Sistemi di gestione dei dati in transizione: strategie per il successo aziendale nell'era dell'intelligenza artificiale

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

Nel mondo aziendale odierno, caratterizzato dalla digitalizzazione e da volumi di dati in crescita esponenziale, la gestione dei dati si è evoluta da un compito puramente tecnico a una necessità strategica. I dati non sono più un semplice sottoprodotto dei processi aziendali, ma la linfa vitale delle aziende moderne. Costituiscono la base per decisioni solide, efficienza operativa, innovazione e competitività. Una gestione efficace dei dati è quindi un fattore cruciale di successo.

Cosa sono i sistemi di gestione documentale (DMS)?

La gestione dei dati comprende l'intero ciclo di vita dei dati all'interno di un'azienda: dalla raccolta e organizzazione, all'archiviazione, alla protezione e alla convalida, fino all'elaborazione, all'analisi e all'eventuale archiviazione o eliminazione.

I sistemi di gestione dei dati (DMS) sono gli strumenti e le piattaforme tecnologiche che abilitano e controllano questi processi complessi. Il termine "DMS" è spesso utilizzato in senso ampio e può comprendere diverse categorie di sistemi:

Gestione dei dati master (MDM)

Soluzioni per la gestione di dati master centrali (ad esempio, clienti, prodotti, fornitori). I sistemi MDM garantiscono che questi dati siano coerenti, accurati e completi, costituendo la base per analisi e processi operativi affidabili.

Piattaforme dati clienti (CDP)

Le Customer Data Platform (CDP) sono piattaforme che aggregano i dati dei clienti da diverse fonti (ad esempio, CRM, marketing automation, web analytics) e forniscono una visione unificata del cliente. Le CDP sono utilizzate principalmente per il marketing, le vendite e il servizio clienti, per consentire esperienze personalizzate e campagne mirate.

Gestione dei contenuti aziendali (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 al rispetto delle normative. Nei paesi di lingua tedesca, questi sistemi sono spesso indicati semplicemente come DMS.

Business Intelligence (BI)

Piattaforme per l'analisi e la visualizzazione dei dati a supporto del processo decisionale. I sistemi di BI consentono di identificare tendenze, scoprire modelli e monitorare le performance aziendali.

Sistemi di gestione di database cloud (DBMS)

I database che operano nel cloud offrono scalabilità, flessibilità ed economicità. I ​​database cloud sono spesso utilizzati per scopi analitici perché possono elaborare grandi quantità di dati e rispondere rapidamente a query complesse.

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Perché è indispensabile una gestione efficace dei dati?

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

Fondamenti per i processi operativi

Ogni applicazione, analisi e algoritmo all'interno di un'azienda si basa su un accesso continuo a dati di alta qualità. Senza una solida base di dati, i processi aziendali non possono funzionare in modo efficiente e le iniziative digitali sono destinate al fallimento. La gestione dei dati costituisce il fondamento su cui si fonda l'eccellenza operativa. Ad esempio, un'azienda manifatturiera necessita di dati accurati e aggiornati sui livelli di inventario, sui programmi di produzione e sui tempi di consegna per ottimizzare i processi produttivi ed evitare colli di bottiglia.

Base per decisioni fondate

I dati costituiscono la base per decisioni aziendali solide e trasparenti. Analizzando modelli e tendenze in dati ben gestiti, le aziende possono prendere decisioni strategiche migliori. L'elevata qualità dei dati, garantita da un sistema di gestione documentale (DMS), porta direttamente ad analisi più precise, previsioni più accurate e, in definitiva, a decisioni più rapide e migliori. I dati gestiti vengono così trasformati in informazioni preziose che creano vantaggi competitivi. Ad esempio, un'azienda di vendita al dettaglio può utilizzare l'analisi dei dati per comprendere meglio il comportamento d'acquisto dei propri clienti e ottimizzare di conseguenza la propria gamma di prodotti, le campagne di marketing e l'ubicazione dei punti vendita.

Maggiore efficienza e produttività

Una gestione efficace dei dati ottimizza i processi aziendali, fa risparmiare tempo prezioso e riduce il fabbisogno di risorse. Al contrario, una gestione inadeguata dei dati comporta significative perdite di produttività. Uno studio ha rilevato che i dipendenti in Germania trascorrono in media due ore al giorno alla ricerca di dati, riducendo l'efficienza del 18%. Le aziende che hanno implementato una gestione intelligente dei dati, d'altra parte, segnalano riduzioni dei costi e aumenti di produttività. L'automazione, componente fondamentale dei moderni sistemi di gestione documentale (DMS), riduce l'intervento manuale e quindi le potenziali fonti di errore. Ad esempio, una compagnia assicurativa può utilizzare processi automatizzati per elaborare i sinistri più rapidamente ed effettuare i pagamenti più rapidamente, aumentando la soddisfazione del cliente e riducendo i costi operativi.

Garantire la sicurezza e la conformità dei dati

In un'epoca di crescenti minacce informatiche e normative più severe sulla protezione dei dati, la protezione dei dati aziendali è di vitale importanza. I sistemi di gestione documentale (DMS) svolgono un ruolo centrale nella salvaguardia dei dati da accessi non autorizzati, perdite o furti. Allo stesso tempo, sono essenziali per la conformità alle normative legali e specifiche di settore, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). La governance dei dati, ovvero la definizione di policy e responsabilità per la gestione dei dati, è parte integrante della gestione dei dati ed è supportata dalle funzionalità dei DMS. La mancata conformità può comportare sanzioni elevate e danni significativi alla reputazione. Ad esempio, un fornitore di servizi finanziari deve garantire che i dati dei clienti siano protetti in conformità con le normative applicabili in materia di protezione dei dati e che le transazioni siano trasparenti e tracciabili per prevenire il riciclaggio di denaro e le frodi.

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Supportare la trasformazione digitale e l'innovazione

I dati sono spesso descritti come la linfa vitale della trasformazione digitale. Tecnologie orientate al futuro come l'intelligenza artificiale (IA), il machine learning (ML), l'Internet of Things (IoT) e l'analisi avanzata richiedono enormi quantità di dati aggiornati, accurati e sicuri per raggiungere il loro pieno potenziale. Una gestione efficace dei dati fornisce 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 propri dati. Ad esempio, un produttore automobilistico può utilizzare l'analisi dei dati per analizzare il comportamento dei propri veicoli nell'uso reale e sfruttare queste informazioni per sviluppare nuove funzionalità e servizi, come sistemi di assistenza alla guida personalizzati o manutenzione predittiva.

Il costo della negligenza

Trascurare la gestione dei dati ha conseguenze negative significative. Secondo le stime di Experian, una scarsa qualità dei dati costa alle aziende in media il 15% del loro fatturato. Soluzioni di gestione dei dati obsolete ("sistemi legacy") impegnano preziose risorse IT in attività di manutenzione e risoluzione dei problemi, impedendo alle aziende di sfruttare appieno il valore dei propri dati. Inoltre, tali sistemi aumentano la vulnerabilità ai rischi, che vanno dall'insoddisfazione dei clienti a gravi violazioni della sicurezza. La complessità e l'elevato impegno manuale richiesto dai sistemi legacy portano a inefficienza e ostacolano l'agilità di un'azienda.

Leader di mercato nei sistemi di gestione dei dati

Scegliere il giusto sistema di gestione documentale (DMS) è fondamentale per il successo di un'azienda. Tuttavia, il mercato è dinamico e frammentato, rendendo la decisione difficile. Esistono numerosi fornitori che differiscono in termini di funzionalità, tecnologia, prezzo e pubblico di riferimento.

La sezione seguente presenta alcuni dei principali fornitori nel campo dei sistemi di gestione dei dati, concentrandosi sulla loro posizione di mercato, sui loro punti di forza e sui loro punti di forza esclusivi:

Informatica

Informatica, fornitore leader di soluzioni MDM, integrazione dati, governance e qualità, utilizza un approccio basato sull'intelligenza artificiale per migliorare l'accuratezza e la coerenza dei dati. L'azienda è considerata un fornitore di piattaforme complete e riceve ottime valutazioni dagli utenti. Secondo Forrester, gli utenti segnalano un miglioramento del 70% nella qualità dei dati.

Microsoft

Un potente provider cloud con un ampio portfolio che include Azure Data Factory per l'integrazione e l'orchestrazione dei dati, Power BI come piattaforma leader di analisi/BI, SharePoint per la gestione di documenti e contenuti e SQL Server (incluso SSRS) per la gestione e il reporting dei database. Il punto di forza di Microsoft risiede nella sua profonda integrazione con l'ecosistema Azure. Gli utenti di Azure Data Factory segnalano un'elaborazione dei dati più veloce del 60%.

LINFA

SAP, con una posizione dominante nel segmento enterprise, in particolare nell'integrazione con SAP ERP/S/4HANA, offre SAP MDG per i dati master, SAP Data Services per l'integrazione e la trasformazione dei dati e SAP BusinessObjects per la business intelligence. L'attenzione è rivolta all'efficienza operativa e alla perfetta integrazione con altri prodotti SAP. Gli utenti di SAP Data Services segnalano un aumento del 25% nell'efficienza di elaborazione dei dati.

Forza vendita

Leader nel CRM, Salesforce si sta rapidamente espandendo nelle piattaforme dati. Il suo Data Cloud, in qualità di CDP, integra l'intelligenza artificiale con i dati CRM. Tableau è una soluzione leader per la BI e la visualizzazione dei dati. Salesforce si concentra fortemente sul miglioramento del coinvolgimento dei clienti e riceve spesso valutazioni elevate nelle analisi CDP.

Oracolo

Offre strumenti robusti per l'integrazione dei dati, la qualità dei dati e l'MDM. L'Autonomous Database riduce i costi amministrativi e migliora la sicurezza attraverso l'automazione. Le soluzioni cloud offrono flessibilità e scalabilità. Secondo IDC, gli utenti riscontrano un aumento del 40% dell'efficienza operativa. Oracle è considerato un fornitore di piattaforme completo.

IBM

Una suite completa per l'integrazione, la qualità e la governance dei dati. InfoSphere MDM è molto apprezzato dagli utenti. IBM offre solide capacità di analisi e integrazione con altri prodotti IBM e con la piattaforma di intelligenza artificiale Watson. I report indicano un'accelerazione del 30% delle decisioni basate sui dati. IBM è considerata un fornitore di piattaforme.

Fiocco di neve

Snowflake è una piattaforma dati cloud-native nota per le sue elevate prestazioni e scalabilità, che supporta l'integrazione dei dati, il data warehousing e l'analisi. La sua architettura unica separa storage ed elaborazione, ottimizzando sia i costi che le prestazioni. Uno studio BARC ha mostrato una riduzione del 50% dei tempi di elaborazione delle query per gli utenti. Snowflake funge spesso da base per le più recenti architetture CDP componibili.

Semarchia

Soluzione MDM altamente qualificata, premiata con il premio "Customers' Choice 2024" da Gartner. Semarchy è specializzata nell'integrazione dati e MDM con una piattaforma unificata per una gestione efficiente dei dati.

Sistemi Stibo

Un affermato fornitore di soluzioni MDM che garantisce la trasparenza dei dati. Le sue soluzioni costituiscono la spina dorsale per le aziende che desiderano estrarre valore strategico dai propri dati master.

