Tíz legfontosabb adatkezelő rendszer (DMS) – a dokumentumkezelő rendszerektől a felhőalapú adatbázis-kezelésig (DBMS)

Az adatkezelő rendszerek tájképe: Átfogó áttekintés

A mai adatvezérelt világban a hatékony adatkezelés már nem csupán lehetőség, hanem abszolút szükségszerűség minden méretű és iparágú vállalat számára. Az adatok gyűjtésének, tárolásának, feldolgozásának, elemzésének és felhasználásának képessége kulcsfontosságú tényező a vállalat versenyképességének, innovációjának és végső soron sikerének meghatározásában. Tekintettel az adatok gyorsan növekvő mennyiségére, az adatforrások növekvő összetettségére, valamint az adatminőség, a biztonság és a megfelelőség iránti folyamatosan növekvő igényekre, a megfelelő adatkezelő rendszer (DMS) kiválasztása egyre fontosabb stratégiai döntéssé válik.

A „top 10” adatkezelő rendszer azonosítása nem könnyű feladat. A piac dinamikus, széttagolt, és számos szállító, technológia és megoldási megközelítés jellemzi. A különböző DMS-kategóriák közötti határok egyre inkább elmosódnak, mivel a szállítók folyamatosan fejlődnek és bővítik platformjaikat új funkciókkal és integrációkkal.

A megalapozott döntés meghozatalához ezért elengedhetetlen a különböző DMS-kategóriák, azok erősségeinek és gyengeségeinek, valamint a saját vállalatunk sajátos követelményeinek mélyreható ismerete.

Alkalmas:

• A vita során gyakran hangzik el, hogy a technológiák hatékony használatának képessége ugyanolyan döntő, mint azok fejlesztése

Az adatkezelési kategóriák sokfélesége

Az „adatkezelő rendszer” kifejezés gyűjtőfogalom, amely a technológiák és megoldások széles skáláját foglalja magában. A piac összetettségének csökkentése érdekében hasznos különbséget tenni a DMS különböző kategóriái között:

Törzsadat-kezelés (MDM)

Az MDM rendszerek a törzsadatok kezelésére és konszolidálására összpontosítanak. A törzsadatok egy vállalat alapvető adatai, amelyek kulcsfontosságúak a működése szempontjából. Ide tartoznak például az ügyféladatok, a termékadatok, a beszállítói adatok, az alkalmazotti adatok és a pénzügyi adatok. Az MDM célja, hogy egy központi, konzisztens és megbízható törzsadatforrást hozzon létre, amelyet minden releváns alkalmazás és üzleti folyamat használhat. Egy hatékony MDM stratégia segít javítani az adatminőséget, csökkenteni a redundanciákat, teljesíteni a megfelelőségi követelményeket, és lehetővé tenni a megalapozott döntéshozatalt.

Ügyféladat-platformok (CDP)

Az ügyféladat-platformok (CDP-k) célja, hogy különböző forrásokból származó ügyféladatokat gyűjtsenek, egyesítsenek és aktiváljanak. A hagyományos CRM-rendszerekkel ellentétben, amelyek elsősorban a tranzakciós adatokra összpontosítanak, a CDP-k viselkedési adatokat, demográfiai adatokat, közösségi média adatokat és egyéb releváns információkat is rögzítenek egy átfogó ügyfélprofil létrehozása érdekében. A CDP-k lehetővé teszik a vállalkozások számára személyre szabott marketingkampányok futtatását, az ügyfélélmény javítását, az ügyfélszolgálat optimalizálását és az ügyfélhűség erősítését. A mesterséges intelligencia képességeinek CDP-kbe való integrálása lehetővé teszi az ügyféligények mélyebb megértését, a jövőbeli viselkedés előrejelzését és automatizált marketingtevékenységek végrehajtását.

Analitika és üzleti intelligencia (BI)

Az üzleti intelligencia (BI) rendszereket az adatok elemzésére és vizualizálására használják, hogy betekintést nyerjenek és megalapozott döntéseket hozzanak. Lehetővé teszik a vállalatok számára, hogy különböző forrásokból adatokat kinyerjenek, átalakítsanak, betöltsenek (ETL), és adattárházban vagy adattóban tárolják azokat. A BI eszközök széles körű adatelemzési funkciókat kínálnak, például jelentéskészítést, irányítópultokat, adatbányászatot, prediktív elemzést és gépi tanulást. Az adatok diagramok, grafikonok és térképek formájában történő vizualizációjával a vállalatok trendeket azonosíthatnak, mintákat tárhatnak fel, problémákat azonosíthatnak és aknázhatják ki a lehetőségeket.

Felhőalapú adatbázis-kezelő rendszerek (DBMS)

A felhőalapú adatbázis-kezelő rendszerek rugalmas, skálázható és költséghatékony módot kínálnak az adatok felhőben történő tárolására és kezelésére. Lényegében ugyanazokat a funkciókat biztosítják, mint a hagyományos helyszíni adatbázisok, de azzal az előnnyel, hogy bárhonnan elérhetők, és nem igényelnek dedikált hardvert vagy infrastruktúrát. A felhőalapú adatbázis-kezelő rendszerek különösen jól alkalmazhatók azoknak a szervezeteknek, amelyeknek nagy mennyiségű adatot kell feldolgozniuk, gyorsan növekednek, vagy rugalmas informatikai erőforrásokat igényelnek. Számos adatmodellt támogatnak, beleértve a relációs adatbázisokat, a NoSQL adatbázisokat és az adattárházakat.

Dokumentumkezelő rendszerek (DMS) / Vállalati tartalomkezelés (ECM)

A dokumentumkezelő rendszerek (DMS) és a vállalati tartalomkezelő rendszerek (ECM) a szervezeteken belüli dokumentumok és tartalmak kezelésére szolgálnak. Lehetővé teszik a dokumentumok létrehozását, tárolását, rendszerezését, keresését, verziókezelését, jóváhagyását és archiválását. A DMS/ECM rendszerek a dokumentumformátumok széles skáláját támogatják, beleértve a szöveges dokumentumokat, táblázatokat, prezentációkat, képeket, videókat és hangfelvételeket. Funkciókat kínálnak a munkafolyamatok automatizálásához, az együttműködéshez és a megfelelőséghez. A DMS/ECM rendszerek különösen fontosak azoknak a szervezeteknek, amelyeknek nagy mennyiségű dokumentumot kell feldolgozniuk, meg kell felelniük a megfelelőségi követelményeknek, vagy javítaniuk kell az alkalmazottak közötti együttműködést.

Egy független és az adatkerekű forrás-szintű AI platform integrálása minden vállalati kérdéshez: 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 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

Bővebben itt:

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

A tíz legfontosabb adatkezelő rendszer: áttekintés

Az alábbi lista a globális piacon elérhető vezető adatkezelési megoldások válogatását mutatja be. Fontos megjegyezni, hogy ez a lista nem teljes, és egy adott szervezet számára a legjobb választás az adott igényektől és prioritásoktól függ.

1. Informatica (Intelligens adatkezelő felhő)

Az Informatica egy elismert adatkezelési megoldásokat kínáló szállító, amely széles portfólióval rendelkezik, beleértve az MDM-et, az adatintegrációt, az adatminőséget, az adatirányítást és a felhőalapú adatkezelést. Az Intelligent Data Management Cloud (IDMC) egy átfogó, mesterséges intelligencia alapú platform, amely lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy hatékonyan kezeljék, védjék és hasznosítsák adataikat. Az Informatica kitűnik kiterjedt funkcióival, nagyfokú skálázhatóságával és összetett adatkörnyezetek kezelésének képességével. MI-vezérelt képességei segítenek javítani az adatok pontosságát és konzisztenciáját, felgyorsítani az adatintegrációt és egyszerűsíteni az adatirányítást. A felhasználók jelentős javulásról számolnak be az adatminőségben és az adataik gyorsabb hasznosításáról.

2. Microsoft (Azure Data Factory / Power BI / SharePoint / SQL Server)

A Microsoft az Azure felhőplatform részeként széles körű adatkezelési megoldásokat kínál. Az Azure Data Factory egy felhőalapú adatintegrációs és -vezérelt szolgáltatás, amely lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy különböző forrásokból adatokat kinyerjenek, átalakítsanak és töltsenek be. A Power BI egy vezető üzleti intelligencia (BI) platform, amely lehetővé teszi a felhasználók számára az adatok elemzését és vizualizációját, valamint interaktív irányítópultok létrehozását. A SharePoint egy együttműködési és dokumentumkezelési platform, amely lehetővé teszi a szervezetek számára a dokumentumok tárolását, rendszerezését, megosztását és közös szerkesztését. Az SQL Server egy relációs adatbázis-kezelő rendszer (RDBMS), amely mind a helyszínen, mind a felhőben elérhető. A Microsoft erőssége termékeinek és szolgáltatásainak az Azure ökoszisztémán belüli mély integrációjában rejlik, amely lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy egyetlen forrásból szerezzenek be átfogó adatkezelési megoldást.

3. SAP (Master Data Governance / Adatszolgáltatások / BusinessObjects BI / HANA Cloud)

Az SAP a vállalati szoftverek vezető szállítója, amely adatkezelési megoldások széles skáláját is kínálja. Az SAP Master Data Governance (MDG) a törzsadatok központosított kezelésére szolgáló megoldás. Az SAP Data Services egy platform az adatintegrációhoz és -átalakításhoz. Az SAP BusinessObjects BI egy üzleti intelligencia (BI) eszközökből álló csomag, amely lehetővé teszi a felhasználók számára az adatok elemzését és vizualizációját, valamint jelentések készítését. Az SAP HANA Cloud egy memóriában tárolt adatbázis, amely nagy mennyiségű adat valós idejű feldolgozására van optimalizálva. Az SAP erőssége a mély integrációja más SAP termékekkel, különösen az SAP ERP-vel és az S/4HANA-val, ami lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy zökkenőmentesen integrálják adatkezelési folyamataikat üzleti folyamataikba.

4. Salesforce (Adatfelhő / Tableau)

A Salesforce az ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) szoftverek vezető szállítója, amely portfólióját adatkezelési megoldásokkal bővítette. A Salesforce Data Cloud (korábban Customer 360) egy ügyféladat-platform (CDP), amely lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy különböző forrásokból gyűjtsenek, egységesítsenek és aktiváljanak ügyféladatokat. A Tableau egy vezető üzleti intelligencia (BI) platform, amely lehetővé teszi a felhasználók számára az adatok vizualizálását és interaktív irányítópultok létrehozását. A Salesforce erőssége az ügyfél-elköteleződés javítására és az ügyfélélmény személyre szabására való összpontosításában rejlik. A mesterséges intelligencia képességeinek Data Cloudba való integrálása lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy jobban megértsék az ügyfelek igényeit, és személyre szabott marketingkampányokat indítsanak.

5. Oracle (adatkezelő csomag / autonóm adatbázis)

Az Oracle átfogó adatkezelési megoldáscsomagot kínál, amely magában foglalja az adatintegrációt, az adatminőséget, az MDM-et és az adatbázis-kezelést. Az Oracle Autonomous Database egy felhőalapú adatbázis, amely kezeli, menti és javítja önmagát, csökkentve az adminisztratív terheket és növelve a biztonságot. Az Oracle felhőalapú megoldásai rugalmasságot és skálázhatóságot biztosítanak, lehetővé téve a szervezetek számára, hogy adatkezelési infrastruktúrájukat a változó igényeikhez igazítsák. Az Oracle átfogó platformszolgáltatóként ismert, széleskörű funkciókkal és erős jelenléttel a vállalati szegmensben.

6. IBM (InfoSphere MDM / Db2 / Watson)

Az IBM átfogó adatkezelési megoldáscsomagot kínál, amely magában foglalja az adatintegrációt, az adatminőséget, az adatirányítást és az MDM-et. Az InfoSphere MDM a törzsadatok központosított kezelésére szolgáló megoldás. A Db2 egy relációs adatbázis-kezelő rendszer (RDBMS), amely helyszíni és felhőalapú környezetben is elérhető. A Watson egy mesterséges intelligencia platform, amely lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy mesterséges intelligencia képességeket integráljanak adatkezelési folyamataikba. Az IBM erőssége a robusztus analitikai képességeiben, valamint más IBM termékekkel és a Watson mesterséges intelligencia platformmal való integrációjában rejlik.

7. Hópehely

A Snowflake egy felhőalapú adatplatform, amelyet nagy teljesítményre és skálázhatóságra optimalizáltak. Támogatja az adatintegrációt, az adattárházakat és az analitikát. A Snowflake egyedi architektúrája elválasztja a tárolást és a számítást, lehetővé téve a szervezetek számára a költségek optimalizálását és a teljesítmény javítását. A Snowflake-et gyakran használják a modern, komponálható CDP architektúrák alapjaként. A platformot a könnyű használat, a rugalmasság és a nagy mennyiségű adat hatékony feldolgozásának képessége jellemzi.

8. Semarchy (xDM)

A Semarchy egy MDM megoldásszolgáltató, amely az adatintegrációra és az egységes platformú MDM-re specializálódott. A Semarchy xDM platformja lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy hatékonyan kezeljék törzsadataikat, és egyetlen igazságforrást hozzanak létre. A Semarchy innovatív architektúrájának, könnyű használhatóságának és az összetett adatkezelési kihívások megoldására való képességének köszönhetően szerzett hírnevet.

9. Stibo Systems (MDM)

A Stibo Systems az MDM-megoldások elismert szállítója, amely segít a vállalatoknak az adatok átláthatóságának elérésében és a törzsadatokból származó stratégiai érték kinyerésében. A Stibo Systems megoldásai alkotják a gerincet azoknak a vállalatoknak, amelyek versenyelőnyként szeretnék kihasználni törzsadataikat. A Stibo Systems átfogó funkcionalitásával, iparági szakértelmével és komplex MDM-projektek sikeres megvalósításának képességével tűnik ki.

10. Enaio

Az Enaio egy német DMS/ECM rendszerek szállítója, amely a német piacra összpontosít. Az Enaio moduláris ECM megoldást kínál dokumentumkezeléshez, importáláshoz, indexeléshez és auditbiztos archiváláshoz. A megoldás különböző méretű vállalatok és speciális iparágak, például a gyógyszeripar és az orvostudomány számára alkalmas. Az Enaio felhasználóbarát jellegével, rugalmasságával és a német piac speciális követelményeinek való megfelelési képességével tűnik ki.

Alkalmas:

• Az amerikai politika inspirálja az EU technológiai vállalatait? Az USA dominanciájának szuverenitása: A felhő jövője Európában

A megfelelő DMS kiválasztása

A megfelelő adatkezelő rendszer kiválasztása összetett döntés, amely gondos mérlegelést igényel. A vállalatoknak alaposan elemezniük kell egyedi igényeiket és prioritásaikat, és össze kell hasonlítaniuk a különböző DMS-kategóriákat és szállítókat, hogy megtalálják az igényeiknek leginkább megfelelő megoldást. Célszerű átfogó értékelést végezni, referenciákat beszerezni és pilot projekteket lefuttatni annak biztosítása érdekében, hogy a kiválasztott megoldás a várt eredményeket hozza.

A mai adatvezérelt világban a hatékony adatkezelés elengedhetetlen egy vállalat sikeréhez. A megfelelő adatkezelő rendszerbe való befektetés a jövőbe való befektetés.

☑️ 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