Sistem Manajemen Data dalam Masa Transisi: Strategi untuk Kesuksesan Bisnis di Era AI

Manajemen data: Kunci daya saing di era digital

Dalam dunia bisnis saat ini, yang ditandai dengan digitalisasi dan volume data yang tumbuh secara eksponensial, manajemen data telah berevolusi dari tugas yang murni teknis menjadi kebutuhan strategis. Data bukan lagi sekadar produk sampingan dari proses bisnis, tetapi merupakan sumber kehidupan perusahaan modern. Data menjadi dasar bagi pengambilan keputusan yang tepat, efisiensi operasional, inovasi, dan daya saing. Oleh karena itu, manajemen data yang efektif merupakan faktor penentu keberhasilan yang sangat penting.

Apa itu sistem manajemen dokumen (DMS)?

Manajemen data mencakup seluruh siklus hidup data dalam suatu perusahaan: mulai dari pengumpulan dan pengorganisasian hingga penyimpanan, perlindungan dan validasi, serta pemrosesan, analisis, dan akhirnya pengarsipan atau penghapusan.

Sistem manajemen data (DMS) adalah alat dan platform teknologi yang memungkinkan dan mengendalikan proses-proses kompleks ini. Istilah "DMS" sering digunakan secara luas dan dapat mencakup berbagai kategori sistem:

Manajemen Data Induk (MDM)

Solusi untuk mengelola data master pusat (misalnya, pelanggan, produk, pemasok). Sistem MDM memastikan bahwa data ini konsisten, akurat, dan lengkap, sehingga menjadi dasar untuk analisis dan proses operasional yang andal.

Platform Data Pelanggan (CDP)

Platform Data Pelanggan (Customer Data Platform/CDP) adalah platform yang mengumpulkan data pelanggan dari berbagai sumber (misalnya, CRM, otomatisasi pemasaran, analitik web) dan menyediakan tampilan terpadu tentang pelanggan. CDP terutama digunakan untuk pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan untuk memungkinkan pengalaman yang dipersonalisasi dan kampanye yang ditargetkan.

Manajemen Konten Perusahaan (ECM)

Sistem untuk mengelola dokumen dan konten yang tidak terstruktur (misalnya, kontrak, faktur, email). Sistem ECM memfasilitasi pencarian, persetujuan, dan pengarsipan dokumen serta berkontribusi pada kepatuhan terhadap peraturan. Di negara-negara berbahasa Jerman, sistem ini sering disebut sebagai DMS.

Kecerdasan Bisnis (BI)

Platform untuk menganalisis dan memvisualisasikan data guna mendukung pengambilan keputusan. Sistem BI memungkinkan identifikasi tren, pengungkapan pola, dan pemantauan kinerja perusahaan.

Sistem manajemen basis data (DBMS) berbasis cloud

Basis data yang beroperasi di cloud menawarkan skalabilitas, fleksibilitas, dan efisiensi biaya. Basis data cloud sering digunakan untuk tujuan analitis karena dapat memproses sejumlah besar data dan 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 penting?

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

Landasan untuk proses operasional

Setiap aplikasi, analisis, dan algoritma dalam suatu perusahaan bergantung pada akses tanpa hambatan ke data berkualitas tinggi. Tanpa fondasi data yang solid, proses bisnis tidak dapat berjalan efisien, dan inisiatif digital akan gagal. Manajemen data membentuk fondasi tempat keunggulan operasional dibangun. Misalnya, perusahaan manufaktur membutuhkan data yang akurat dan terkini tentang tingkat persediaan, jadwal produksi, dan waktu pengiriman untuk mengoptimalkan proses produksinya dan menghindari hambatan.

Dasar untuk pengambilan keputusan yang beralasan

Data merupakan dasar bagi pengambilan keputusan bisnis yang tepat dan transparan. Dengan menganalisis pola dan tren dalam data yang dikelola dengan baik, perusahaan dapat membuat keputusan strategis yang lebih baik. Kualitas data yang tinggi, yang dipastikan oleh sistem manajemen dokumen (DMS), secara langsung mengarah pada analisis yang lebih tepat, perkiraan yang lebih akurat, dan pada akhirnya, keputusan yang lebih cepat dan lebih baik. Data yang dikelola dengan baik kemudian diubah menjadi wawasan berharga yang menciptakan keunggulan kompetitif. Misalnya, perusahaan ritel dapat menggunakan analitik data untuk lebih memahami perilaku pembelian pelanggannya dan mengoptimalkan rangkaian produk, kampanye pemasaran, dan lokasi toko sesuai dengan itu.

Meningkatkan efisiensi dan produktivitas

Manajemen data yang efektif mengoptimalkan proses bisnis, menghemat waktu berharga, dan mengurangi kebutuhan sumber daya. Sebaliknya, manajemen data yang tidak memadai menyebabkan kerugian produktivitas yang signifikan. Sebuah studi menemukan bahwa karyawan di Jerman menghabiskan rata-rata dua jam per hari untuk mencari data, mengurangi efisiensi sebesar 18 persen. Perusahaan yang telah menerapkan manajemen data cerdas, di sisi lain, melaporkan pengurangan biaya dan peningkatan produktivitas. Otomatisasi, komponen inti dari sistem manajemen dokumen (DMS) modern, mengurangi intervensi manual dan dengan demikian mengurangi potensi sumber kesalahan. Misalnya, perusahaan asuransi dapat menggunakan proses otomatis untuk memproses klaim lebih cepat dan melakukan pembayaran lebih cepat, yang meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengurangi biaya operasional.

Memastikan keamanan data dan kepatuhan

Di era meningkatnya ancaman siber dan peraturan perlindungan data yang semakin ketat, melindungi data perusahaan sangatlah penting. Sistem manajemen dokumen (DMS) memainkan peran sentral dalam melindungi data dari akses tidak sah, kehilangan, atau pencurian. Pada saat yang sama, sistem ini sangat penting untuk mematuhi peraturan hukum dan peraturan khusus industri seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR). Tata kelola data, yaitu menetapkan kebijakan dan tanggung jawab untuk menangani data, merupakan bagian integral dari manajemen data dan didukung oleh fungsionalitas DMS. Ketidakpatuhan dapat menyebabkan denda yang besar dan kerusakan reputasi yang signifikan. Misalnya, penyedia jasa keuangan harus memastikan bahwa data pelanggan dilindungi sesuai dengan peraturan perlindungan data yang berlaku dan bahwa transaksi transparan dan dapat dilacak untuk mencegah pencucian uang dan penipuan.

Cocok untuk:

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

Mendukung transformasi dan inovasi digital

Data sering digambarkan sebagai sumber kehidupan transformasi digital. Teknologi berorientasi masa depan seperti kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), Internet of Things (IoT), dan analitik canggih membutuhkan sejumlah besar data terkini, akurat, dan aman untuk mencapai potensi penuhnya. Manajemen data yang efektif menyediakan fondasi yang diperlukan untuk teknologi ini. Lebih jauh lagi, hal ini memungkinkan pengembangan model bisnis dan inovasi baru yang berbasis data dengan memberdayakan perusahaan untuk memanfaatkan data mereka. Misalnya, produsen otomotif dapat menggunakan analitik data untuk menganalisis perilaku kendaraannya dalam penggunaan di dunia nyata dan memanfaatkan wawasan ini untuk mengembangkan fitur dan layanan baru, seperti sistem bantuan pengemudi yang dipersonalisasi atau pemeliharaan prediktif.

Biaya akibat pengabaian

Mengabaikan manajemen data memiliki konsekuensi negatif yang signifikan. Menurut perkiraan Experian, kualitas data yang buruk merugikan perusahaan rata-rata 15 persen dari pendapatan mereka. Solusi manajemen data yang ketinggalan zaman ("sistem lama") menyita sumber daya TI yang berharga untuk pemeliharaan dan pemecahan masalah, sehingga mencegah perusahaan mewujudkan nilai penuh dari data mereka. Lebih jauh lagi, sistem tersebut meningkatkan kerentanan terhadap risiko, mulai dari pelanggan yang tidak puas hingga pelanggaran keamanan yang serius. Kompleksitas dan upaya manual yang tinggi yang dibutuhkan oleh sistem lama menyebabkan inefisiensi dan menghambat kelincahan perusahaan.

Pemimpin pasar dalam sistem manajemen data

Memilih sistem manajemen dokumen (DMS) yang tepat sangat penting untuk kesuksesan perusahaan. Namun, pasar yang dinamis dan terfragmentasi membuat pengambilan keputusan menjadi sulit. Terdapat banyak vendor yang berbeda dalam hal fungsionalitas, teknologi, harga, dan target pasar.

Bagian berikut memperkenalkan beberapa penyedia terkemuka di bidang sistem manajemen data, dengan fokus pada posisi pasar, kekuatan, dan keunggulan unik mereka:

Informatika

Sebagai penyedia solusi MDM, integrasi data, tata kelola, dan kualitas terkemuka, Informatica menggunakan pendekatan berbasis AI untuk meningkatkan akurasi dan konsistensi data. Perusahaan ini dianggap sebagai penyedia platform komprehensif dan menerima peringkat pengguna yang tinggi. Menurut Forrester, pengguna melaporkan peningkatan kualitas data sebesar 70%.

Microsoft

Penyedia layanan cloud yang handal dengan portofolio luas yang mencakup Azure Data Factory untuk integrasi dan orkestrasi data, Power BI sebagai platform analitik/BI terkemuka, SharePoint untuk manajemen dokumen dan konten, dan SQL Server (termasuk SSRS) untuk manajemen basis data dan pelaporan. Kekuatan Microsoft terletak pada integrasi mendalamnya dalam ekosistem Azure. Pengguna Azure Data Factory melaporkan pemrosesan data 60% lebih cepat.

GETAH

Dominan di segmen perusahaan, terutama dalam integrasi dengan SAP ERP/S/4HANA, SAP menawarkan SAP MDG untuk data master, SAP Data Services untuk integrasi dan transformasi data, dan SAP BusinessObjects untuk intelijen bisnis. Fokusnya adalah pada efisiensi operasional dan integrasi tanpa hambatan dengan produk SAP lainnya. Pengguna SAP Data Services melaporkan peningkatan efisiensi pemrosesan data sebesar 25%.

Salesforce

Sebagai pemimpin dalam CRM, Salesforce dengan cepat berekspansi ke platform data. Data Cloud-nya, sebagai CDP, mengintegrasikan AI dengan data CRM. Tableau adalah solusi terkemuka untuk BI dan visualisasi data. Salesforce sangat fokus pada peningkatan keterlibatan pelanggan dan seringkali mendapat peringkat tinggi dalam analisis CDP.

Peramal

Platform ini menawarkan alat yang andal untuk integrasi data, kualitas data, dan MDM (Managed Data Management). Autonomous Database mengurangi beban administrasi dan meningkatkan keamanan melalui otomatisasi. Solusi cloud menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas. Menurut IDC, pengguna mengalami peningkatan efisiensi operasional sebesar 40%. Oracle dianggap sebagai penyedia platform yang komprehensif.

IBM

Rangkaian solusi komprehensif untuk integrasi, kualitas, dan tata kelola data. InfoSphere MDM sangat dihargai oleh pengguna. IBM menawarkan kemampuan analitik yang kuat dan integrasi dengan produk IBM lainnya serta platform AI Watson. Laporan menunjukkan percepatan 30% dalam pengambilan keputusan berbasis data. IBM dianggap sebagai penyedia platform.

Kepingan salju

Snowflake, sebuah platform data berbasis cloud yang dikenal karena performa dan skalabilitasnya yang tinggi, mendukung integrasi data, penyimpanan data, dan analitik. Arsitekturnya yang unik memisahkan penyimpanan dan komputasi, mengoptimalkan biaya dan kinerja. Sebuah studi BARC menunjukkan pengurangan waktu pemrosesan kueri sebesar 50% bagi pengguna. Snowflake sering berfungsi sebagai fondasi untuk arsitektur CDP (Cloud Data Platform) yang lebih baru dan dapat dikombinasikan.

Semarchy

Solusi MDM yang sangat berkualitas, dianugerahi "Pilihan Pelanggan 2024" oleh Gartner. Semarchy mengkhususkan diri dalam integrasi data dan MDM dengan platform terpadu untuk manajemen data yang efisien.

Sistem Stibo

Penyedia MDM (Master Data Management) yang mapan dan memungkinkan transparansi data. Solusi mereka menjadi tulang punggung bagi perusahaan yang ingin mengekstrak nilai strategis dari data master mereka.

Enaio

Enaio adalah sistem DMS/ECM berperingkat teratas dalam pengujian di Jerman. Sistem ini menawarkan solusi ECM modular untuk manajemen dokumen, impor, pengindeksan, dan pengarsipan yang tahan audit. Solusi ini cocok untuk berbagai ukuran perusahaan dan industri tertentu seperti farmasi atau kedokteran.

Platform vs. Terbaik di Kelasnya

Saat memilih sistem manajemen dokumen (DMS), perusahaan dihadapkan pada keputusan strategis terkait arsitekturnya. Pasar menunjukkan ketegangan antara dua pendekatan utama: platform terintegrasi dan solusi "terbaik di kelasnya" yang terspesialisasi.

Vendor besar seperti Informatica, IBM, Oracle, dan SAP menawarkan platform komprehensif yang menggabungkan berbagai fungsi manajemen data (seperti MDM, kualitas data, integrasi, dan katalogisasi) dalam satu tempat. Keuntungannya terletak pada integrasi yang berpotensi lebih sederhana dan satu titik kontak; namun, platform ini seringkali lebih mahal dan dapat mengikat perusahaan lebih kuat pada satu vendor.

Sebaliknya, ada penyedia "murni" yang fokus pada area spesifik seperti MDM atau integrasi data. Solusi ini seringkali lebih fleksibel dan hemat biaya, tetapi mungkin memerlukan upaya integrasi yang lebih besar.

Perkembangan yang lebih baru yang mendobrak dikotomi ini adalah "Arsitektur Komposabel," khususnya di bidang CDP. Pendekatan ini berfokus bukan pada penyimpanan data itu sendiri, melainkan mengaktifkannya secara langsung di gudang data yang sudah ada. Hal ini menawarkan fleksibilitas maksimal dan memanfaatkan infrastruktur yang ada, tetapi membutuhkan kapasitas dan keahlian gudang data yang sesuai.

Oleh karena itu, pilihan antara platform, solusi terbaik di kelasnya (best-of-breed), atau solusi yang dapat disusun (composable) sangat bergantung pada lanskap TI yang ada, kompetensi internal, anggaran, dan prioritas strategis antara kedalaman integrasi dan fleksibilitas.

Integrasi platform AI independen dan lintas sumber data untuk semua kebutuhan bisnis - Gambar: Xpert.Digital

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 spesifik
  • 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)

Tantangan yang dipecahkan oleh platform AI kami

• Ketidaksesuaian solusi AI konvensional
• Perlindungan data dan pengelolaan data sensitif yang aman
• Biaya dan kompleksitas pengembangan AI individual yang tinggi
• Kekurangan spesialis AI yang berkualitas
• Integrasi AI ke dalam sistem TI yang sudah ada

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• AI Integrasi platform AI independen dan lintas-data untuk semua masalah perusahaan

Manajemen data berbasis AI: Kunci transformasi digital – Gambar: Xpert.Digital

Tren masa depan dalam manajemen data

Bidang manajemen data terus berkembang, didorong oleh kemajuan teknologi dan perubahan kebutuhan bisnis. Tren-tren berikut akan secara signifikan membentuk masa depan:

Dominasi Awan

Tren menuju solusi manajemen data berbasis cloud tidak dapat dipungkiri dan terus berkembang. Platform cloud menawarkan keunggulan penting seperti skalabilitas, fleksibilitas, dan efisiensi biaya. Semakin banyak perusahaan mengadopsi strategi multi-cloud untuk menghindari ketergantungan, mengoptimalkan biaya, meningkatkan ketahanan, dan memilih layanan terbaik yang tersedia untuk tugas-tugas tertentu. Pada saat yang sama, platform cloud hybrid tetap penting, terutama di industri yang sangat diatur.

Menangani Volume dan Variasi

Jumlah data yang dihasilkan di seluruh dunia terus meningkat secara eksponensial. Data ini juga sangat beragam, mencakup format terstruktur, tidak terstruktur, dan semi-terstruktur dari berbagai sumber. Gudang data tradisional telah mencapai batas kemampuannya. Oleh karena itu, arsitektur seperti data lake dan data lakehouse semakin penting. Data lake dapat menyimpan sejumlah besar data mentah dalam berbagai format. Data lakehouse berupaya menggabungkan fleksibilitas data lake dengan kemampuan penataan dan pengelolaan gudang data untuk menciptakan platform terpadu untuk penyimpanan, pemrosesan, analitik, dan pembelajaran mesin.

Meningkatkan Kecepatan

Kecepatan pemrosesan dan analisis data menjadi faktor kompetitif yang sangat penting. Trennya jelas bergeser dari pemrosesan batch tradisional menuju pemrosesan aliran data secara real-time. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk bereaksi segera terhadap peristiwa, membuat keputusan yang tepat saat itu juga, meningkatkan pengalaman pelanggan melalui personalisasi instan, dan secara proaktif mengidentifikasi serta menyelesaikan masalah.

Pergeseran Arsitektur

Untuk mengelola kompleksitas lanskap data terdistribusi, konsep arsitektur baru bermunculan:
Data Fabric: Data Fabric adalah arsitektur yang bertujuan untuk menghubungkan sumber data, aplikasi, dan sistem yang berbeda secara cerdas untuk memungkinkan pandangan terpadu dan konsisten dari semua data perusahaan, terlepas dari di mana data tersebut disimpan. Arsitektur ini dirancang untuk memecah silo data, menyederhanakan integrasi data, dan meningkatkan tata kelola data.
Data Mesh: Berbeda dengan pandangan Data Fabric yang lebih terpusat, Data Mesh mengambil pendekatan terdesentralisasi. Di sini, tanggung jawab atas produk data didistribusikan ke seluruh unit bisnis (domain) tertentu. Setiap domain mengelola datanya sendiri dan menyediakannya untuk unit lain melalui antarmuka yang telah ditentukan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kelincahan, skalabilitas, dan kecepatan wawasan dengan beralih dari tim data dan data lake yang monolitik dan terpusat.

Otomatisasi dan Integrasi AI

Integrasi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) adalah salah satu tren paling menyeluruh dan penting dalam manajemen data. AI semakin banyak digunakan untuk mengotomatisasi tugas di semua fase siklus hidup data, mulai dari integrasi data dan jaminan kualitas hingga tata kelola, analisis, dan bahkan desain skema. Analitik yang ditingkatkan, di mana AI membantu analis manusia dalam persiapan data dan pembuatan wawasan, juga semakin penting.

Peningkatan Fokus pada Tata Kelola Data, Kualitas, Keamanan, dan Privasi

Dengan meningkatnya pentingnya data secara strategis dan distribusinya di berbagai lingkungan, kebutuhan untuk memastikan kualitas, keamanan, dan kepatuhannya juga meningkat. Perkembangan kunci di bidang ini meliputi tata kelola data otomatis, pengamatan data, peningkatan langkah-langkah keamanan, kerangka kerja perlindungan data yang kuat, memprioritaskan kualitas data, dan DataOps.

Integrasi AI: Transformasi Manajemen Data

Integrasi kecerdasan buatan (AI) ke dalam sistem manajemen data bukan lagi visi futuristik, tetapi berkembang menjadi kebutuhan strategis mendasar bagi perusahaan yang ingin tetap kompetitif di era digital. Mengingat volume data yang meledak, kecepatan generasi data yang meningkat, dan keragaman format data yang semakin besar, AI sangat penting untuk mengelola kompleksitas ini dan menangani data secara efektif.

AI mengubah manajemen data dari proses manual yang seringkali reaktif menjadi sistem proaktif yang sangat otomatis. Ini adalah kunci untuk membuka nilai penuh dari aset data perusahaan dan membangun budaya pengambilan keputusan dan inovasi yang benar-benar berbasis data. Perusahaan yang secara strategis menerapkan AI dalam manajemen data akan memperoleh 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?

Peningkatan yang didukung AI

AI menawarkan peningkatan nyata di bidang-bidang utama manajemen data:

Peningkatan kualitas data

Algoritma AI dapat secara otomatis mendeteksi dan memperbaiki kesalahan, inkonsistensi, dan duplikasi dalam kumpulan data besar, sehingga secara signifikan meningkatkan kualitas data. Pembelajaran mesin (ML) mengidentifikasi anomali dan outlier yang menunjukkan masalah kualitas. Alat berbasis AI secara otomatis menstandarisasi dan membersihkan data. Secara khusus, AI generatif (GenAI) dapat mengotomatiskan dan meningkatkan pembuatan dan anotasi metadata dan silsilah data, yang sangat penting untuk menilai dan memastikan kualitas data.

Peningkatan pengorganisasian dan integrasi data

AI mengotomatiskan tugas-tugas yang memakan waktu seperti memetakan bidang data antar sistem yang berbeda, mencocokkan skema, dan mengubah format data. Sistem AI dapat memahami struktur dan semantik data dari berbagai sumber, sehingga memfasilitasi integrasi. Pemodelan data berbasis AI dan desain skema otomatis membantu mengatur data secara logis dan efisien. AI juga memainkan peran penting dalam mengintegrasikan data terstruktur dan tidak terstruktur, yang sangat penting untuk analitik modern dan aplikasi GenAI.

Wawasan yang lebih mendalam dan lebih cepat

AI dapat dengan cepat mengekstrak wawasan berharga dari kumpulan data besar yang akan sulit atau bahkan mustahil ditemukan oleh analis manusia. AI mengungkap pola dan korelasi tersembunyi, memungkinkan prediksi dan perkiraan yang lebih akurat. AI juga mengotomatiskan pembuatan laporan dan visualisasi, sehingga wawasan menjadi lebih mudah diakses dan dipahami. Alat analitik yang ditingkatkan 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 sangat penting untuk kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data seperti GDPR. AI dapat memantau pola akses dan penggunaan data untuk mendeteksi potensi pelanggaran kebijakan atau pelanggaran keamanan sejak dini dan memicu peringatan. AI mendukung pembentukan dan penegakan kerangka kerja tata kelola data dan membantu mengelola persyaratan kepatuhan. GenAI dapat meningkatkan pemantauan kepatuhan dan manajemen dokumen dengan secara otomatis memberi tag pada kumpulan data berdasarkan metadata dan silsilah.

Keunggulan operasional

Mengotomatiskan tugas-tugas rutin melalui AI dalam manajemen data menawarkan keuntungan operasional yang signifikan, khususnya terkait dengan sumber daya manusia:

Mengatasi kekurangan staf

AI dapat mengambil alih tugas-tugas berulang dan memakan waktu yang seringkali sulit untuk mendapatkan tenaga kerja atau yang dianggap kurang menarik. Hal ini membantu menjembatani kekurangan keterampilan dan kesenjangan kualifikasi.

Pengurangan pekerjaan bernilai rendah

Karyawan sering menghabiskan banyak waktu untuk tugas-tugas sederhana seperti pencarian data atau entri dan koreksi data manual. AI dapat mengurangi atau menghilangkan aktivitas ini.

Memfokuskan karyawan pada tugas-tugas strategis

Dengan mengotomatiskan tugas-tugas rutin, karyawan terbebas dari tugas-tugas monoton dan dapat berkonsentrasi pada aktivitas strategis bernilai lebih tinggi yang membutuhkan penilaian manusia, kreativitas, dan empati.

Meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya

Otomatisasi mengarah pada peningkatan efisiensi operasional dan mengurangi biaya yang dikeluarkan melalui tenaga kerja manual dan kesalahan manusia.

Memperkuat karyawan

Mengintegrasikan AI ke dalam manajemen data tidak hanya meringankan beban operasional perusahaan, tetapi juga memberdayakan karyawan:

Menghilangkan tugas-tugas yang membosankan

AI mengambil alih tugas-tugas seperti ekstraksi data, pembersihan, transformasi, pelaporan standar, penyortiran email, atau penjadwalan.

Peningkatan fokus dan kepuasan kerja

Karyawan mendapatkan kembali waktu dan kapasitas mental yang dapat mereka gunakan untuk pemecahan masalah yang lebih menantang, tugas-tugas kreatif, perencanaan strategis, dan interaksi dengan pelanggan. Hal ini dapat meningkatkan kepuasan kerja, karena lebih sedikit waktu yang dihabiskan untuk pekerjaan yang monoton.

Demokratisasi data

Alat analitik berbasis AI, platform layanan mandiri, dan solusi low-code/no-code memungkinkan karyawan tanpa pengetahuan teknis mendalam untuk mengakses dan menganalisis data serta memperoleh wawasan. Hal ini mendorong budaya berbasis data yang lebih luas di dalam perusahaan.

Mempercepat proses bisnis

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

Penjualan & Pemasaran

AI dapat secara otomatis mengevaluasi dan memprioritaskan prospek, memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi, menyesuaikan harga secara dinamis, mengotomatiskan persetujuan kampanye pemasaran, dan menganalisis sentimen pelanggan dari teks.

Pelayanan pelanggan

Chatbot AI menangani pemrosesan awal permintaan, tiket secara otomatis dikategorikan dan diteruskan ke agen yang sesuai, dan AI menyarankan jawaban yang tepat untuk pertanyaan yang sering diajukan.

Keuangan & Pengadaan

Faktur dapat dibaca dan diproses secara otomatis, seluruh proses pengadaan hingga pembayaran dapat diotomatiskan, dan AI mendukung penilaian risiko serta pemeriksaan kelayakan kredit.

SDM

Resume dapat dipindai dan dievaluasi secara otomatis, dan alur kerja untuk proses perekrutan dan pemberhentian karyawan dapat diotomatiskan.

Operasi

AI mengoptimalkan manajemen gudang melalui perkiraan permintaan, mendukung perencanaan rantai pasokan, dan memungkinkan pemeliharaan mesin secara prediktif.

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 yang didukung AI

Untuk berhasil memanfaatkan kekuatan transformatif AI dalam manajemen data, perusahaan harus menerapkan pendekatan strategis:

Membangun fondasi data yang mampu mendukung AI

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

Pemilihan solusi DMS berbasis AI yang sesuai

Memilih teknologi yang tepat sangat penting. Perusahaan harus secara spesifik mengevaluasi penyedia DMS potensial berdasarkan kemampuan AI terintegrasi yang relevan dengan kebutuhan spesifik mereka, mempertimbangkan kesesuaian arsitektur, memastikan integrasi yang mulus, dan menilai kegunaan serta demokratisasi.

Mengatasi hambatan implementasi

Penerapan manajemen data berbasis AI seringkali penuh dengan tantangan. Perusahaan harus mengatasi tantangan data, membangun keahlian dan pengetahuan, merencanakan biaya dan sumber daya, serta memupuk kepercayaan dan manajemen perubahan.

Mulailah dari kecil, kembangkan dengan cepat

Transisi penuh ke manajemen data berbasis AI bisa menjadi tugas yang menakutkan. Pendekatan yang lebih pragmatis dan seringkali lebih berhasil adalah memulai secara strategis dan meningkatkannya secara bertahap. Identifikasi proses bisnis spesifik yang saat ini terhambat oleh pemrosesan data manual atau memiliki tingkat kesalahan yang tinggi. Fokuslah pada pencapaian peningkatan yang cepat dan terukur serta ROI yang jelas di area ini melalui penggunaan AI.

Strategi AI yang membuat perusahaan siap menghadapi masa depan

Analisis ini menyoroti hubungan yang tak terpisahkan antara manajemen data yang kuat, integrasi strategis kecerdasan buatan, dan kesuksesan bisnis yang berkelanjutan dalam ekonomi digital saat ini. Manajemen data yang efektif adalah fondasi penting yang harus dibangun perusahaan untuk memanfaatkan sepenuhnya 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, menerapkan strategi manajemen data berbasis AI bukan lagi langkah opsional, tetapi langkah penting untuk kesuksesan di masa depan.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

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