Enaio

Enaio è un sistema DMS/ECM di prim'ordine nei test tedeschi. Offre una soluzione ECM modulare per la gestione, l'importazione, l'indicizzazione e l'archiviazione a prova di audit dei documenti. La soluzione è adatta ad aziende di diverse dimensioni e a settori specifici come quello farmaceutico o medicale.

Piattaforma vs. Best-of-Breed

Nella scelta di un sistema di gestione documentale (DMS), le aziende si trovano ad affrontare una decisione strategica riguardo alla sua architettura. Il mercato mostra una tensione tra due approcci principali: piattaforme integrate e soluzioni specializzate "best-of-breed".

Grandi fornitori come Informatica, IBM, Oracle e SAP offrono piattaforme complete che combinano un'ampia gamma di funzioni di gestione dei dati (come MDM, qualità dei dati, integrazione e catalogazione) sotto un unico tetto. Il vantaggio risiede in un'integrazione potenzialmente più semplice e in un unico punto di contatto; tuttavia, queste piattaforme sono spesso più costose e possono vincolare maggiormente le aziende a un singolo fornitore.

Al contrario, esistono provider "pure play" che si concentrano su aree specifiche come MDM o integrazione dati. Queste soluzioni possono spesso essere più flessibili ed economiche, ma possono richiedere un maggiore impegno di integrazione.

Uno sviluppo più recente che rompe questa dicotomia è l'"Architettura Componibile", in particolare nel campo CDP. Questo approccio non si concentra sull'archiviazione dei dati stessi, ma piuttosto sulla loro attivazione diretta nei data warehouse esistenti. Ciò offre la massima flessibilità e sfrutta l'infrastruttura esistente, ma richiede capacità e competenze adeguate in termini di data warehouse.

La scelta tra piattaforma, best-of-breed o componibile dipende quindi in larga misura dal panorama IT esistente, dalle competenze interne, dal budget e dalla priorità strategica data alla profondità di integrazione rispetto alla flessibilità.

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Gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale: la chiave per la trasformazione digitale – Immagine: Xpert.Digital

Tendenze future nella gestione dei dati

Il campo della gestione dei dati è in continua evoluzione, guidato dai progressi tecnologici e dalle mutevoli esigenze aziendali. Le seguenti tendenze plasmeranno in modo significativo il futuro:

Dominanza del cloud

La tendenza verso soluzioni di gestione dei dati basate sul cloud è inequivocabile e in continua crescita. Le piattaforme cloud offrono vantaggi cruciali come scalabilità, flessibilità ed efficienza dei costi. Sempre più aziende adottano strategie multi-cloud per evitare dipendenze, ottimizzare i costi, aumentare la resilienza e selezionare i migliori servizi disponibili per attività specifiche. Allo stesso tempo, le piattaforme cloud ibride mantengono la loro importanza, soprattutto nei settori altamente regolamentati.

Gestire volume e varietà

La quantità di dati generati in tutto il mondo continua a crescere in modo esponenziale. Questi dati sono anche estremamente diversificati e comprendono formati strutturati, non strutturati e semi-strutturati, provenienti da un'ampia varietà di fonti. I data warehouse tradizionali stanno raggiungendo i loro limiti. Pertanto, architetture come i data lake e le data lakehouse stanno acquisendo importanza. I data lake possono archiviare enormi quantità di dati grezzi in vari formati. Le data lakehouse tentano di combinare la flessibilità dei data lake con le capacità di strutturazione e gestione dei data warehouse per creare una piattaforma unificata per l'archiviazione, l'elaborazione, l'analisi e l'apprendimento automatico.

Velocità crescente

La velocità con cui i dati possono essere elaborati e analizzati sta diventando un fattore competitivo cruciale. La tendenza si sta chiaramente spostando dall'elaborazione batch tradizionale all'elaborazione di flussi di dati in tempo reale. Ciò consente alle aziende di reagire immediatamente agli eventi, prendere decisioni informate al momento, migliorare l'esperienza dei clienti attraverso una personalizzazione immediata e identificare e risolvere proattivamente i problemi.

Cambiamenti architettonici

Per gestire la complessità dei paesaggi di dati distribuiti, stanno emergendo nuovi concetti architetturali:
Data Fabric: un Data Fabric è un'architettura che mira a connettere in modo intelligente diverse fonti di dati, applicazioni e sistemi per consentire una visione unificata e coerente di tutti i dati aziendali, indipendentemente da dove siano archiviati. È progettato per abbattere i silos di dati, semplificare l'integrazione dei dati e migliorare la governance dei dati.
Data Mesh: a differenza della visione più centralizzata del Data Fabric, il Data Mesh adotta un approccio decentralizzato. In questo caso, la responsabilità dei prodotti dati è distribuita tra specifiche unità aziendali (domini). Ogni dominio gestisce i propri dati e li rende disponibili alle altre unità tramite interfacce definite. L'obiettivo è aumentare l'agilità, la scalabilità e la velocità delle informazioni, abbandonando i team di dati monolitici e centralizzati e i data lake.

Automazione e integrazione dell'intelligenza artificiale

L'integrazione tra intelligenza artificiale (IA) e apprendimento automatico (ML) è una delle tendenze più importanti e trasversali nella gestione dei dati. L'IA viene sempre più utilizzata per automatizzare le attività in tutte le fasi del ciclo di vita dei dati, dall'integrazione dei dati e dalla garanzia della qualità alla governance, all'analisi e persino alla progettazione degli schemi. Anche l'analisi aumentata, in cui l'IA assiste gli analisti umani nella preparazione dei dati e nella generazione di insight, sta acquisendo importanza.

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

Con la crescente importanza strategica dei dati e della loro distribuzione in diversi ambienti, cresce anche la necessità di garantirne la qualità, la sicurezza e la conformità. Gli sviluppi chiave in quest'area includono la governance automatizzata dei dati, l'osservabilità dei dati, il miglioramento delle misure di sicurezza, solidi framework di protezione dei dati, la priorità alla qualità dei dati e DataOps.

Integrazione dell'IA: trasformazione della gestione dei dati

L'integrazione dell'intelligenza artificiale (IA) nei sistemi di gestione dei dati non è più una visione futuristica, ma si sta evolvendo in una necessità strategica fondamentale per le aziende che vogliono rimanere competitive nell'era digitale. Dato il volume crescente di dati, la crescente velocità di generazione dei dati e la crescente diversità dei formati di dati, l'IA è essenziale per gestire questa complessità e gestire efficacemente i dati.

L'intelligenza artificiale sta trasformando la gestione dei dati da un processo manuale, spesso reattivo, a un sistema proattivo e altamente automatizzato. È la chiave per liberare il pieno valore del patrimonio di dati di un'azienda e stabilire una cultura decisionale e di innovazione realmente basata sui dati. Le aziende che implementano strategicamente l'intelligenza artificiale nella gestione dei dati ottengono vantaggi significativi.

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Miglioramenti basati sull'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale offre miglioramenti concreti in aree chiave della gestione dei dati:

Miglioramento della qualità dei dati

Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono rilevare e correggere automaticamente errori, incongruenze e duplicati in grandi set di dati, migliorando significativamente la qualità dei dati. Il machine learning (ML) identifica anomalie e valori anomali che indicano problemi di qualità. Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale standardizzano e puliscono automaticamente i dati. In particolare, l'intelligenza artificiale generativa (GenAI) può automatizzare e migliorare la creazione e l'annotazione di metadati e dati di discendenza, il che è fondamentale per valutare e garantire la qualità dei dati.

Miglioramento dell'organizzazione e dell'integrazione dei dati

L'intelligenza artificiale automatizza attività che richiedono molto tempo, come la mappatura dei campi dati tra sistemi diversi, l'abbinamento degli schemi e la trasformazione dei formati dei dati. I sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di comprendere la struttura e la semantica dei dati provenienti da diverse fonti, facilitandone così l'integrazione. La modellazione dei dati basata sull'intelligenza artificiale e la progettazione automatizzata degli schemi aiutano a organizzare i dati in modo logico ed efficiente. L'intelligenza artificiale svolge inoltre un ruolo cruciale nell'integrazione di dati strutturati e non strutturati, essenziale per le moderne applicazioni di analisi e GenAI.

Approfondimenti più approfonditi e rapidi

L'intelligenza artificiale può estrarre rapidamente informazioni preziose da enormi set di dati, che sarebbero difficili o impossibili da reperire per gli analisti umani. Scopre modelli e correlazioni nascosti, consentendo previsioni e pronostici più accurati. L'intelligenza artificiale automatizza anche la creazione di report e visualizzazioni, rendendo le informazioni disponibili e più facili da comprendere. Gli strumenti di analisi aumentata utilizzano l'intelligenza artificiale per supportare gli analisti umani nel loro lavoro e aumentarne la produttività.

Governance e conformità automatizzate dei dati

L'intelligenza artificiale automatizza l'identificazione e la classificazione dei dati sensibili o personali, essenziale per la conformità alle normative sulla protezione dei dati come il GDPR. Può monitorare i modelli di accesso e utilizzo dei dati per rilevare tempestivamente potenziali violazioni delle policy o della sicurezza e attivare avvisi. L'intelligenza artificiale supporta la definizione e l'applicazione di framework di governance dei dati e aiuta a gestire i requisiti di conformità. GenAI può migliorare il monitoraggio della conformità e la gestione dei documenti taggando automaticamente i set di dati in base a metadati e origine.

Vantaggi operativi

L'automazione delle attività di routine tramite l'intelligenza artificiale nella gestione dei dati offre notevoli vantaggi operativi, in particolare per quanto riguarda le risorse umane:

Combattere la carenza di personale

L'intelligenza artificiale può farsi carico di compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo, per i quali è spesso difficile trovare personale o che sono considerati poco attraenti. Questo aiuta a colmare la carenza di competenze e i divari di qualificazione.

Riduzione del lavoro di basso valore

I dipendenti spesso dedicano molto tempo a compiti di bassa soglia, come la ricerca di dati o l'inserimento e la correzione manuale dei dati. L'intelligenza artificiale può ridurre o eliminare queste attività.

Concentrare i dipendenti su compiti strategici

Automatizzando le attività di routine, i dipendenti vengono sollevati da compiti monotoni e possono concentrarsi su attività strategiche di maggior valore che richiedono giudizio umano, creatività ed empatia.

Migliorare l'efficienza e ridurre i costi

L'automazione porta ad un aumento dell'efficienza operativa e riduce i costi sostenuti a causa del lavoro manuale e dell'errore umano.

Rafforzare i dipendenti

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nella gestione dei dati non solo alleggerisce l'azienda dagli oneri operativi, ma dà anche potere ai dipendenti:

Eliminare i compiti noiosi

L'intelligenza artificiale si occupa di attività quali l'estrazione, la pulizia, la trasformazione dei dati, la creazione di report standard, l'ordinamento delle e-mail o la pianificazione.

Maggiore concentrazione e soddisfazione lavorativa

I dipendenti recuperano tempo e capacità mentali che possono dedicare alla risoluzione di problemi più impegnativi, a compiti creativi, alla pianificazione strategica e all'interazione con i clienti. Questo può aumentare la soddisfazione lavorativa, poiché si dedica meno tempo a lavori monotoni.

Democratizzazione dei dati

Strumenti di analisi basati sull'intelligenza artificiale, piattaforme self-service e soluzioni low-code/no-code consentono anche ai dipendenti senza conoscenze tecniche approfondite di accedere ai dati e analizzarli, ottenendo informazioni utili. Ciò promuove una cultura aziendale più ampia basata sui dati.

Accelerare i processi aziendali

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

Vendite e marketing

L'intelligenza artificiale può valutare e dare priorità automaticamente ai lead, fornire consigli personalizzati sui prodotti, adattare dinamicamente i prezzi, automatizzare le approvazioni delle campagne di marketing e analizzare il sentiment dei clienti dai testi.

Assistenza clienti

I chatbot basati sull'intelligenza artificiale gestiscono l'elaborazione iniziale delle richieste, i ticket vengono automaticamente categorizzati e inoltrati agli agenti appropriati e l'intelligenza artificiale suggerisce risposte adeguate alle domande più frequenti.

Finanza e approvvigionamento

Le fatture possono essere lette ed elaborate automaticamente, l'intero processo procure-to-pay può essere automatizzato e l'intelligenza artificiale supporta la valutazione del rischio e i controlli della solvibilità.

Risorse umane

I curriculum possono essere automaticamente scansionati e valutati e i flussi di lavoro per l'inserimento e l'uscita dei dipendenti possono essere automatizzati.

Operazioni

L'intelligenza artificiale ottimizza la gestione del magazzino attraverso previsioni della domanda, supporta la pianificazione della supply chain e consente la manutenzione predittiva delle macchine.

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Raccomandazioni strategiche per la gestione dei dati supportata dall'intelligenza artificiale

Per sfruttare con successo il potere trasformativo dell'intelligenza artificiale nella gestione dei dati, le aziende dovrebbero adottare un approccio strategico:

Costruire una base di dati compatibile con l'intelligenza artificiale

Il fondamento di qualsiasi iniziativa di intelligenza artificiale di successo è costituito da dati di alta qualità e ben gestiti. Pertanto, le aziende dovrebbero dare priorità alla qualità e alla governance dei dati, investire in architetture dati moderne, concentrarsi sull'integrazione dei dati e stabilire responsabilità chiare.

Selezione di soluzioni DMS abilitate all'intelligenza artificiale idonee

Scegliere la tecnologia giusta è fondamentale. Le aziende dovrebbero valutare attentamente i potenziali fornitori di DMS in base alle loro capacità di intelligenza artificiale integrate, in base alle loro specifiche esigenze, valutare l'idoneità architettonica, garantire un'integrazione fluida e valutare usabilità e democratizzazione.

Superare gli ostacoli all'implementazione

L'introduzione della gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale è spesso irta di sfide. Le aziende devono affrontare le sfide legate ai dati, sviluppare competenze e know-how, pianificare costi e risorse e promuovere la fiducia e la gestione del cambiamento.

Inizia in piccolo, scala rapidamente

Una transizione completa alla gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale può essere un compito arduo. Un approccio più pragmatico e spesso più efficace consiste nell'iniziare in modo strategico e scalare gradualmente. Identificare specifici processi aziendali che sono attualmente ostacolati dall'elaborazione manuale dei dati o presentano elevati tassi di errore. Concentrarsi sul raggiungimento di miglioramenti rapidi e misurabili e di un chiaro ROI in queste aree attraverso l'uso dell'intelligenza artificiale.

Strategie di intelligenza artificiale che rendono le aziende a prova di futuro

L'analisi evidenzia il legame inscindibile tra una solida gestione dei dati, l'integrazione strategica dell'intelligenza artificiale e il successo aziendale sostenibile nell'economia digitale odierna. Una gestione efficace dei dati è il fondamento essenziale su cui le aziende devono basarsi per sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale. Il futuro appartiene alle organizzazioni che considerano i dati come capitale strategico e utilizzano l'intelligenza artificiale per gestire e attivare in modo intelligente questo capitale. Implementare una strategia di gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale non è quindi più un passaggio facoltativo, ma un passaggio cruciale per il successo futuro.

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