBM-et platformszolgáltatónak tekintik.

Hópehely

A Snowflake egy felhőalapú adatplatform, amely nagy teljesítményéről és skálázhatóságáról ismert, és támogatja az adatintegrációt, az adattárházakat és az elemzést. Egyedi architektúrája elválasztja a tárolást és a számítást, optimalizálva mind a költségeket, mind a teljesítményt. Egy BARC-tanulmány 50%-os csökkenést mutatott ki a felhasználók lekérdezési feldolgozási idejében. A Snowflake gyakran szolgál alapul az újabb, komponálható CDP-architektúrákhoz.

Szemarchia

Magasra értékelt MDM megoldás, amelyet a Gartner „Ügyfelek Választása 2024” díjjal tüntetett ki. A Semarchy az adatintegrációra és az MDM-re specializálódott, egységes platformot kínálva a hatékony adatkezelés érdekében.

Stibo Systems

Egy elismert MDM-szolgáltató, amely lehetővé teszi az adatok átláthatóságát. Megoldásaik alkotják a gerincét azoknak a vállalatoknak, amelyek stratégiai értéket szeretnének kinyerni a törzsadataikból.

Enaio

Az Enaio a német teszteken a legjobbra értékelt DMS/ECM rendszer. Moduláris ECM megoldást kínál dokumentumkezeléshez, importáláshoz, indexeléshez és auditbiztos archiváláshoz. A megoldás különböző méretű vállalatok és speciális iparágak, például gyógyszeripar vagy orvostudomány számára alkalmas.

Platform vs. kategóriaelső

Dokumentumkezelő rendszer (DMS) kiválasztásakor a vállalatoknak stratégiai döntéssel kell szembenézniük az architektúráját illetően. A piac két fő megközelítés között feszültséget mutat: az integrált platformok és a specializált, „kategóriaelső” megoldások.

A nagy szállítók, mint például az Informatica, az IBM, az Oracle és az SAP, átfogó platformokat kínálnak, amelyek számos adatkezelési funkciót (például MDM-et, adatminőséget, integrációt és katalogizálást) egyesítenek egyetlen fedél alatt. Az előny a potenciálisan egyszerűbb integrációban és az egyetlen kapcsolattartó pontban rejlik; ezek a platformok azonban gyakran drágábbak, és erősebben egyetlen szállítóhoz köthetik a vállalatokat.

Ezzel szemben vannak „pure play” szolgáltatók, amelyek olyan meghatározott területekre összpontosítanak, mint az MDM vagy az adatintegráció. Ezek a megoldások gyakran rugalmasabbak és költséghatékonyabbak lehetnek, de több integrációs erőfeszítést igényelhetnek.

Egy újabb fejlesztés, amely lebontja ezt a dichotómiát, az „Összeállítható architektúra”, különösen a CDP területen. Ez a megközelítés nem az adatok tárolására összpontosít, hanem közvetlenül a meglévő adattárházakban történő aktiválására. Ez maximális rugalmasságot kínál és kihasználja a meglévő infrastruktúrát, de megfelelő adattárház-kapacitást és szakértelmet igényel.

A platform, a legjobb minőségű vagy az összeállítható megoldás közötti választás ezért nagymértékben függ a meglévő informatikai környezettől, a belső kompetenciáktól, a költségvetéstől, valamint az integráció mélységének és a rugalmasságnak a stratégiai prioritásaitól.

Független és adatforrásokon átívelő mesterséges intelligencia platform integrációja minden üzleti igény kielégítésére - Kép: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platformon készített megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják döntéseiket és növelik a hatékonyságot

Független AI platform: integrálja az összes releváns vállalati adatforrást

• Ez a mesterséges intelligencia platform minden specifikus adatforrással együttműködik
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox és számos más adatkezelő rendszertől
• Gyors AI-integráció: Testreszabott AI-megoldások a társaságok számára órákban vagy napokban hónapok helyett
• Rugalmas infrastruktúra: felhőalapú vagy tárhely a saját adatközpontjában (Németország, Európa, ingyenes helymeghatározás)

• A legmagasabb adatbiztonság: Az ügyvédi irodákban történő felhasználás a biztonságos bizonyíték
• Használja a vállalati adatforrások széles skáláját
• Saját vagy különféle AI modellek választása (DE, EU, USA, CN)

Kihívások, amelyekre MI platformunk megoldást kínál

• A hagyományos mesterséges intelligencia megoldások nem megfelelőek
• Adatvédelem és az érzékeny adatok biztonságos kezelése
• Az egyedi mesterséges intelligencia fejlesztésének magas költségei és összetettsége
• Képzett mesterséges intelligencia szakemberek hiánya
• A mesterséges intelligencia integrálása a meglévő informatikai rendszerekbe

Bővebben itt:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

Mesterséges intelligencia által vezérelt adatkezelés: A digitális átalakulás kulcsa – Kép: Xpert.Digital

Jövőbeli trendek az adatkezelésben

Az adatkezelés területe folyamatosan fejlődik, a technológiai fejlődés és a változó üzleti követelmények vezérlik. A következő trendek jelentősen alakítják majd a jövőt:

Felhődominancia

A felhőalapú adatkezelési megoldások felé irányuló trend félreérthetetlen, és folyamatosan növekszik. A felhőplatformok olyan kulcsfontosságú előnyöket kínálnak, mint a skálázhatóság, a rugalmasság és a költséghatékonyság. A vállalatok egyre inkább többfelhős stratégiákat alkalmaznak a függőségek elkerülése, a költségek optimalizálása, a rugalmasság növelése és a legjobb elérhető szolgáltatások kiválasztása érdekében az adott feladatokhoz. Ugyanakkor a hibrid felhőplatformok továbbra is fontosak, különösen a szigorúan szabályozott iparágakban.

Mennyiség és változatosság kezelése

A világszerte keletkező adatok mennyisége továbbra is exponenciálisan növekszik. Ezek az adatok rendkívül változatosak, strukturált, strukturálatlan és félig strukturált formátumokat foglalnak magukban a legkülönfélébb forrásokból. A hagyományos adattárházak elérik a határaikat. Ezért az olyan architektúrák, mint az adattavak és az adattóházak, egyre nagyobb jelentőséget kapnak. Az adattavak hatalmas mennyiségű nyers adatot képesek tárolni különböző formátumokban. Az adattóházak megpróbálják ötvözni az adattavak rugalmasságát az adattárházak strukturálási és kezelési képességeivel, hogy egységes platformot hozzanak létre a tároláshoz, feldolgozáshoz, elemzéshez és gépi tanuláshoz.

Növekvő sebesség

Az adatok feldolgozásának és elemzésének sebessége egyre fontosabb versenytényezővé válik. A trend egyértelműen az, hogy a hagyományos kötegelt feldolgozástól a valós idejű adatfolyam-feldolgozás felé tolódik el. Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy azonnal reagáljanak az eseményekre, megalapozott döntéseket hozzanak az adott pillanatban, javítsák az ügyfélélményt az azonnali személyre szabás révén, valamint proaktívan azonosítsák és megoldják a problémákat.

Építészeti változások

Az elosztott adatkörnyezet összetettségének kezelése érdekében új architektúra-koncepciók jelennek meg:
Data Fabric: A Data Fabric egy olyan architektúra, amelynek célja a különböző adatforrások, alkalmazások és rendszerek intelligens összekapcsolása, hogy lehetővé tegye az összes vállalati adat egységes, konzisztens áttekintését, függetlenül attól, hogy hol tárolják azokat. Úgy tervezték, hogy lebontsa az adatsilókat, egyszerűsítse az adatintegrációt és javítsa az adatirányítást.
Data Mesh: A Data Fabric centralizáltabb nézetével ellentétben a Data Mesh decentralizált megközelítést alkalmaz. Itt az adattermékekért való felelősség megoszlik az adott üzleti egységek (tartományok) között. Minden tartomány kezeli a saját adatait, és meghatározott interfészeken keresztül teszi elérhetővé azokat más egységek számára. A cél az agilitás, a skálázhatóság és az elemzések sebességének növelése azáltal, hogy eltávolodnak a monolitikus, központosított adatcsapatoktól és adattavaktól.

Automatizálás és mesterséges intelligencia integráció

A mesterséges intelligencia (MI) és a gépi tanulás (ML) integrációja az adatkezelés egyik legfontosabb és legátfogóbb trendje. A MI-t egyre inkább használják a feladatok automatizálására az adatéletciklus minden fázisában, az adatintegrációtól és a minőségbiztosítástól kezdve az irányításon, elemzésen és akár a sématervezésen át. A kiterjesztett analitika, ahol a MI segíti az emberi elemzőket az adatelőkészítésben és az információk generálásában, szintén egyre nagyobb jelentőséggel bír.

Fokozott hangsúly az adatkezelésen, a minőségen, a biztonságon és az adatvédelemen

Az adatok stratégiai fontosságának növekedésével és a különböző környezetekben való eloszlásukkal együtt nő az igény a minőségük, biztonságuk és megfelelőségük biztosítására is. A terület főbb fejlesztései közé tartozik az automatizált adatkezelés, az adatok megfigyelhetősége, a továbbfejlesztett biztonsági intézkedések, a robusztus adatvédelmi keretrendszerek, az adatminőség előtérbe helyezése és a DataOps.

MI-integráció: Az adatkezelés átalakítása

A mesterséges intelligencia (MI) integrálása az adatkezelő rendszerekbe már nem futurisztikus vízió, hanem alapvető stratégiai szükségletté válik azoknak a vállalatoknak, amelyek versenyképesek szeretnének maradni a digitális korban. Tekintettel az adatok robbanásszerű növekedésére, az adatgenerálás növekvő sebességére és az adatformátumok egyre változatosabb változatosságára, a MI elengedhetetlen e komplexitás kezeléséhez és az adatok hatékony kezeléséhez.

A mesterséges intelligencia (MI) a gyakran reaktív, manuális folyamatból proaktív, nagymértékben automatizált rendszerré alakítja az adatkezelést. Ez a kulcsa annak, hogy egy vállalat adatvagyonának teljes értékét kiaknázzuk, és valóban adatvezérelt döntéshozatali és innovációs kultúrát alakítsunk ki. Azok a vállalatok, amelyek stratégiailag alkalmazzák a mesterséges intelligenciát az adatkezelésben, jelentős előnyökre tesznek szert.

Alkalmas:

• MI, a ház lángokban áll! Elérkezett a MI-korszak, de mennyire fontos az emberi tényező? Vajon hússzor fontosabb a marketing és a kereskedelem számára a MI-korszakban?

Mesterséges intelligencia által vezérelt fejlesztések

A mesterséges intelligencia kézzelfogható fejlesztéseket kínál az adatkezelés kulcsfontosságú területein:

Javított adatminőség

A mesterséges intelligencia algoritmusai automatikusan képesek észlelni és kijavítani a hibákat, az inkonzisztenciákat és a duplikációkat nagy adathalmazokban, jelentősen javítva az adatminőséget. A gépi tanulás (ML) azonosítja a minőségi problémákra utaló anomáliákat és kiugró értékeket. A mesterséges intelligencia által vezérelt eszközök automatikusan szabványosítják és tisztítják az adatokat. Különösen a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) képes automatizálni és javítani a metaadatok és az adatvonalak létrehozását és annotálását, ami kulcsfontosságú az adatminőség értékeléséhez és biztosításához.

Továbbfejlesztett adatszervezés és -integráció

A mesterséges intelligencia automatizálja az időigényes feladatokat, például az adatmezők különböző rendszerek közötti leképezését, a sémák egyeztetését és az adatformátumok átalakítását. A mesterséges intelligencia által működtetett rendszerek megértik a különböző forrásokból származó adatok szerkezetét és szemantikáját, ezáltal megkönnyítve az integrációt. A mesterséges intelligencia által vezérelt adatmodellezés és az automatizált sématervezés segít az adatok logikus és hatékony rendszerezésében. A mesterséges intelligencia kulcsszerepet játszik a strukturált és strukturálatlan adatok integrálásában is, ami elengedhetetlen a modern analitikai és GenAI-alkalmazásokhoz.

Mélyebb és gyorsabb betekintés

A mesterséges intelligencia gyorsan képes értékes információkat kinyerni hatalmas adathalmazokból, amelyeket az emberi elemzők nehezen vagy egyáltalán nem tudnának megtalálni. Feltárja a rejtett mintákat és összefüggéseket, lehetővé téve a pontosabb előrejelzéseket és előrejelzéseket. A mesterséges intelligencia automatizálja a jelentések és vizualizációk létrehozását is, így az információk elérhetőbbé és könnyebben érthetővé válnak. A kiterjesztett elemzőeszközök a mesterséges intelligenciát használják az emberi elemzők munkájának támogatására és termelékenységük növelésére.

Automatizált adatkezelés és megfelelőség

A mesterséges intelligencia automatizálja az érzékeny vagy személyes adatok azonosítását és osztályozását, ami elengedhetetlen az olyan adatvédelmi szabályozásoknak való megfeleléshez, mint a GDPR. Figyelemmel kíséri az adatokhoz való hozzáférést és -felhasználást, hogy korán észlelje a potenciális szabálysértéseket vagy biztonsági incidenseket, és riasztásokat indítson. A mesterséges intelligencia támogatja az adatkezelési keretrendszerek létrehozását és betartatását, valamint segít a megfelelőségi követelmények kezelésében. A GenAI javíthatja a megfelelőség monitorozását és a dokumentumkezelést azáltal, hogy automatikusan címkézi az adathalmazokat metaadatok és származás alapján.

Működési előnyök

A rutinfeladatok mesterséges intelligencia segítségével történő automatizálása az adatkezelésben jelentős működési előnyöket kínál, különösen az emberi erőforrások tekintetében:

A személyzethiány elleni küzdelem

A mesterséges intelligencia átveheti az ismétlődő, időigényes feladatokat, amelyekhez gyakran nehéz munkatársakat találni, vagy amelyeket nem tartanak vonzónak. Ez segít áthidalni a szakemberhiányt és a képesítési hiányosságokat.

Az alacsony értékű munka csökkentése

Az alkalmazottak gyakran sok időt töltenek alacsony küszöbű feladatokkal, mint például az adatkeresés vagy a manuális adatbevitel és -javítás. A mesterséges intelligencia csökkentheti vagy akár ki is küszöbölheti ezeket a tevékenységeket.

A munkavállalók stratégiai feladatokra való összpontosítása

A rutinfeladatok automatizálásával az alkalmazottak mentesülnek a monoton kötelezettségek alól, és a nagyobb értékű, stratégiai tevékenységekre koncentrálhatnak, amelyek emberi ítélőképességet, kreativitást és empátiát igényelnek.

Hatékonyságnövelés és költségcsökkentés

Az automatizálás növeli a működési hatékonyságot, és csökkenti a kézi munkaerőből és az emberi hibákból eredő költségeket.

A munkavállalók megerősítése

A mesterséges intelligencia adatkezelésbe való integrálása nemcsak a vállalat működési terheitől mentesíti a vállalatot, hanem felhatalmazza az alkalmazottakat is:

A fárasztó feladatok kiküszöbölése

A mesterséges intelligencia olyan feladatokat vesz át, mint az adatkinyerés, -tisztítás, -átalakítás, -standard jelentéskészítés, -e-mail-rendezés vagy -ütemezés.

Fokozott koncentráció és munkával való elégedettség

A munkavállalók visszanyerik az idejüket és a szellemi kapacitásukat, amelyet igényesebb problémamegoldásra, kreatív feladatokra, stratégiai tervezésre és az ügyfelekkel való interakcióra fordíthatnak. Ez növelheti a munkával való elégedettséget, mivel kevesebb időt töltenek monoton munkával.

Adatdemokratizálás

A mesterséges intelligenciával működő elemzőeszközök, az önkiszolgáló platformok és az alacsony kódigényű/kódmentes megoldások lehetővé teszik a mélyreható műszaki ismeretekkel nem rendelkező alkalmazottak számára az adatokhoz való hozzáférést és elemzést, valamint az információk megszerzését. Ez elősegíti a vállalaton belüli szélesebb körű adatvezérelt kultúra kialakulását.

Az üzleti folyamatok felgyorsítása

A mesterséges intelligencia adatkezeléssel támogatott folyamatokba való integrálása felgyorsítja a munkafolyamatokat a vállalat szinte minden területén:

Értékesítés és marketing

A mesterséges intelligencia automatikusan kiértékeli és rangsorolja a leadeket, személyre szabott termékajánlásokat ad, dinamikusan módosítja az árakat, automatizálja a marketingkampányok jóváhagyását, és elemzi az ügyfelek véleményét a szöveges üzenetekből.

Ügyfélszolgálat

A mesterséges intelligencia által vezérelt chatbotok kezelik a kérések kezdeti feldolgozását, a jegyeket automatikusan kategorizálják és továbbítják a megfelelő ügynököknek, a mesterséges intelligencia pedig megfelelő válaszokat javasol a gyakran ismételt kérdésekre.

Pénzügy és beszerzés

A számlák automatikusan beolvashatók és feldolgozhatók, a teljes beszerzéstől a kifizetésig tartó folyamat automatizálható, a mesterséges intelligencia pedig támogatja a kockázatértékelést és a hitelképesség-ellenőrzést.

HR

Az önéletrajzok automatikusan beolvashatók és kiértékelhetők, a munkavállalók be- és kilépésével kapcsolatos munkafolyamatok pedig automatizálhatók.

Műveletek

A mesterséges intelligencia optimalizálja a raktárgazdálkodást az igény-előrejelzések révén, támogatja az ellátási lánc tervezését, és lehetővé teszi a gépek prediktív karbantartását.

Alkalmas:

• Túl sok cél és célkitűzés a termékmenedzsmentben: hibaforrások és innovatív optimalizálási megközelítések – AI és SMarket segítségével

Stratégiai ajánlások a mesterséges intelligenciával támogatott adatkezeléshez

Ahhoz, hogy sikeresen kihasználhassák a mesterséges intelligencia átalakító erejét az adatkezelésben, a vállalatoknak stratégiai megközelítést kell alkalmazniuk:

MI-képes adatbázis kiépítése

Minden sikeres mesterséges intelligencia kezdeményezés alapja a kiváló minőségű és jól kezelt adat. Ezért a vállalatoknak prioritásként kell kezelniük az adatminőséget és az adatkezelést, be kell fektetniük a modern adatarchitektúrákba, az adatintegrációra kell összpontosítaniuk, és egyértelmű felelősségi köröket kell meghatározniuk.

Megfelelő mesterséges intelligenciával támogatott DMS megoldások kiválasztása

A megfelelő technológia kiválasztása kulcsfontosságú. A vállalatoknak kifejezetten értékelniük kell a potenciális DMS-szolgáltatókat az integrált mesterséges intelligencia képességeik alapján, figyelembe véve az adott igényeiket, figyelembe véve az architektúrális illeszkedést, biztosítva a zökkenőmentes integrációt, valamint értékelniük kell a használhatóságot és a demokratizálhatóságot.

A megvalósítás akadályainak leküzdése

A mesterséges intelligencia által vezérelt adatkezelés bevezetése gyakran kihívásokkal jár. A vállalatoknak foglalkozniuk kell az adatkihívásokkal, szakértelmet és know-how-t kell kiépíteniük, költségeket és erőforrásokat kell tervezniük, valamint bizalmat és változásmenedzsmentet kell kialakítaniuk.

Kezd kicsiben, skálázz gyorsan

A mesterséges intelligencia által vezérelt adatkezelésre való teljes átállás ijesztő feladat lehet. Egy pragmatikusabb és gyakran sikeresebb megközelítés a stratégiai kezdés és a fokozatos skálázás. Azonosítsa azokat a konkrét üzleti folyamatokat, amelyeket jelenleg akadályoz a manuális adatfeldolgozás, vagy amelyeknél magas a hibaszázalék. Összpontosítson a gyors, mérhető fejlesztések és a befektetés egyértelmű megtérülésének elérésére ezeken a területeken a mesterséges intelligencia használatával.

Mesterséges intelligencia stratégiák, amelyek jövőbiztossá teszik a vállalatokat

Az elemzés kiemeli a robusztus adatkezelés, a mesterséges intelligencia stratégiai integrációja és a fenntartható üzleti siker közötti elválaszthatatlan kapcsolatot a mai digitális gazdaságban. A hatékony adatkezelés az az alapvető alap, amelyre a vállalatoknak építeniük kell ahhoz, hogy teljes mértékben kiaknázhassák a mesterséges intelligencia lehetőségeit. A jövő azoké a szervezeteké, amelyek az adatokat stratégiai tőkeként értelmezik, és mesterséges intelligenciát használnak ennek a tőkének intelligens kezelésére és aktiválására. A mesterséges intelligencia által vezérelt adatkezelési stratégia megvalósítása ezért már nem opcionális lépés, hanem a jövőbeli siker szempontjából kulcsfontosságú lépés.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus