Adatkezelő rendszerek a változásban: Stratégiák a vállalat sikeréhez az AI korában

Adatkezelés: A versenyképesség kulcsa a digitális korszakban

A mai üzleti világban, amelyet a digitalizálás és az exponenciálisan növekvő adatok jellemeznek, az adatkezelés egy tisztán technikai feladatról stratégiai szükségességre fejlődött. Az adatok már nem csupán az üzleti folyamatok terméke, hanem a modern vállalatok élete. Ezek képezik a megalapozott döntések, az operatív hatékonyság, az innováció és a versenyképesség alapját. A hatékony adatkezelés tehát döntő sikeres tényező.

Mik az adatkezelő rendszerek (DMS)?

Az adatkezelés magában foglalja a vállalaton belüli adatok teljes életciklusát: a rögzítéstől és a szervezéstől a tárolásig, a védelemig és az érvényesítésig a feldolgozásig, az elemzésig és a végső archiválásig vagy törlésig.

Az adatkezelő rendszerek (DMS) azok a technológiai eszközök és platformok, amelyek lehetővé teszik és vezérelhetik ezeket a komplex folyamatokat. A „DMS” kifejezést gyakran széles körben megragadják, és különféle rendszerkategóriákat tartalmazhatnak:

Test Data Management (MDM)

Megoldások a központi törzsadatok (például ügyfelek, termékek, beszállítók) adminisztrációjára. Az MDM rendszerek biztosítják, hogy ezek az adatok konzisztensek, helyesek és teljesek legyenek, ami képezi a megbízható elemzések és az operatív folyamatok alapját.

Ügyféladat -platformok (CDP)

Olyan platformok, amelyek egyesítik az ügyféladatokat a különböző forrásokból (például CRM, marketing automatizálás, webes elemzés), és lehetővé teszik az ügyfél egységes képet. A CDP -ket elsősorban marketingre, értékesítésre és ügyfélszolgálatra használják a személyre szabott tapasztalatok és a célzott kampányok lehetővé tétele érdekében.

Vállalati tartalomkezelés (ECM)

A nem strukturált dokumentumok és tartalom kezelésére szolgáló rendszerek (például szerződések, számlák, e -mailek). Az ECM rendszerek megkönnyítik a dokumentumok keresését, jóváhagyását és archiválását, és hozzájárulnak a megfelelési követelmények betartásához. A német nyelvű világban ezeket gyakran egyszerűen DMS -nek nevezik.

Üzleti intelligencia (BI)

Az adatok elemzésére és megjelenítésére szolgáló platformok a döntéshozatal támogatására. A BI rendszerek lehetővé teszik a trendek felismerését, a minták feltárását és a vállalat teljesítményének figyelemmel kísérését.

Felhő -adatbázis -kezelési rendszerek (DBMS)

A felhőben működtetett adatbázisok és méretezhetőség, rugalmasság és költséghatékonyság. A felhő -adatbázisokat gyakran analitikai célokra használják, mivel nagy mennyiségű adatot dolgoznak fel, és gyorsan megválaszolhatják a komplex lekérdezéseket.

Alkalmas:

• Elavult informatikai rendszerek: akadályt blokk a mesterséges intelligencia felé vezető úton

Miért nélkülözhetetlen a hatékony adatkezelés?

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

Alapítvány az operatív folyamatokhoz

Minden alkalmazás, elemzés és a vállalat minden algoritmusa a nagy minőségű adatok zökkenőmentes hozzáférésére támaszkodik. Szilárd adat alap nélkül az üzleti folyamatok nem lehetnek hatékonyak, és a digitális kezdeményezések kudarcot vallnak. Az adatkezelés képezi azt az alapot, amelyre az operatív kiválóság felépül. Példa: A termelő vállalat pontos és aktuális adatokat igényel a készletről, a gyártási tervekről és a szállítási időkről, hogy optimálisan ellenőrizze a gyártási folyamatait és elkerülje a szűk keresztmetszeteket.

A jól megalapozott döntések alapja

Az adatok képezik a jól alapított és érthető üzleti döntések alapját. A jól kezelt adatok mintáinak és trendeinek elemzésével a vállalatok jobb stratégiai kurzust készíthetnek. A DMS által biztosított magas adatminőség közvetlenül pontosabb elemzésekhez, pontosabb előrejelzésekhez és végül gyorsabb és jobb döntésekhez vezet. A konvertált adatok tehát értékes eredményekké alakulnak, amelyek versenyelőnyöket teremtenek. Példa: Az adatelemzések segítségével egy kiskereskedelmi vállalat jobban megértheti ügyfeleinek vásárlási viselkedését, és ennek megfelelően optimalizálja annak tartományát, marketing kampányait és ághelyeit.

Növelje a hatékonyságot és a termelékenységet

A hatékony adatkezelés optimalizálja az üzleti folyamatokat, értékes időt takarít meg és csökkenti az erőforrások szükségességét. Ezzel szemben a hibás adatkezelés a termelékenység jelentős veszteségéhez vezet. Egy tanulmány kimutatta, hogy a németországi alkalmazottak napi átlagosan két órát töltenek olyan adatok keresésére, ami 18 % -kal csökkenti a hatékonyságot. Azok a vállalatok, amelyek intelligens adatkezelési jelentést hajtottak végre a költségcsökkentésről és a termelékenységről. Az automatizálás, a modern DMS alapvető alkotóeleme, csökkenti a kézi beavatkozásokat és ezáltal a hibaforrásokat. Példa: A biztosítótársaság automatizált folyamatokat használhat a károsodás gyorsabb szerkesztésére és a kifizetések gyorsabbá tételére, ami növeli az ügyfelek elégedettségét és csökkenti a működési költségeket.

Az adatbiztonság és a megfelelés biztosítása

A számítógépes fenyegetések és a szigorúbb adatvédelmi előírások növelésének idején a vállalati adatok védelme egzisztenciális jelentőséggel bír. A DMS központi szerepet játszik az adatok jogosulatlan hozzáférés, veszteség vagy lopás elleni adatok biztosításában. Ugyanakkor nélkülözhetetlenek a jogi és az iparág-specifikus rendeletek, például az általános adatvédelmi rendelet (GDPR) betartásához. Az adatkezelés, azaz az adatok kezelésével kapcsolatos iránymutatások és felelősségek meghatározása az adatkezelés szerves része, és a DMS funkciók támogatják. A rendeletek nem kidolgozása érzékeny büntetésekhez és jelentős hírnév károsodásához vezethet. Példa: A pénzügyi szolgáltatónak gondoskodnia kell arról, hogy az ügyfelek adatait az alkalmazandó adatvédelmi előírásokkal összhangban védjék, és hogy a tranzakciók átláthatóak és érthetőek a pénzmosás és a csalások megelőzése érdekében.

Alkalmas:

• AI rendszerek, magas kockázatú rendszerek és az AI-törvény a vállalatok és a hatóságok gyakorlati gyakorlatához

A digitális átalakulás és az innováció támogatása

Az adatokat gyakran a digitális átalakulás „életének elixírjének” nevezik. A jövőbeli alapú technológiák, például a mesterséges intelligencia (AI), a gépi tanulás (ML), a tárgyak internete (IoT) és a fejlett elemzés óriási mennyiségű jelenlegi, pontos és biztonságos adatot igényelnek annak érdekében, hogy teljes potenciáljukat ki tudják fejleszteni. A hatékony adatkezelés megteremti a szükséges alapot ezekhez a technológiákhoz. Ezenkívül lehetővé teszi az új, adat -vezérelt üzleti modellek és innovációk fejlesztését azáltal, hogy lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy adataikat kihasználják. Példa: Az autógyártó adatelemzéseket használhat a járművek valós felhasználásának elemzésére, és ezeket az eredményeket új funkciók és szolgáltatások, például személyre szabott járművezetői segítségnyújtási rendszerek vagy előre -kereső karbantartás fejlesztésére használhatja.

Az elhanyagolás költségei

Az adatkezelés elhanyagolása észrevehető negatív következményekkel jár. A kísérlet szerint a rossz adatminőség a vállalatok értékesítésének átlagos 15 % -ának köszönhető. Az elavult adatkezelési megoldások („Legacy Systems”) értékes informatikai erőforrásokat kötnek a karbantartáshoz és a hibaelhárításhoz, és megakadályozzák a vállalatokat, hogy a teljes értéket kihozzák az adatokból. Ezenkívül az ilyen rendszerek növelik a kockázatok iránti érzékenységet, az elégedetlen ügyfelektől a súlyos biztonsági megsértésekig. A bonyolultság és a magas kézi erőfeszítés az elavult rendszerekben hatékonysághoz vezet, és akadályozza a vállalat agilitását.

Piaci vezető az adatkezelési rendszerekben

A jobb DMS -megoldás kiválasztása elengedhetetlen a vállalat sikeréhez. A piac azonban dinamikus és széttöredezett, ami megnehezíti a döntést. Számos szolgáltató különbözik a funkcionalitás, a technológia, az ár és a célcsoport szempontjából.

Az alábbiakban néhány vezető szolgáltatót az adatkezelési rendszerek területén mutatnak be, ahol a középpontjában a piaci helyzet, az erősségeik és az egyedi értékesítési pontok állnak:

Számítógép

Vezető szolgáltató az MDM, az adatok integrációja, a kormányzás és a minőség területén. Az Informatica AI -ellenőrzött megközelítést alkalmaz az adatok pontosságának és következetességének javítására. A társaságot átfogó platformszolgáltatónak tekintik, és nagy felhasználói besorolást ér el. A Forrester szerint a felhasználók az adatminőség 70%-os javulását jelentik.

Mikrosoft

Egy erős felhőszolgáltató, széles portfólióval, amely magában foglalja az Azure Data Factory -t az adatintegrációhoz és a hangszereléshez, a Power BI mint vezető elemző/BI platform, a SharePoint a dokumentumokhoz és a tartalomkezeléshez, valamint az SQL Server (Incl. SSRS) az adatbáziskezeléshez és jelentésekhez. A Microsoft erőssége az Azure ökoszisztéma mély integrációjában rejlik. Az Azure Data Factory felhasználók 60% -kal gyorsabb adatfeldolgozást jelentenek.

NEDV

Domináns a vállalati szegmensben, különösen, ha integrálódik az SAP ERP/S/4HANA -val. Az SAP SAP MDG -t kínál a törzsadatokhoz, az SAP Data Services szolgáltatásokat az adatok integrációjához és átalakításához, valamint az SAP üzleti objektumokat a BI -hez. A hangsúly a működési hatékonyságra és a többi SAP termékkel való zökkenőmentes integrációra összpontosít. Az SAP Data Services felhasználói az adatfeldolgozás 25% -os hatékonyságának növekedését jelentik.

Salesforce

Vezet a CRM területén, és erősen bővül az adatplatformokra. A Salesforce Data Cloud As CDP integrálja az AI -t a CRM adatokkal. A Tableau a BI és az adatok megjelenítésének legfontosabb megoldása. A Salesforce nagy hangsúlyt fektet az ügyfelek interakciójának javítására, és a CDP elemzések során gyakran nagyra értékelhető.

Jóslat

Robusztus eszközöket kínál az adatok integrációjához, a minőséghez és az MDM -hez. Az autonóm adatbázis csökkenti az adminisztratív erőfeszítéseket és javítja a biztonságot az automatizálás révén. A Cloud Solutions rugalmasságot és méretezhetőséget kínál. Az IDC szerint a felhasználók a műtéti hatékonyság 40%-os növekedését tapasztalják. Az Oracle átfogó platformszolgáltatónak tekinthető.

IBM

Az adatintegráció, a minőség és a kormány átfogó csomagja. Az Infosphere MDM -t a felhasználók nagyra értékelik. Az IBM erős elemzési készségeket és integrációt kínál más IBM termékekkel és a Watson AI platformmal. Az adat -ellenőrzött döntések 30%-os gyorsulása számol be. Az IBM -et platformszolgáltatónak minősítik.

Hópehely

A felhő natív adatplatformja, amely a nagy teljesítményről és a méretezhetőségről ismert. A hópehely támogatja az adatintegrációt, az adattárolást és az elemzést. Az egyedi architektúra elválasztja a tárolási és számítási teljesítményt, amely optimalizálja a költségeket és a teljesítményt. Egy BARC -vizsgálat eredményeként a felhasználók számára a lekérdezés feldolgozási idejének 50%-kal csökkent. A hópehely gyakran az újabb, „kompozit” CDP architektúrák alapjául szolgál.

Félrarmia

Magas besorolású MDM megoldás, amelyet a Gartner „Cusellic” Choice 2024 -ként ítél oda. A Semarchy az adatintegrációra és az MDM -re szakosodott, egységes platformon a hatékony adatkezeléshez.

Stibo rendszerek

A létrehozott MDM szolgáltató, amely lehetővé teszi az adatok átláthatóságát. A megoldások képezik a gerincét azoknak a vállalatoknak, amelyek stratégiai értéket akarnak felhívni a törzsadatokból.

Enaio

A német tesztekben a legjobban értékelt DMS/ECM rendszer. Az Enaio moduláris ECM megoldást kínál a dokumentumkezelés, az importálás, az indexelés és a felülvizsgálatbiztos tároláshoz. A megoldás alkalmas különféle vállalati méretekre és speciális iparágakra, például gyógyszeriparra vagy orvostudományra.

Platform vs. legjobb fajtájú

A DMS kiválasztásakor a vállalatok stratégiai döntéssel szembesülnek az építészetre vonatkozóan. A piac feszültséget mutat a két fő mondat között: integrált platformok és a speciális „legjobb fajta” megoldások között.

A nagy szolgáltatók, mint például az Informatica, az IBM, az Oracle és az SAP, kiterjedt platformokat kínálnak, amelyek az adatkezelési funkciók széles skáláját kombinálják (például MDM, adatminőség, integráció, katalogizálás). Az előnye a potenciálisan egyszerűbb integráció és egyetlen kapcsolattartó, de ezek a platformok gyakran drágábbak, és a vállalatokat inkább a szolgáltatóhoz köthetik.

Ez ellentétes a „tiszta játék” szolgáltatókkal, akik olyan meghatározott területekre összpontosítanak, mint például az MDM vagy az adatok integrációja. Ezek a megoldások gyakran rugalmasabbak és olcsóbbak lehetnek, de további integrációs erőfeszítéseket igényelhetnek.

Egy nemrégiben készült fejlemény, amely kitöri ezt a dichotómiát, a „kompozitás építészet”, különösen a CDP területén. Ez a megközelítés arra támaszkodik, hogy ne az adatokat mentse el, hanem hogy közvetlenül aktiválja a meglévő adattárházakban. Ez maximális rugalmasságot kínál és meglévő infrastruktúrát használ, de megfelelő adattárház-kapacitást és know-how-t igényel.

A platform, a legjobb vagy kompozitható platform közötti választás nagymértékben függ a meglévő informatikai tájtól, a belső készségektől, a költségvetéstől és az integrációs mélység stratégiai prioritásaitól a rugalmasságtól.

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 az AI platform kölcsönhatásba lép az összes konkrét adatforrással
  • Az SAP, a Microsoft, a Jira, a Confluence, a Salesforce, a Zoom, a Dropbox és sok 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, amelyeket az AI platformunk megold

• A hagyományos AI -megoldások pontosságának hiánya
• Adatvédelem és érzékeny adatok biztonságos kezelése
• Az egyéni AI fejlesztés magas költségei és összetettsége
• Képzett AI hiánya
• Az AI integrálása a meglévő IT rendszerekbe

Az adatkezelés jövőbeli trendei

Az adatkezelés területén állandó változások vannak kitéve, amelyeket a technológiai fejlődés és a változó üzleti követelmények vezetnek. A következő tendenciák jelentősen alakítják a jövőt:

Felhős dominancia

A felhőalapú adatkezelési megoldások felé mutató tendencia félreérthetetlen és folytatódik. A felhőplatformok olyan döntő előnyöket kínálnak, mint a méretezhetőség, a rugalmasság és a költséghatékonyság. A vállalatok egyre inkább a multi-felhő stratégiákra támaszkodnak a függőségek elkerülése, a költségek optimalizálása, a megbízhatóság növelése és a rendelkezésre álló legjobb szolgáltatások kiválasztása érdekében. Ugyanakkor a hibrid felhőplatformok megőrzik fontosságukat, különösen az erősen szabályozott iparágakban.

Kezelő mennyiség és változatosság

A világszerte előállított adatok mennyisége továbbra is exponenciálisan felrobban. Ezek az adatok szintén rendkívül változatos, és sokféle forrásból származó strukturált, strukturálatlan és félig strukturált formátumokat tartalmaznak. A hagyományos adattárházak itt elérik a korlátjukat. Ezért az olyan architektúrák, mint például az adat tavak és az adatok, a tópartok fontosabbá válnak. Az Data Lakes hatalmas mennyiségű nyers adatot takaríthat meg a különböző formátumokból. Az adatgyűjtők megpróbálják kombinálni az adat tavak rugalmasságát az adattárházak strukturálási és kezelési készségeivel annak érdekében, hogy egységes platformot hozzanak létre a tárolás, a feldolgozás, az elemzés és a gépi tanuláshoz.

Növekvő sebesség

Az adatok feldolgozásának és elemzésének sebessége döntő versenyképes tényezővé válik. A tendencia egyértelmű a hagyományos kötegelt feldolgozásból az adatfolyamok valós idejű feldolgozása felé (patak feldolgozása). Ez lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy közvetlenül az eseményekre reagáljanak, és jól meghatározott döntéseket hozzanak a történések pillanatában, hogy javítsák az ügyfelek tapasztalatait azonnali személyre szabás révén, és proaktívan felismerjék és megoldják a problémákat.

Építészeti műszakok

Az elosztott adat tájak bonyolultságának elsajátításához új építészeti koncepciókat hoznak létre:
Data Fabric: Az adatszövet olyan architektúra, amelynek célja az eltérő adatforrások, alkalmazások és rendszerek intelligens kombinációja annak érdekében, hogy az összes vállalati adatok egységes, következetes nézetét lehetővé tegyék, függetlenül attól, hogy hol tárolják őket. Azt állítják, hogy lebontja az adat silókat, egyszerűsíti az adatok integrációját és javítja az adatkezelést.
Adatháló: Az adatszövet meglehetősen központosított perspektívájával ellentétben az adatháló decentralizált megközelítést folytat. Itt az adattermékekért való felelősséget elosztják az egyes üzleti területeken (tartományok). Minden domain kezeli a saját adatait, és a meghatározott interfészek révén más területeket biztosít. A cél az, hogy növelje a tudás megszerzésének agilitását, méretezhetőségét és sebességét a monolit, központosított adatcsoportok és az adat tavak megoldásával.

Automatizálás és AI integráció

A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) integrációja az adatkezelés egyik átfogó és legfontosabb trendje. Az AI -t egyre inkább használják a feladatok automatizálására az adat életciklusának minden szakaszában, az adatintegrációtól és a minőség -ellenőrzéstől az irányításig, az elemzésig és akár a sémad tervezéséig. A „kibővített elemzés”, amelyben az AI támogatja az emberi elemzőket az adatok előkészítésében és a tudás megszerzésében, szintén egyre fontosabbá válik.

Fokozott összpontosítás az adatkezelésre, a minőségre, a biztonságra és a magánéletre

Az adatok egyre növekvő stratégiai jelentőségével és a különféle környezetek közötti eloszlással, annak minőségének, biztonságának és megfelelésük biztosításának szükségessége. Az ezen a területen fontos fejlemények az automatizált adatkezelés, az adatok megfigyelhetősége, a jobb biztonsági intézkedések, a robusztus adatvédelmi keretek, az adatminőség mint prioritás és a DataOps.

AI integráció: Az adatkezelés átalakítása

A mesterséges intelligencia (AI) integrálása az adatkezelési rendszerekbe már nem futurisztikus jövőkép, hanem alapvető stratégiai szükségességgé válik azoknak a vállalatoknak, amelyek a digitális korban versenyképesek maradnak. Tekintettel az adatok felrobbanó mennyiségére, az adatok előállításának növekvő sebességére és az adatformátumok növekvő sokféleségére, az AI elengedhetetlen ennek a bonyolultságnak és az adatok hatékony kezeléséhez.

Az AI átalakítja az adatkezelést egy gyakran reakcióképes, kézi alakú folyamatból egy proaktív, nagymértékben automatizált rendszerré. Ez a kulcsa a teljes érték megnyitásához egy vállalat adatbázisaiból, és létrehozni egy igazán adat -ellenőrzött döntéshozatalt és innovációt. Azok a vállalatok, amelyek stratégiailag használják az adatkezelésben, jelentős előnyöket kapnak.

Alkalmas:

• KI, ég a kunyhó! Itt az AI kora, és mennyire fontos az emberi tényező? 20-szor fontosabb a marketing és a kiskereskedelem számára a mesterséges intelligencia korában?

AI-alapú fejlesztések

A Ki konkrét fejlesztéseket kínál az adatkezelés központi területein:

Javított adatminőség

Az AI algoritmusok automatikusan felismerhetik és kijavíthatják a hibákat, következetlenségeket és másolatokat a nagy adatrekordokban, ami jelentősen javítja az adatminőséget. A gépi tanulás (ML) olyan rendellenességeket és túlmutatókat azonosít, amelyek jelzik a minőségi problémákat. Állítsa az AI-alapú eszközöket automatikusan. Különösen a Generative Ki (Genai) automatizálhatja és javíthatja a metaadatok és az adatok eredetének (vonal) létrehozását és kommentálását, ami elengedhetetlen az adatminőség értékeléséhez és biztosítása szempontjából.

Javított adatszervezés és integráció

Az AI automatizálja az időigényes feladatokat, például az adatmezők feltérképezését a különböző rendszerek között, összehasonlítva a sémákat és az adatformátumok átalakítását. Az AI rendszerek megérthetik a különböző forrásokból származó adatok szerkezetét és szemantikáját, és ezáltal megkönnyítik az integrációt. Az AI-alapú adatmodellezés és az automatizált séma-tervezés elősegíti az adatok logikus és hatékony rendezését. Az AI fontos szerepet játszik a strukturált és nem strukturált adatok integrációjában is, ami elengedhetetlen a modern elemzésekhez és a Genai alkalmazásokhoz.

Mélyebb és gyorsabb betekintés

Rövid idő alatt az AI értékes betekintést nyújthat hatalmas mennyiségű adatból, amely az emberi elemzők számára nehéz vagy sem. Felfedi a rejtett mintákat és korrelációkat, és pontosabb előrejelzéseket és előrejelzéseket tesz lehetővé. Az AI automatizálja a jelentések és a vizualizációk létrehozását is, ami a tudást elérhetőbbé teszi és gyorsabban érti meg. A kibővített elemző eszközök az AI -t használják az emberi elemzők munkájuk támogatására és termelékenységük növelésére.

Automatizált adatkezelés és megfelelés

Az AI automatizálja az érzékeny vagy személyes adatok azonosítását és osztályozását, ami elengedhetetlen az olyan adatvédelmi előírásoknak való megfeleléshez, mint a GDPR. Figyelemmel kíséri az adathozzáférést és a felhasználási mintákat annak érdekében, hogy felismerje a lehetséges iránymutatások megsértését vagy a biztonsági jogsértéseket a korai szakaszban, és riasztásokat válthasson ki. Az AI támogatja az adatkezelési keretek létrehozását és végrehajtását, és segíti a megfelelési követelmények kezelését. A Genai a metaadatok és a vonal alapján javíthatja a megfelelőségfigyelést és a dokumentumkezelést a metaadatok és a vonalon alapuló automatikus címkézéssel.

Műtéti előnyök

A rutin feladatok AI automatizálása az AI által az adatkezelésben jelentős működési előnyöket kínál, különös tekintettel a személyzeti erőforrásokra:

A személyzet elleni küzdelem hiánya

Az AI ismétlődő, időigényes feladatokat vállalhat, amelyekre gyakran nehéz megtalálni a személyzetet, vagy akiket vonzónak tekintnek. Ez segít áthidalni a képzett munkavállalók hiányát és a képesítési hiányosságokat.

Az alacsony értékű munka csökkentése

A munkavállalók gyakran sok időt töltenek alacsony küszöbértékű feladatokkal, például az adatkereséssel vagy a kézi adatbevitelben és a korrekcióval. Az AI csökkentheti vagy kiküszöböli ezeket a tevékenységeket.

Összpontosítson a munkavállalókra a stratégiai feladatokra

A rutin munka automatizálása enyhíti a munkavállalókat a monoton feladatoktól, és az emberi megítélés, a kreativitás és az empátia igényelését igénylő magasabb minőségű, stratégiai tevékenységekre koncentrálhat.

A hatékonyság javítása és a költségek csökkentése

Az automatizálás a műtéti hatékonyság növekedéséhez vezet, és csökkenti a kézi munka és az emberi hibák által okozott költségeket.

Az alkalmazottak megerősítése

Az AI integrálása az adatkezelésbe nemcsak operatív módon enyhíti a társaságot, hanem megerősíti a munkavállalókat is:

Az unalmas feladatok kiküszöbölése

Az AI olyan feladatokat vállal, mint az adatkivonás, a beállítás, az átalakulás, a szokásos jelentések, az e -mailek válogatása vagy az ütemezés.

A fokozott fókusz és a munka elégedettsége

A munkavállalók olyan idő- és mentális képességeket hoznak be, amelyeket felhasználhatnak igényesebb problémamegoldásokhoz, kreatív feladatokhoz, stratégiai tervezéshez és az ügyfelekkel való interakcióhoz. Ez növelheti a munka elégedettségét, mivel kevesebb időt töltenek a monoton munkával.

Adatok demokratizálódása

Az AI-alapú elemzési eszközök, az önkiszolgáló platformok és az alacsony kód/nem kódolási megoldások lehetővé teszik a munkavállalók számára, hogy hozzáférjenek az adatokhoz, elemezzék őket és ismerjék őket mély műszaki ismeretek nélkül. Ez elősegíti a vállalat szélesebb körű adat -ellenőrzött kultúráját.

Az üzleti folyamatok felgyorsítása

Az AI integrálása az adatkezelés által támogatott folyamatokba felgyorsítja a folyamatokat a vállalat szinte minden területén:

Értékesítés és marketing

Az AI automatikusan kiértékelheti és rangsorolhatja az ügyfeleket, kiejtheti a személyre szabott termékjavaslatokat, dinamikusan adaptálhatja az árakat, automatizálhatja a marketing kampánykibocsátásokat és elemzi az ügyfelek hangulatát a szövegekből.

Vevőszolgálat

Az AI chatbotok átveszik a kérdések kezdeti feldolgozását, a jegyeket automatikusan kategorizálják és továbbítják a megfelelő processzorokhoz, és a KI megfelelő válaszokat javasol a gyakori kérdésekre.

Pénzügy és beszerzés

A számlák automatikusan leolvashatók és feldolgozhatók, a teljes beszerzési folyamat automatizálható, az AI pedig támogatja a kockázatértékelést és a hitelellenőrzést.

HR

A CVS automatikusan beolvasható és kiértékelhető, és a munkavállalók beépítéséhez és kikapcsolásához szükséges munkafolyamatok automatizálhatók.

Műtét

Az AI optimalizálja a raktárkezelést a kereslet -előrejelzések révén, támogatja az ellátási lánc tervezését és lehetővé teszi a gépek előre megtekintő karbantartását (prediktív karbantartást).

Alkalmas:

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

Stratégiai ajánlások az AI-alapú adatkezeléshez

Az AI átalakító erejének sikeres felhasználása érdekében az adatkezelésben a vállalatoknak stratégiai megközelítést kell alkalmazniuk:

AI-képes adat alapok felépítése

Minden sikeres AI kezdeményezés alapja a kiváló minőségű és a jól kezelt adatok. Ezért a vállalatoknak prioritássá kell tenniük az adatminőséget és az adatkezelést, befektetniük kell a modern adat -architektúrákba, az adatok integrációjára összpontosítaniuk és meghatározzák a világos felelősségeket.

Megfelelő AI-képes DMS-megoldások kiválasztása

A megfelelő technológia kiválasztása elengedhetetlen. A vállalatoknak kifejezetten a potenciális DMS-szolgáltatókat kell értékelniük az integrált AI-készségük szerint, amelyek relevánsak a sajátos követelményeikhez, figyelembe kell venni az építészeti illeszkedést, biztosítják a zökkenőmentes integrációt, és értékelik a felhasználóbarátságot és a demokratizálódást.

A megvalósítási akadályok leküzdése

Az AI által támogatott adatkezelés bevezetése gyakran a kihívásokkal jár. A vállalatoknak foglalkozniuk kell az adat kihívásaival, fel kell építeniük a speciális ismereteket és a know-how-t, a terveket és az erőforrásokat, valamint a bizalom és a változáskezelés előmozdítását.

Kezdje a kicsi, méretarányt gyorsan

A teljes váltás az AI-vezérelt adatkezelésre hatalmas feladat lehet. Pragmatikusabb és gyakran sikeresebb megközelítés az, hogy megkezdjük a célt és a fokozatosan skálázást. Azonosítsa a kézi adatfeldolgozás által jelenleg lassulott konkrét üzleti folyamatokat, vagy magas hiba kvótákkal rendelkezik. Koncentráljon az ezeken a területeken történő javítások elérésére az AI gyors és egyértelmű ROI használatával.

AI stratégiák, amelyek fenntarthatóvá teszik a vállalatokat

Az elemzés szemlélteti a robusztus adatkezelés elválaszthatatlan kapcsolatát, a mesterséges intelligencia stratégiai integrációját és a mai digitális gazdaság fenntartható üzleti sikerét. A hatékony adatkezelés az a lényeges alap, amellyel a vállalatoknak fel kell építeniük az AI potenciáljának teljes kihasználása érdekében. A jövő azoknak a szervezeteknek tartozik, amelyek az adatokat stratégiai tőkének tekintik, és mesterséges intelligenciát használnak a tőke intelligens kezelésére és aktiválására. Az AI-vezérelt adatkezelési stratégia végrehajtása tehát már nem választható lépés, hanem döntő kurzus a jövőbeli sikerhez.

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

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

 

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