Sistemi di gestione dei dati nel cambiamento: strategie per il successo dell'azienda nell'era dell'IA

Gestione dei dati: chiave per la competitività nell'era digitale

Nel mondo degli affari di oggi, che è caratterizzato dalla digitalizzazione e dai dati in crescita esponenziale, la gestione dei dati si è sviluppata da un compito puramente tecnico a una necessità strategica. I dati non sono più solo un prodotto per processi aziendali, ma l'elisir della vita delle aziende moderne. Sono la base per decisioni solide, efficienza operativa, innovazione e competitività. L'efficace gestione dei dati è quindi un fattore di successo cruciale.

Quali sono i sistemi di gestione dei dati (DMS)?

La gestione dei dati include l'intero ciclo di vita dei dati all'interno di un'azienda: dalla registrazione e dall'organizzazione a archiviazione, protezione e validazione all'elaborazione, all'analisi e all'archiviazione o alla cancellazione finale.

I sistemi di gestione dei dati (DMS) sono gli strumenti e le piattaforme tecnologiche che consentono e controllano questi processi complessi. Il termine "DMS" è spesso ampiamente afferrato e può includere una varietà di categorie di sistemi:

Master Data Management (MDM)

Soluzioni per l'amministrazione di dati master centrali (ad es. Clienti, prodotti, fornitori). I sistemi MDM assicurano che questi dati siano coerenti, corretti e completi, il che costituisce la base per analisi affidabili e processi operativi.

Piattaforme dati dei clienti (CDP)

Le piattaforme che uniscono i dati dei clienti da varie fonti (ad es. CRM, automazione del marketing, analisi web) e consentono una visione uniforme del cliente. I CDP sono utilizzati principalmente per il marketing, le vendite e il servizio clienti per consentire esperienze personalizzate e campagne mirate.

Enterprise Content Management (ECM)

Sistemi per la gestione di documenti e contenuti non strutturati (ad esempio contratti, fatture, e -mail). I sistemi ECM facilitano la ricerca, l'approvazione e l'archiviazione dei documenti e contribuiscono alla conformità ai requisiti di conformità. Nel mondo tedesco, questi sono spesso semplicemente indicati come DM.

Business Intelligence (BI)

Piattaforme per l'analisi e la visualizzazione dei dati per supportare la decisione. I sistemi BI consentono di riconoscere le tendenze, scoprire i modelli e monitorare le prestazioni dell'azienda.

Cloud Database Management Systems (DBMS)

Database gestiti nel cloud e offrono scalabilità, flessibilità ed efficienza dei costi. I database cloud vengono spesso utilizzati per scopi analitici perché elaborano grandi quantità di dati e possono rispondere rapidamente a query complesse.

Adatto a:

• Sistemi IT obsoleti: un ostacolo sulla strada per l'intelligenza artificiale

Perché è indispensabile la gestione efficace dei dati?

La gestione strategica ed efficace dei dati è essenziale per il successo delle aziende moderne per diversi motivi:

Fondazione per processi operativi

Ogni applicazione, analisi e ogni algoritmo in un'azienda si basano sull'accesso senza soluzione di continuità a dati di alta qualità. Senza una solida base di dati, i processi aziendali non possono essere efficienti e le iniziative digitali falliscono. La gestione dei dati costituisce la base su cui è costruita l'eccellenza operativa. Un esempio: un'azienda produttrice richiede dati precisi e attuali su inventario, piani di produzione e tempi di consegna per controllare in modo ottimale i suoi processi di produzione ed evitare i colli di bottiglia.

Base per decisioni ben fondate

I dati costituiscono la base per decisioni aziendali ben fondate e comprensibili. Analizzando modelli e tendenze in dati ben gestiti, le aziende possono fare un corso strategico migliore. Un'alta qualità dei dati, garantita da DMS, porta direttamente a analisi più precise, previsioni più precise e, in definitiva, decisioni più veloci e migliori. I dati convertiti vengono quindi trasformati in risultati preziosi che creano vantaggi competitivi. Un esempio: con l'aiuto delle analisi dei dati, una società di vendita al dettaglio può comprendere meglio il comportamento di acquisto dei suoi clienti e ottimizzare la sua gamma, le sue campagne di marketing e le sue sedi di filiali di conseguenza.

Aumentare efficienza e produttività

Una gestione efficace dei dati ottimizza i processi aziendali, risparmia tempo prezioso e riduce la necessità di risorse. Al contrario, la gestione dei dati difettosa porta a una notevole perdita di produttività. Uno studio ha dimostrato che i dipendenti in Germania trascorrono in media due ore al giorno in cerca di dati, il che riduce l'efficienza del 18 percento. Le aziende che hanno implementato un rapporto di gestione dei dati intelligenti su riduzioni dei costi e aumenti della produttività. L'automazione, un componente principale del DMS moderno, riduce gli interventi manuali e quindi le fonti di errore. Un esempio: una compagnia assicurativa può utilizzare processi automatizzati per modificare più rapidamente i danni e rendere più veloci i pagamenti, il che aumenta la soddisfazione del cliente e riduce i costi operativi.

Garantire la sicurezza dei dati e la conformità

In un momento di aumento delle minacce informatiche e delle norme più rigorose sulla protezione dei dati, la protezione dei dati aziendali è di importanza esistenziale. I DM svolgono un ruolo centrale nel garantire dati contro l'accesso, la perdita o il furto non autorizzati. Allo stesso tempo, sono essenziali per il rispetto delle normative legali e specifiche del settore come il regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). La governance dei dati, ovvero la determinazione delle linee guida e delle responsabilità per il trattare dei dati, è parte integrante della gestione dei dati ed è supportata dalle funzioni DMS. La non conformità dei regolamenti può portare a punizioni sensibili e notevoli danni alla reputazione. Un esempio: un fornitore di servizi finanziari deve garantire che i dati dei clienti siano protetti in conformità con le norme applicabili sulla protezione dei dati e che le transazioni siano trasparenti e comprensibili per prevenire il riciclaggio di denaro e le frodi.

Adatto a:

• Sistemi AI, sistemi ad alto rischio e AI Act for Practice in aziende e autorità

Supporto della trasformazione e dell'innovazione digitale

I dati sono spesso definiti "elisir della vita" della trasformazione digitale. Le tecnologie a base futura come l'intelligenza artificiale (AI), l'apprendimento automatico (ML), l'Internet of Things (IoT) e l'analisi avanzata richiedono enormi quantità di dati attuali, esatti e sicuri per poter sviluppare il loro pieno potenziale. L'efficace gestione dei dati crea le basi necessarie per queste tecnologie. Inoltre, consente lo sviluppo di nuovi modelli di business e innovazioni basati sui dati consentendo alle aziende di capitalizzare i loro dati. Un esempio: un produttore di automobili può utilizzare le analisi dei dati per analizzare il comportamento dei suoi veicoli in uso reale e utilizzare questi risultati per sviluppare nuove funzioni e servizi, come sistemi di assistenza alla guida personalizzati o manutenzione in avanti.

I costi di abbandono

La negligenza della gestione dei dati ha notevoli conseguenze negative. Secondo The Experian, la scarsa qualità dei dati è dovuta ai costi di una media del 15 percento delle vendite di aziende. Le soluzioni di gestione dei dati obsolete ("sistemi legacy") vincolano le preziose risorse IT per la manutenzione e la risoluzione dei problemi e impedire alle aziende di estrarre l'intero valore dai loro dati. Inoltre, tali sistemi aumentano la suscettibilità ai rischi, dai clienti insoddisfatti a gravi violazioni della sicurezza. La complessità e l'alto sforzo manuale nei sistemi obsoleti portano all'inefficienza e ostacolano l'agilità dell'azienda.

Leader di mercato nei sistemi di gestione dei dati

La selezione della soluzione DMS giusta è fondamentale per il successo di un'azienda. Tuttavia, il mercato è dinamico e frammentato, il che rende difficile la decisione. Esistono una varietà di fornitori che differiscono in termini di funzionalità, tecnologia, prezzo e gruppo target.

Di seguito, alcuni dei principali fornitori sono presentati nel campo dei sistemi di gestione dei dati, per cui l'attenzione è rivolta alla loro posizione di mercato, ai loro punti di forza e ai loro punti di vendita unici:

Computer

Un fornitore leader nell'area di MDM, integrazione dei dati, governance e qualità. Informatica utilizza un approccio controllato dall'intelligenza artificiale per migliorare l'accuratezza e la coerenza dei dati. La società è vista come un fornitore di piattaforme completo e raggiunge elevate valutazioni degli utenti. Secondo Forrester, gli utenti segnalano un miglioramento del 70%nella qualità dei dati.

Microsoft

Un forte fornitore di cloud con un ampio portafoglio che include Azure Data Factory per l'integrazione e l'orchestrazione dei dati, Power BI come piattaforma di analisi/BI leader, SharePoint per la gestione dei documenti e dei contenuti, nonché SQL Server (incl. SSRS) per la gestione e il reporting del database. La forza di Microsoft sta nella profonda integrazione all'interno dell'ecosistema di Azure. Gli utenti di Azure Data Factory riportano un elaborazione dei dati più rapida del 60%.

LINFA

Dominante nel segmento aziendale, specialmente quando si integra con SAP ERP/S/4HANA. SAP offre SAP MDG per dati anagrafici, servizi dati SAP per l'integrazione e la trasformazione dei dati, nonché gli oggetti aziendali SAP per BI. L'attenzione è rivolta all'efficienza operativa e all'integrazione senza soluzione di continuità con altri prodotti SAP. Gli utenti di SAP Data Services riportano un aumento dell'efficienza del 25% nell'elaborazione dei dati.

Salesforce

Guidando nell'area CRM e espandersi pesantemente nelle piattaforme di dati. Salesforce Data Cloud come CDP integra AI con i dati CRM. Tableau è una soluzione principale per la visualizzazione BI e dei dati. Salesforce si concentra fortemente sul miglioramento dell'interazione con i clienti ed è spesso fortemente valutato nelle analisi CDP.

Oracolo

Offre strumenti robusti per l'integrazione dei dati, la qualità e MDM. Il database autonomo riduce lo sforzo amministrativo e migliora la sicurezza attraverso l'automazione. Le soluzioni cloud offrono flessibilità e scalabilità. Secondo IDC, gli utenti subiscono un aumento del 40%dell'efficienza chirurgica. Oracle è considerato un fornitore di piattaforme completo.

IBM

Suite completa per l'integrazione dei dati, la qualità e il governo. Infosphere MDM è fortemente valutato dagli utenti. IBM offre forti capacità di analisi e integrazione con altri prodotti IBM e la piattaforma Watson AI. È riportato da un'accelerazione del 30%di decisioni controllate dai dati. IBM è classificato come fornitore di piattaforme.

Fiocco di neve

Una piattaforma di dati nativa cloud, nota per prestazioni elevate e scalabilità. Snowflake supporta l'integrazione dei dati, i data warehousing e l'analisi. L'architettura unica separa la potenza di archiviazione e calcolo, che ottimizza i costi e le prestazioni. Uno studio del BARC ha comportato una riduzione del 50%dei tempi di elaborazione delle query per gli utenti. Snowflake funge spesso da basi per architetture CDP "composibili" più recenti.

Semarchia

Soluzione MDM altamente classificata, assegnata da Gartner come "Choice Choice 2024". Semanchy è specializzata nell'integrazione dei dati e MDM con una piattaforma uniforme per un'efficace gestione dei dati.

Sistemi Stibo

Provider MDM stabilito che consente la trasparenza dei dati. Le soluzioni formano la spina dorsale per le aziende che vogliono trarre valore strategico dai loro dati anagrafici.

Enaio

Nei test tedeschi del sistema DMS/ECM più votato. Enaio offre una soluzione ECM modulare per la gestione dei documenti, l'importazione, l'indicizzazione e l'archiviazione a prova di revisione. La soluzione è adatta a diverse dimensioni dell'azienda e settori specifici come farmaceutico o medicinale.

Piattaforma contro Best-of-Breed

Quando si sceglie un DMS, le aziende devono affrontare una decisione strategica sull'architettura. Il mercato mostra una tensione tra due frasi principali: piattaforme integrate e soluzioni specializzate "best-of-rareed".

I grandi fornitori come Informatica, IBM, Oracle e SAP offrono ampie piattaforme che combinano una vasta gamma di funzioni di gestione dei dati (come MDM, qualità dei dati, integrazione, catalogazione). Il vantaggio è l'integrazione potenzialmente più semplice e un singolo contatto, ma queste piattaforme sono spesso più costose e possono vincolare più le aziende a un fornitore.

Questo è contrario ai fornitori di "Pure Play" che si concentrano su aree specifiche come MDM o integrazione dei dati. Queste soluzioni possono spesso essere più flessibili ed economiche, ma possono richiedere un maggiore sforzo di integrazione.

Un recente sviluppo che scoppia questa dicotomia è l '"architettura composibile", specialmente nell'area CDP. Questo approccio si basa su non salvare i dati da soli, ma per attivare direttamente nei data warehouse esistenti. Ciò offre la massima flessibilità e utilizza l'infrastruttura esistente, ma richiede capacità di data warehouse corrispondenti e know-how.

La scelta tra la piattaforma, il best-of-razze o composibile dipende fortemente dal paesaggio IT esistente, dalle capacità interne, dal budget e dalla priorità strategica della profondità di integrazione rispetto alla flessibilità.

Ki-GameChanger: le soluzioni più flessibili di fabbricazione della piattaforma AI che riducono i costi, migliorano le loro decisioni e aumentano l'efficienza

Piattaforma AI indipendente: integra tutte le fonti di dati aziendali pertinenti

• Questa piattaforma di intelligenza artificiale interagisce con tutte le origini dati specifiche
  • Da SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox e molti altri sistemi di gestione dei dati
• Integrazione rapida AI: soluzioni AI su misura per le aziende in ore o giorni anziché mesi
• Infrastruttura flessibile: basata su cloud o hosting nel proprio data center (Germania, Europa, scelta libera della posizione)

• La massima sicurezza dei dati: l'uso negli studi legali è l'evidenza sicura
• Utilizzare attraverso un'ampia varietà di fonti di dati aziendali
• Scelta dei tuoi o vari modelli AI (DE, UE, USA, CN)

Sfide che la nostra piattaforma AI risolve

• Una mancanza di accuratezza delle soluzioni AI convenzionali
• Protezione dei dati e gestione sicura dei dati sensibili
• Alti costi e complessità dello sviluppo individuale dell'IA
• Mancanza di AI qualificata
• Integrazione dell'intelligenza artificiale nei sistemi IT esistenti

Tendenze future nella gestione dei dati

L'area della gestione dei dati è soggetta a costante cambiamento, guidata dal progresso tecnologico e dai cambiamenti delle requisiti aziendali. Le seguenti tendenze modellano significativamente il futuro:

Dominanza del cloud

La tendenza verso le soluzioni di gestione dei dati basate su cloud è inconfondibile e continua. Le piattaforme cloud offrono vantaggi decisivi come scalabilità, flessibilità ed efficienza dei costi. Le aziende fanno sempre più affidamento su strategie multi-cloud per evitare dipendenze, ottimizzare i costi, aumentare l'affidabilità e selezionare i migliori servizi disponibili per compiti specifici. Allo stesso tempo, le piattaforme cloud ibride mantengono la loro importanza, specialmente in settori fortemente regolamentati.

Gestione del volume e della varietà

La quantità di dati generati in tutto il mondo continua a esplodere in modo esponenziale. Questi dati sono anche estremamente diversi e includono formati strutturati, non strutturati e semi-strutturati da un'ampia varietà di fonti. I tradizionali warehouse di data raggiungono i loro limiti qui. Pertanto, architetture come i laghi di dati e le lago di dati diventano più importanti. Data Lakes può salvare enormi quantità di dati grezzi da vari formati. I dati di dati provengono a combinare la flessibilità dei laghi di dati con le capacità di strutturazione e gestione dei data warehouse al fine di creare una piattaforma uniforme per l'archiviazione, l'elaborazione, l'analisi e l'apprendimento automatico.

Aumento della velocità

La velocità con cui i dati possono essere elaborati e analizzati diventa un fattore competitivo decisivo. La tendenza è chiara dall'elaborazione tradizionale batch verso l'elaborazione in tempo reale dei flussi di dati (elaborazione del flusso). Ciò consente alle aziende di reagire direttamente agli eventi, di prendere decisioni ben fondate al momento di ciò che sta accadendo, per migliorare le esperienze dei clienti attraverso una personalizzazione immediata e riconoscere e risolvere in modo proattivo i problemi.

Turni architettonici

Al fine di padroneggiare la complessità dei paesaggi di dati distribuiti, vengono stabiliti nuovi concetti architettonici:
Fabric di dati: un tessuto di dati è un'architettura che mira a combinare in modo intelligente fonti di dati disparate, applicazioni e sistemi al fine di consentire una visione uniforme e coerente di tutti i dati aziendali, indipendentemente da dove siano archiviati. Si dice che abbattere i silos di dati, semplifica l'integrazione dei dati e migliora la governance dei dati.
Mesh di dati: in contrasto con la prospettiva piuttosto centralizzata del tessuto di dati, la mesh dei dati persegue un approccio decentralizzato. Qui la responsabilità per i prodotti di dati è distribuita a aree di business specifiche (domini). Ogni dominio gestisce i propri dati e fornisce altre aree tramite interfacce definite. L'obiettivo è aumentare l'agilità, la scalabilità e la velocità di acquisire conoscenze risolvendo team di dati monolitici, centralizzati e laghi di dati.

Automazione e integrazione dell'IA

L'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) è una delle tendenze generali e più importanti nella gestione dei dati. L'intelligenza artificiale è sempre più utilizzata per automatizzare le attività in tutte le fasi del ciclo di vita dei dati, dall'integrazione dei dati e dal controllo della qualità alla governance all'analisi e persino alla progettazione di schemi. "Analisi aumentata", in cui l'IA supporta anche gli analisti umani nella preparazione dei dati e nell'acquisizione della conoscenza, sta diventando più importante.

Aumentata attenzione alla governance dei dati, alla qualità, alla sicurezza e alla privacy

Con la crescente importanza strategica dei dati e la sua distribuzione in vari ambienti, la necessità di garantire la loro qualità, sicurezza e conformità. Gli sviluppi importanti in questo settore sono la governance automatizzata dei dati, l'osservabilità dei dati, le misure di sicurezza migliorate, i solidi quadri di protezione dei dati, la qualità dei dati come priorità e dataops.

Integrazione AI: trasformazione della gestione dei dati

L'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) nei sistemi di gestione dei dati non è più una visione futuristica, ma sta diventando una necessità strategica fondamentale per le aziende che vogliono rimanere competitive nell'era digitale. Alla luce delle quantità di dati di esplorazione, della crescente velocità della produzione di dati e della crescente varietà di formati di dati, l'IA è essenziale per gestire questa complessità e gestire efficacemente i dati.

L'intelligenza artificiale trasforma la gestione dei dati da un processo spesso reattivo e modellato manualmente in un sistema proattivo e altamente automatizzato. È la chiave per aprire l'intero valore dai database di un'azienda e stabilire una cultura davvero controllata dai dati di decisione e innovazione. Le aziende che utilizzano strategicamente nella gestione dei dati ottengono vantaggi significativi.

Adatto a:

• KI, la capanna è in fiamme! L’era dell’IA è arrivata e quanto è importante il fattore umano? 20 volte più importante per il marketing e la vendita al dettaglio nell'era dell'intelligenza artificiale?

Miglioramenti basati sull'intelligenza artificiale

KI offre miglioramenti concreti nelle aree centrali della gestione dei dati:

Qualità dei dati migliorata

Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono riconoscere e correggere automaticamente errori, incoerenze e duplicati nei record di dati di grandi dimensioni, che migliorano significativamente la qualità dei dati. L'apprendimento automatico (ML) identifica anomalie e valori anomali che indicano problemi di qualità. Strumenti basati su AI automaticamente. In particolare, il ki generativo (Genai) può automatizzare e migliorare la creazione e l'annotazione di metadati e origine dei dati (lignaggio), che è cruciale per la valutazione e garantire la qualità dei dati.

Miglioramento dell'organizzazione e integrazione dei dati

L'intelligenza artificiale automatizza le attività che consumano tempo come la mappatura dei campi di dati tra diversi sistemi, il confronto di schemi e la trasformazione dei formati di dati. I sistemi di intelligenza artificiale possono comprendere la struttura e la semantica dei dati provenienti da diverse fonti e quindi facilitare l'integrazione. La modellazione dei dati basata sull'intelligenza artificiale e la progettazione automatica dello schema aiutano a organizzare i dati logicamente ed efficiente. L'intelligenza artificiale svolge anche un ruolo importante nell'integrazione di dati strutturati e non strutturati, che è essenziale per le analisi moderne e le applicazioni Genai.

Approfondimenti più profondi e più veloci

In breve tempo, l'intelligenza artificiale può estrarre preziose intuizioni da enormi quantità di dati che sarebbero difficili o per niente per gli analisti umani. Rivela modelli e correlazioni nascoste e consente previsioni e previsioni più precise. L'intelligenza artificiale automatizza anche la creazione di report e visualizzazioni, il che rende la conoscenza più disponibile e comprende più rapidamente. Gli strumenti di analisi aumentati utilizzano l'IA per supportare gli analisti umani nel loro lavoro e aumentare la loro produttività.

Governance e conformità automatizzati dei dati

L'intelligenza artificiale automatizza l'identificazione e la classificazione di dati sensibili o personali, che è essenziale per la conformità alle normative sulla protezione dei dati come il GDPR. Può monitorare l'accesso ai dati e utilizzare i modelli per riconoscere potenziali violazioni delle linee guida o violazioni della sicurezza in una fase iniziale e innescare allarmi. L'intelligenza artificiale supporta l'istituzione e l'applicazione dei quadri di governance dei dati e aiuta a gestire i requisiti di conformità. Genai può migliorare il monitoraggio della conformità e la gestione dei documenti basati su metadati e lignaggio mediante etichettatura automatica basata su metadati e lignaggio.

Vantaggi chirurgici

L'automazione delle attività di routine dell'IA nella gestione dei dati offre significativi vantaggi operativi, in particolare per quanto riguarda le risorse del personale:

La mancanza di combattimento del personale

L'intelligenza artificiale può assumere compiti ripetitivi, che consumano il tempo per i quali spesso difficili da trovare personale o che sono considerati poco attraenti. Questo aiuta a colmare una carenza di lavoratori qualificati e lacune di qualificazione.

Riduzione del lavoro a basso valore

I dipendenti spesso trascorrono molto tempo con attività a basso soggiorno come la ricerca dei dati o l'inserimento manuale dei dati e la correzione. L'intelligenza artificiale può ridurre o eliminare queste attività.

Concentrati sui dipendenti su compiti strategici

L'automazione del lavoro di routine allevia i dipendenti di compiti monotoni e può concentrarsi su attività strategiche di qualità superiore che richiedono giudizio umano, creatività ed empatia.

Miglioramento dell'efficienza e riduzione dei costi

L'automazione porta ad un aumento dell'efficienza chirurgica e riduce i costi causati dal lavoro manuale e dagli errori umani.

Rafforzare i dipendenti

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nella gestione dei dati non solo allevia l'azienda, ma rafforza anche i dipendenti:

Eliminazione di compiti noiosi

L'intelligenza artificiale assume attività come estrazione dei dati, regolazione, trasformazione, reporting standard, ordinamento e -mail o pianificazione.

Aumento della concentrazione e soddisfazione del lavoro

I dipendenti recuperano il tempo e le capacità mentali che possono utilizzare per soluzioni problematiche più impegnative, compiti creativi, pianificazione strategica e interazione con i clienti. Ciò può aumentare la soddisfazione professionale perché viene trascorso meno tempo con il lavoro monotono.

Democratizzazione dei dati

Strumenti di analisi basati sull'intelligenza artificiale, piattaforme self-service e soluzioni a basso codice/senza codice consentono inoltre ai dipendenti di accedere ai dati, analizzarli e acquisire conoscenze senza una profonda conoscenza tecnica. Ciò promuove una più ampia cultura controllata dai dati nell'azienda.

Accelerazione dei processi aziendali

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nei processi supportati dalla gestione dei dati accelera i processi in quasi tutte le aree dell'azienda:

Vendite e marketing

L'intelligenza artificiale può valutare e dare la priorità automaticamente ai lead, pronunciare le raccomandazioni personalizzate dei prodotti, adattare i prezzi in modo dinamico, automatizzare i rilasci di campagne di marketing e analizzare gli stati d'animo dei clienti dai testi.

Assistenza clienti

I chatbot di AI assumono l'elaborazione iniziale delle richieste, i biglietti vengono automaticamente classificati e inoltrati ai processori giusti e KI suggerisce risposte adeguate per domande frequenti.

Finanza e approvvigionamento

Le fatture possono essere lette ed elaborate automaticamente, l'intero processo Procure-to-Pay può essere automatizzato e l'IA supporta la valutazione del rischio e il controllo del credito.

Hr

I CVS possono essere scansionati e valutati automaticamente e i flussi di lavoro per l'onboarding e l'offarding dei dipendenti possono essere automatizzati.

Operazioni

L'intelligenza artificiale ottimizza la gestione del magazzino attraverso le previsioni della domanda, supporta la pianificazione della catena di approvvigionamento e consente la manutenzione di assistenza in avanti (manutenzione predittiva) delle macchine.

Adatto a:

• Troppi traguardi e obiettivi nella gestione del prodotto: fonti di errore e approcci innovativi all’ottimizzazione – con AI e SMarket

Raccomandazioni strategiche per la gestione dei dati basati sull'intelligenza artificiale

Al fine di utilizzare con successo il potere trasformativo dell'IA nella gestione dei dati, le aziende dovrebbero perseguire un approccio strategico:

Costruire una base di dati capacità di AI

La base per ogni iniziativa di intelligenza artificiale di successo sono dati di alta qualità e ben gestiti. Le aziende dovrebbero quindi dare la priorità alla qualità dei dati e alla governance dei dati, investire in moderne architetture di dati, concentrarsi sull'integrazione dei dati e determinare le responsabilità chiare.

Selezione di soluzioni DMS adatte adatti ad AI

Scegliere la tecnologia giusta è cruciale. Le aziende dovrebbero valutare specificamente potenziali fornitori di DMS in base alle loro competenze di intelligenza artificiale integrate, che sono rilevanti per i loro requisiti specifici, tenere conto dell'adattamento architettonico, garantire l'integrazione senza soluzione di continuità e valutare la facilità d'uso e la democratizzazione.

Superando gli ostacoli di implementazione

L'introduzione della gestione dei dati supportata dall'intelligenza artificiale è spesso associata alle sfide. Le aziende devono affrontare le sfide dei dati, costruire conoscenze specialistiche e know-how, pianificare costi e risorse e promuovere la gestione della fiducia e delle modifiche.

Inizia in piccolo, scala rapidamente

Il passaggio completo alla gestione dei dati guidati dall'IA può essere un compito enorme. Un approccio più pragmatico e spesso più riuscito è iniziare gradualmente mirate e scalate. Identificare specifici processi aziendali che sono attualmente rallentati mediante elaborazione dei dati manuali o hanno elevate quote di errore. Concentrati sul raggiungimento di miglioramenti in queste aree usando l'IA rapidamente e un ROI chiaro.

Strategie di AI che rendono le aziende sostenibili

L'analisi illustra l'inseparabile connessione tra una solida gestione dei dati, l'integrazione strategica dell'intelligenza artificiale e il successo aziendale sostenibile nell'economia digitale di oggi. Un'efficace gestione dei dati è la base essenziale su cui le aziende devono costruire per sfruttare appieno il potenziale dell'IA. Il futuro appartiene alle organizzazioni che comprendono i dati come capitale strategico e usano l'intelligenza artificiale per gestire e attivare in modo intelligente questo capitale. L'implementazione di una strategia di gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale non è quindi più un passaggio facoltativo, ma un corso decisivo per il successo futuro.

☑️ Supporto alle PMI nella strategia, consulenza, pianificazione e implementazione

☑️ Creazione o riallineamento della strategia AI

☑️ Sviluppo aziendale pionieristico

 

Sarei felice di fungere da tuo consulente personale.

Potete contattarmi compilando il modulo di contatto qui sotto o semplicemente chiamandomi al numero +49 89 89 674 804 (Monaco) .

Non vedo l'ora di iniziare il nostro progetto comune.

 

 

Xpert.Digital è un hub per l'industria con focus su digitalizzazione, ingegneria meccanica, logistica/intralogistica e fotovoltaico.

Con la nostra soluzione di sviluppo aziendale a 360° supportiamo aziende rinomate dal nuovo business al post-vendita.

Market intelligence, smarketing, marketing automation, sviluppo di contenuti, PR, campagne email, social media personalizzati e lead nurturing fanno parte dei nostri strumenti digitali.

Potete saperne di più su: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus