Sistem Manajemen Data dalam Perubahan: Strategi untuk Keberhasilan Perusahaan di Usia AI

Manajemen Data: Kunci untuk daya saing di era digital

Di dunia bisnis saat ini, yang ditandai dengan digitalisasi dan data yang tumbuh secara eksponensial, manajemen data telah berkembang dari tugas teknis murni menjadi kebutuhan strategis. Data tidak lagi hanya produk -produk dari proses bisnis, tetapi elixir kehidupan perusahaan modern. Mereka adalah dasar untuk keputusan yang baik, efisiensi operasional, inovasi dan daya saing. Oleh karena itu manajemen data yang efektif merupakan faktor keberhasilan yang penting.

Apa itu Sistem Manajemen Data (DMS)?

Manajemen data mencakup seluruh siklus hidup data dalam suatu perusahaan: dari perekaman dan organisasi hingga penyimpanan, perlindungan dan validasi hingga pemrosesan, analisis dan pengarsipan akhir atau penghapusan.

Data Management Systems (DMS) adalah alat dan platform teknologi yang memungkinkan dan mengontrol proses kompleks ini. Istilah "DMS" sering dipahami secara luas dan dapat mencakup berbagai kategori sistem:

Manajemen Data Master (MDM)

Solusi untuk administrasi data master pusat (mis. Pelanggan, produk, pemasok). Sistem MDM memastikan bahwa data ini konsisten, benar dan lengkap, yang membentuk dasar untuk analisis yang andal dan proses operasional.

Platform Data Pelanggan (CDP)

Platform yang menggabungkan data pelanggan dari berbagai sumber (mis. CRM, otomatisasi pemasaran, analisis web) dan memungkinkan tampilan seragam pelanggan. CDP terutama digunakan untuk pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan untuk memungkinkan pengalaman yang dipersonalisasi dan kampanye yang ditargetkan.

Perusahaan Manajemen Konten (ECM)

Sistem untuk pengelolaan dokumen dan konten yang tidak terstruktur (mis. Kontrak, faktur, email). Sistem ECM memfasilitasi pencarian, persetujuan dan pengarsipan dokumen dan berkontribusi untuk kepatuhan dengan persyaratan kepatuhan. Di dunia yang berbahasa Jerman, ini sering kali hanya disebut sebagai DMS.

Kecerdasan Bisnis (BI)

Platform untuk analisis dan visualisasi data untuk mendukung pengambilan keputusan. Sistem BI memungkinkan untuk mengenali tren, mengungkap pola dan memantau kinerja perusahaan.

Sistem Manajemen Database Cloud (DBMS)

Basis data yang dioperasikan di cloud dan menawarkan skalabilitas, fleksibilitas, dan efisiensi biaya. Database cloud sering digunakan untuk tujuan analitik karena mereka memproses sejumlah besar data dan dapat dengan cepat menjawab kueri yang kompleks.

Cocok untuk:

• Sistem TI yang sudah ketinggalan zaman: batu sandungan dalam perjalanan menuju kecerdasan buatan

Mengapa manajemen data yang efektif sangat diperlukan?

Manajemen data yang strategis dan efektif sangat penting untuk keberhasilan perusahaan modern karena beberapa alasan:

Yayasan untuk Proses Operasional

Setiap aplikasi, analisis, dan setiap algoritma di perusahaan bergantung pada akses mulus ke data berkualitas tinggi. Tanpa basis data yang solid, proses bisnis tidak dapat efisien dan inisiatif digital gagal. Manajemen data membentuk fondasi di mana keunggulan operasional dibangun. Contoh: Perusahaan penghasil membutuhkan data yang tepat dan saat ini tentang inventaris, rencana produksi dan waktu pengiriman untuk mengontrol proses produksinya secara optimal dan menghindari hambatan.

Dasar untuk keputusan yang ditentukan dengan baik

Data membentuk dasar untuk keputusan bisnis yang didasarkan dan dapat dipahami dengan baik dan dapat dipahami. Dengan menganalisis pola dan tren dalam data yang dikelola dengan baik, perusahaan dapat membuat kursus strategis yang lebih baik. Kualitas data yang tinggi, dipastikan oleh DMS, mengarah langsung ke analisis yang lebih tepat, ramalan yang lebih tepat dan pada akhirnya keputusan yang lebih cepat dan lebih baik. Data yang dikonversi dengan demikian diubah menjadi temuan berharga yang menciptakan keunggulan kompetitif. Contoh: Dengan bantuan analisis data, perusahaan ritel dapat lebih memahami perilaku pembelian pelanggannya dan mengoptimalkan jangkauannya, kampanye pemasarannya dan lokasi cabangnya.

Meningkatkan efisiensi dan produktivitas

Manajemen data yang efektif mengoptimalkan proses bisnis, menghemat waktu yang berharga dan mengurangi kebutuhan sumber daya. Sebaliknya, manajemen data yang rusak menyebabkan hilangnya produktivitas yang cukup besar. Sebuah studi menunjukkan bahwa karyawan di Jerman menghabiskan rata -rata dua jam sehari mencari data, yang mengurangi efisiensi sebesar 18 persen. Perusahaan yang telah menerapkan laporan manajemen data cerdas tentang pengurangan biaya dan peningkatan produktivitas. Otomasi, komponen inti dari DM modern, mengurangi intervensi manual dan dengan demikian sumber kesalahan. Contoh: Perusahaan asuransi dapat menggunakan proses otomatis untuk mengedit kerusakan lebih cepat dan melakukan pembayaran lebih cepat, yang meningkatkan kepuasan pelanggan dan menurunkan biaya operasi.

Memastikan keamanan dan kepatuhan data

Dalam masa meningkatkan ancaman dunia maya dan peraturan perlindungan data yang lebih ketat, perlindungan data perusahaan adalah kepentingan eksistensial. DMS memainkan peran sentral dalam mengamankan data terhadap akses, kehilangan atau pencurian yang tidak sah. Pada saat yang sama, mereka sangat penting untuk kepatuhan terhadap peraturan hukum dan khusus industri seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR). Tata kelola data, yaitu penentuan pedoman dan tanggung jawab untuk berurusan dengan data, merupakan bagian integral dari manajemen data dan didukung oleh fungsi DMS. Ketidakpatuhan terhadap peraturan dapat menyebabkan hukuman sensitif dan kerusakan reputasi yang cukup besar. Contoh: Penyedia layanan keuangan harus memastikan bahwa data pelanggan dilindungi sesuai dengan peraturan perlindungan data yang berlaku dan bahwa transaksi transparan dan dapat dimengerti untuk mencegah pencucian uang dan penipuan.

Cocok untuk:

• Sistem AI, Sistem Berisiko Tinggi, dan Undang-Undang AI untuk Praktik di Perusahaan dan Otoritas

Dukungan transformasi dan inovasi digital

Data sering disebut sebagai "ramuan kehidupan" dari transformasi digital. Teknologi berbasis di masa depan seperti Kecerdasan Buatan (AI), Pembelajaran Mesin (ML), Internet of Things (IoT) dan analisis lanjutan memerlukan sejumlah besar data saat ini, tepat dan aman agar dapat mengembangkan potensi penuh mereka. Manajemen data yang efektif menciptakan dasar yang diperlukan untuk teknologi ini. Selain itu, ini memungkinkan pengembangan model bisnis dan inovasi baru yang didorong data dengan memungkinkan perusahaan untuk memanfaatkan data mereka. Contoh: Produsen mobil dapat menggunakan analisis data untuk menganalisis perilaku kendaraannya secara nyata dan menggunakan temuan ini untuk mengembangkan fungsi dan layanan baru, seperti sistem bantuan pengemudi yang dipersonalisasi atau pemeliharaan penampilan ke depan.

Biaya pengabaian

Pengabaian manajemen data memiliki konsekuensi negatif yang nyata. Menurut Experian, kualitas data yang buruk disebabkan oleh biaya rata -rata 15 persen dari penjualan perusahaan. Solusi manajemen data yang sudah ketinggalan zaman (“Sistem Legacy”) mengikat sumber daya TI yang berharga untuk pemeliharaan dan pemecahan masalah dan mencegah perusahaan menarik nilai penuh dari data mereka. Selain itu, sistem tersebut meningkatkan kerentanan terhadap risiko, dari pelanggan yang tidak puas hingga pelanggaran keamanan yang serius. Kompleksitas dan upaya manual yang tinggi dalam sistem yang sudah ketinggalan zaman menyebabkan inefisiensi dan menghalangi ketangkasan perusahaan.

Pemimpin Pasar dalam Sistem Manajemen Data

Pemilihan solusi DMS yang tepat sangat penting untuk keberhasilan perusahaan. Namun, pasar dinamis dan terfragmentasi, yang membuat keputusan sulit. Ada berbagai penyedia yang berbeda dalam hal fungsionalitas, teknologi, harga dan kelompok sasaran.

Berikut ini, beberapa penyedia terkemuka disajikan di bidang sistem manajemen data, di mana fokusnya adalah pada posisi pasar mereka, kekuatan mereka dan nilai jual unik mereka:

Komputer

Penyedia terkemuka di bidang MDM, integrasi data, tata kelola dan kualitas. Informatica menggunakan pendekatan terkontrol AI untuk meningkatkan akurasi dan konsistensi data. Perusahaan ini dipandang sebagai penyedia platform yang komprehensif dan mencapai peringkat pengguna yang tinggi. Menurut Forrester, pengguna melaporkan peningkatan 70%dalam kualitas data.

Microsoft

Penyedia cloud yang kuat dengan portofolio luas yang mencakup pabrik data Azure untuk integrasi dan orkestrasi data, Power BI sebagai platform analitik/BI terkemuka, SharePoint untuk manajemen dokumen dan konten serta SQL Server (termasuk SSR) untuk manajemen dan pelaporan basis data. Kekuatan Microsoft terletak pada integrasi yang mendalam di dalam ekosistem Azure. Azure Data Factory pengguna melaporkan 60% pemrosesan data yang lebih cepat.

GETAH

Dominan di segmen perusahaan, terutama saat berintegrasi dengan SAP ERP/S/4HANA. SAP menawarkan SAP MDG untuk data master, layanan data SAP untuk integrasi dan transformasi data serta objek bisnis SAP untuk BI. Fokusnya adalah pada efisiensi operasional dan integrasi tanpa batas dengan produk SAP lainnya. Pengguna Layanan Data SAP melaporkan peningkatan efisiensi 25% dalam pemrosesan data.

Salesforce

Memimpin di area CRM dan berkembang pesat ke platform data. Salesforce Data Cloud sebagai CDP mengintegrasikan AI dengan data CRM. Tableau adalah solusi teratas untuk visualisasi BI dan data. Salesforce memiliki fokus yang kuat pada peningkatan interaksi pelanggan dan seringkali dinilai sangat tinggi dalam analisis CDP.

Peramal

Menawarkan alat yang kuat untuk integrasi data, kualitas, dan MDM. Basis data otonom mengurangi upaya administrasi dan meningkatkan keamanan melalui otomatisasi. Solusi cloud menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas. Menurut IDC, pengguna mengalami peningkatan efisiensi bedah 40%. Oracle dianggap sebagai penyedia platform yang komprehensif.

IBM

Suite komprehensif untuk integrasi data, kualitas dan pemerintahan. Infosphere MDM sangat dinilai oleh pengguna. IBM menawarkan keterampilan analisis yang kuat dan integrasi dengan produk IBM lainnya dan platform Watson AI. Dilaporkan oleh percepatan 30%dari keputusan yang dikontrol data. IBM diklasifikasikan sebagai penyedia platform.

Kepingan salju

Platform data asli cloud, yang dikenal dengan kinerja tinggi dan skalabilitas. Snowflake mendukung integrasi data, pergudangan data, dan analisis. Arsitektur unik memisahkan daya penyimpanan dan komputasi, yang mengoptimalkan biaya dan kinerja. Sebuah studi BARC menghasilkan pengurangan 50%dalam waktu pemrosesan kueri untuk pengguna. Snowflake sering berfungsi sebagai dasar untuk arsitektur CDP yang lebih baru, "komposable".

Semarchy

Solusi MDM berperingkat tinggi, diberikan oleh Gartner sebagai "Pilihan Pelanggan 2024". Semarchy mengkhususkan diri dalam integrasi data dan MDM dengan platform yang seragam untuk manajemen data yang efisien.

Sistem Stibo

Penyedia MDM yang ditetapkan yang memungkinkan transparansi data. Solusi membentuk tulang punggung bagi perusahaan yang ingin menarik nilai strategis dari data master mereka.

ENAIO

Dalam tes Jerman sistem DMS/ECM berperingkat teratas. ENAIO menawarkan solusi ECM modular untuk manajemen dokumen, impor, pengindeksan dan penyimpanan tahan revisi. Solusinya cocok untuk berbagai ukuran perusahaan dan industri spesifik seperti farmasi atau kedokteran.

Platform vs. Best-of-Breed

Saat memilih DMS, perusahaan dihadapkan dengan keputusan strategis mengenai arsitektur. Pasar menunjukkan ketegangan antara dua kalimat utama: platform terintegrasi dan solusi "terbaik-breed" khusus.

Penyedia besar seperti Informatica, IBM, Oracle dan SAP menawarkan platform luas yang menggabungkan berbagai fungsi manajemen data (seperti MDM, kualitas data, integrasi, katalog). Keuntungannya adalah integrasi yang berpotensi lebih sederhana dan satu kontak, tetapi platform ini seringkali lebih mahal dan dapat mengikat perusahaan lebih ke penyedia.

Ini bertentangan dengan penyedia “permainan murni” yang fokus pada bidang -bidang tertentu seperti MDM atau integrasi data. Solusi ini seringkali bisa lebih fleksibel dan murah, tetapi mungkin memerlukan lebih banyak upaya integrasi.

Perkembangan baru -baru ini yang memecahkan dikotomi ini adalah "arsitektur yang dapat dikomposisi", terutama di area CDP. Pendekatan ini bergantung pada tidak menyimpan data sendiri, tetapi untuk mengaktifkan langsung di gudang data yang ada. Ini menawarkan fleksibilitas maksimum dan menggunakan infrastruktur yang ada, tetapi membutuhkan kapasitas dan pengetahuan gudang data yang sesuai.

Pilihan antara platform, yang terbaik atau kompos dapat sangat tergantung pada lanskap TI yang ada, keterampilan internal, anggaran dan prioritas strategis kedalaman integrasi versus fleksibilitas.

Ki-Gamechanger: Solusi AI Platform-Tailor yang paling fleksibel yang mengurangi biaya, meningkatkan keputusan mereka dan meningkatkan efisiensi

Platform AI Independen: mengintegrasikan semua sumber data perusahaan yang relevan

• Platform AI ini berinteraksi dengan semua sumber data tertentu
  • Dari SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox dan banyak sistem manajemen data lainnya
• Integrasi AI Cepat: Solusi AI yang dibuat khusus untuk perusahaan dalam beberapa jam atau hari bukan bulan
• Infrastruktur Fleksibel: Berbasis cloud atau hosting di pusat data Anda sendiri (Jerman, Eropa, pilihan lokasi bebas)

• Keamanan Data Tertinggi: Penggunaan di Firma Hukum adalah bukti yang aman
• Gunakan di berbagai sumber data perusahaan
• Pilihan model AI Anda sendiri atau berbagai (DE, EU, USA, CN)

Menantang yang dipecahkan platform AI kami

• Kurangnya akurasi solusi AI konvensional
• Perlindungan Data dan Manajemen Data Sensitif yang Aman
• Biaya tinggi dan kompleksitas pengembangan AI individu
• Kurangnya AI yang memenuhi syarat
• Integrasi AI ke dalam sistem TI yang ada

Tren masa depan dalam manajemen data

Bidang manajemen data tunduk pada perubahan konstan, didorong oleh kemajuan teknologi dan mengubah persyaratan bisnis. Tren berikut secara signifikan membentuk masa depan:

Dominasi awan

Tren menuju solusi manajemen data berbasis cloud tidak salah lagi dan berlanjut. Platform cloud menawarkan keunggulan yang menentukan seperti skalabilitas, fleksibilitas, dan efisiensi biaya. Perusahaan semakin mengandalkan strategi multi-cloud untuk menghindari ketergantungan, mengoptimalkan biaya, meningkatkan keandalan dan untuk memilih layanan terbaik yang tersedia untuk tugas-tugas tertentu. Pada saat yang sama, platform cloud hybrid mempertahankan kepentingannya, terutama di industri yang sangat diatur.

Menangani volume dan variasi

Jumlah data yang dihasilkan di seluruh dunia terus meledak secara eksponensial. Data ini juga sangat beragam dan mencakup format terstruktur, tidak terstruktur dan semi-terstruktur dari berbagai sumber. Gudang data tradisional mencapai batasnya di sini. Oleh karena itu, arsitektur seperti danau data dan danau data menjadi lebih penting. Data Data dapat menghemat sejumlah besar data mentah dari berbagai format. Data Lakehouse mencoba menggabungkan fleksibilitas danau data dengan keterampilan penataan dan manajemen gudang data untuk membuat platform yang seragam untuk penyimpanan, pemrosesan, analitik, dan pembelajaran mesin.

Peningkatan kecepatan

Kecepatan data dapat diproses dan dianalisis menjadi faktor kompetitif yang menentukan. Tren ini jelas dari pemrosesan batch tradisional menuju pemrosesan aliran data secara real-time (pemrosesan aliran). Ini memungkinkan perusahaan untuk bereaksi langsung terhadap peristiwa, untuk membuat keputusan yang ditentukan dengan baik pada saat apa yang terjadi, untuk meningkatkan pengalaman pelanggan melalui personalisasi langsung dan untuk secara proaktif mengenali dan memecahkan masalah.

Pergeseran arsitektur

Untuk menguasai kompleksitas lanskap data terdistribusi, konsep arsitektur baru ditetapkan:
Fabric Data: Kain data adalah arsitektur yang bertujuan untuk secara cerdas menggabungkan sumber data, aplikasi, dan sistem yang berbeda untuk memungkinkan pandangan yang seragam dan konsisten dari semua data perusahaan, terlepas dari di mana mereka disimpan. Dikatakan untuk memecah silo data, menyederhanakan integrasi data dan meningkatkan tata kelola data.
Data mesh: Berbeda dengan perspektif yang agak terpusat dari kain data, data mesh mengejar pendekatan terdesentralisasi. Di sini tanggung jawab untuk produk data didistribusikan ke bidang bisnis tertentu (domain). Setiap domain mengelola data Anda sendiri dan memberi Anda area lain melalui antarmuka yang ditentukan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kelincahan, skalabilitas, dan kecepatan mendapatkan pengetahuan dengan menyelesaikan tim data monolitik, terpusat dan danau data.

Otomatisasi dan Integrasi AI

Integrasi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) adalah salah satu tren menyeluruh dan paling penting dalam manajemen data. AI semakin banyak digunakan untuk mengotomatisasi tugas di semua fase siklus hidup data, dari integrasi data dan pemeriksaan kualitas hingga tata kelola hingga analisis dan bahkan desain skema. “Augmented Analytics”, di mana AI mendukung analis manusia dalam persiapan data dan akuisisi pengetahuan, juga menjadi lebih penting.

Tinggi fokus pada tata kelola data, kualitas, keamanan, dan privasi

Dengan meningkatnya pentingnya strategis data dan distribusinya di berbagai lingkungan, kebutuhan untuk memastikan kualitas, keamanan, dan kepatuhan mereka. Perkembangan penting di bidang ini adalah tata kelola data otomatis, observabilitas data, langkah -langkah keamanan yang lebih baik, kerangka kerja perlindungan data yang kuat, kualitas data sebagai prioritas dan dataOps.

Integrasi AI: Transformasi Manajemen Data

Integrasi kecerdasan buatan (AI) dalam sistem manajemen data tidak lagi merupakan visi futuristik, tetapi menjadi kebutuhan strategis mendasar bagi perusahaan yang ingin tetap kompetitif di era digital. Mengingat jumlah data yang meledak, peningkatan kecepatan produksi data dan meningkatnya variasi format data, AI sangat penting untuk mengelola kompleksitas ini dan secara efektif mengelola data.

AI mengubah manajemen data dari proses yang sering reaktif dan berbentuk manual menjadi sistem proaktif dan sangat otomatis. Ini adalah kunci untuk membuka nilai penuh dari database perusahaan dan untuk membangun budaya pengambilan keputusan dan inovasi yang benar -benar dikontrol data. Perusahaan yang digunakan secara strategis dalam manajemen data mendapatkan keuntungan yang signifikan.

Cocok untuk:

• KI, gubuknya terbakar! Era AI telah tiba dan seberapa pentingkah faktor manusia? 20x lebih penting untuk pemasaran dan ritel di era AI?

Perbaikan berbasis AI

KI menawarkan peningkatan konkret di bidang pusat manajemen data:

Kualitas data yang ditingkatkan

Algoritma AI dapat secara otomatis mengenali dan memperbaiki kesalahan, ketidakkonsistenan dan duplikat dalam catatan data besar, yang secara signifikan meningkatkan kualitas data. Pembelajaran Mesin (ML) mengidentifikasi anomali dan outlier yang menunjukkan masalah kualitas. Berdiri alat berbasis AI secara otomatis. Secara khusus, KI generatif (Genai) dapat mengotomatisasi dan meningkatkan pembuatan dan anotasi metadata dan asal data (garis keturunan), yang sangat penting untuk evaluasi dan memastikan kualitas data.

Organisasi dan integrasi data yang ditingkatkan

AI mengotomatiskan tugas yang menghabiskan waktu seperti pemetaan bidang data antara sistem yang berbeda, membandingkan skema dan transformasi format data. Sistem AI dapat memahami struktur dan semantik data dari sumber yang berbeda dan dengan demikian memfasilitasi integrasi. Pemodelan data berbasis AI dan desain skema otomatis membantu mengatur data secara logis dan efisien. AI juga memainkan peran penting dalam integrasi data terstruktur dan tidak terstruktur, yang sangat penting untuk analisis modern dan aplikasi Genai.

Wawasan yang lebih dalam dan lebih cepat

Dalam waktu singkat, AI dapat mengekstraksi wawasan berharga dari sejumlah besar data yang akan sulit atau tidak sama sekali untuk analis manusia. Ini mengungkapkan pola dan korelasi tersembunyi dan memungkinkan prediksi dan ramalan yang lebih tepat. AI juga mengotomatiskan penciptaan laporan dan visualisasi, yang membuat pengetahuan lebih tersedia dan memahami lebih cepat. Alat analitik augmented menggunakan AI untuk mendukung analis manusia dalam pekerjaan mereka dan meningkatkan produktivitas mereka.

Tata kelola dan kepatuhan data otomatis

AI mengotomatiskan identifikasi dan klasifikasi data sensitif atau pribadi, yang penting untuk kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data seperti GDPR. Ini dapat memantau akses data dan menggunakan pola untuk mengenali potensi pelanggaran pedoman atau pelanggaran keamanan pada tahap awal dan memicu alarm. AI mendukung pendirian dan penegakan kerangka kerja tata kelola data dan membantu mengelola persyaratan kepatuhan. Genai dapat meningkatkan pemantauan kepatuhan dan manajemen dokumen berdasarkan metadata dan garis keturunan dengan penandaan otomatis berdasarkan metadata dan garis keturunan.

Keuntungan bedah

Otomatisasi tugas rutin oleh AI dalam manajemen data menawarkan keunggulan operasional yang signifikan, terutama yang berkaitan dengan sumber daya personel:

Kurangnya Personil Memerangi

AI dapat mengambil tugas yang berulang -ulang, yang menghabiskan waktu yang seringkali sulit untuk menemukan staf atau yang dianggap tidak menarik. Ini membantu menjembatani kekurangan pekerja terampil dan kesenjangan kualifikasi.

Pengurangan pekerjaan nilai rendah

Karyawan sering menghabiskan banyak waktu dengan tugas -tugas berimpor rendah seperti pencarian data atau entri dan koreksi data manual. AI dapat mengurangi atau menghilangkan kegiatan ini.

Fokus pada karyawan pada tugas strategis

Otomatisasi pekerjaan rutin meringankan karyawan dari tugas -tugas monoton dan dapat berkonsentrasi pada kegiatan strategis berkualitas lebih tinggi yang membutuhkan penilaian manusia, kreativitas, dan empati.

Peningkatan efisiensi dan pengurangan biaya

Otomasi menyebabkan peningkatan efisiensi bedah dan menurunkan biaya yang disebabkan oleh pekerjaan manual dan kesalahan manusia.

Memperkuat karyawan

Integrasi AI ke dalam manajemen data tidak hanya meringankan perusahaan secara operatif, tetapi juga memperkuat karyawan:

Penghapusan tugas yang membosankan

AI mengambil tugas seperti ekstraksi data, penyesuaian, transformasi, pelaporan standar, penyortiran atau penjadwalan email.

Meningkatkan fokus dan kepuasan kerja

Karyawan memulihkan waktu dan kapasitas mental yang dapat mereka gunakan untuk solusi masalah yang lebih menuntut, tugas kreatif, perencanaan strategis dan interaksi dengan pelanggan. Ini dapat meningkatkan kepuasan kerja karena lebih sedikit waktu yang dihabiskan dengan pekerjaan yang monoton.

Demokratisasi data

Alat analisis berbasis AI, platform swalayan, dan solusi kode rendah/no-kode juga memungkinkan karyawan untuk mengakses data, menganalisisnya dan mendapatkan pengetahuan tanpa pengetahuan teknis yang mendalam. Ini mempromosikan budaya yang dikontrol data yang lebih luas di perusahaan.

Percepatan proses bisnis

Integrasi AI ke dalam proses yang didukung manajemen data mempercepat proses di hampir semua bidang perusahaan:

Penjualan & Pemasaran

AI dapat secara otomatis mengevaluasi dan memprioritaskan prospek, mengucapkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi, mengadaptasi harga secara dinamis, mengotomatiskan rilis kampanye pemasaran dan menganalisis suasana hati pelanggan dari teks.

Pelayanan pelanggan

AI Chatbots mengambil alih pemrosesan awal pertanyaan, tiket secara otomatis dikategorikan dan diteruskan ke prosesor yang tepat, dan Ki menyarankan jawaban yang sesuai untuk pertanyaan yang sering.

Keuangan & Pengadaan

Faktur dapat dibacakan dan diproses secara otomatis, seluruh proses pengadaan-ke-bayar dapat diotomatisasi, dan AI mendukung penilaian risiko dan pemeriksaan kredit.

Jam

CVS dapat dipindai dan dievaluasi secara otomatis, dan alur kerja untuk onboarding dan offboarding karyawan dapat diotomatisasi.

Operasi

AI mengoptimalkan manajemen gudang melalui perkiraan permintaan, mendukung perencanaan rantai pasokan dan memungkinkan pemeliharaan pemeliharaan (pemeliharaan prediktif) ke depan.

Cocok untuk:

• Terlalu banyak sasaran dan sasaran dalam manajemen produk: sumber kesalahan dan pendekatan inovatif terhadap pengoptimalan – dengan AI dan SMarket

Rekomendasi Strategis untuk Manajemen Data Berbasis AI

Agar berhasil menggunakan kekuatan transformatif AI dalam manajemen data, perusahaan harus mengejar pendekatan strategis:

Membangun basis data berkemampuan AI

Dasar untuk setiap inisiatif AI yang sukses adalah data berkualitas tinggi dan dikelola dengan baik. Oleh karena itu perusahaan harus memprioritaskan kualitas data dan tata kelola data, berinvestasi dalam arsitektur data modern, fokus pada integrasi data dan menentukan tanggung jawab yang jelas.

Pilihan solusi DMS berkemampuan AI yang sesuai

Memilih teknologi yang tepat sangat penting. Perusahaan harus secara khusus mengevaluasi potensi penyedia DMS sesuai dengan keterampilan AI terintegrasi mereka, yang relevan untuk persyaratan spesifik mereka, memperhitungkan kecocokan arsitektur, memastikan integrasi yang mulus dan mengevaluasi keramahan pengguna dan demokratisasi.

Mengatasi rintangan implementasi

Pengenalan manajemen data yang didukung AI sering dikaitkan dengan tantangan. Perusahaan harus berurusan dengan tantangan data, membangun pengetahuan spesialis dan pengetahuan, merencanakan biaya dan sumber daya dan mempromosikan kepercayaan dan manajemen perubahan.

Mulai dari yang kecil, skala dengan cepat

Sakelar lengkap ke manajemen data yang digerakkan oleh AI dapat menjadi tugas yang sangat besar. Pendekatan yang lebih pragmatis dan seringkali lebih sukses adalah mulai ditargetkan dan berskala secara bertahap. Identifikasi proses bisnis tertentu yang saat ini sedang diperlambat dengan pemrosesan data manual atau memiliki kuota kesalahan tinggi. Berkonsentrasi pada pencapaian perbaikan di bidang ini dengan menggunakan AI dengan cepat dan ROI yang jelas.

Strategi AI yang membuat perusahaan berkelanjutan

Analisis ini menggambarkan hubungan yang tidak terpisahkan antara manajemen data yang kuat, integrasi strategis kecerdasan buatan dan keberhasilan bisnis yang berkelanjutan dalam ekonomi digital saat ini. Manajemen data yang efektif adalah dasar penting yang harus dibangun oleh perusahaan untuk sepenuhnya mengeksploitasi potensi AI. Masa depan adalah milik organisasi yang memahami data sebagai modal strategis dan menggunakan kecerdasan buatan untuk mengelola dan mengaktifkan modal ini secara cerdas. Oleh karena itu, implementasi strategi manajemen data yang digerakkan AI bukan lagi langkah opsional, tetapi kursus yang menentukan untuk keberhasilan di masa depan.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

 

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

 

 

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus