変更中のデータ管理システム：AIの時代における会社の成功のための戦略

データ管理：デジタル医師の競争力の鍵

デジタル化と指数関数的に成長するデータを特徴とする今日のビジネスの世界では、データ管理は純粋に技術的なタスクから戦略的な必要性にまで発展してきました。データはもはやビジネスプロセスの単なる生産ではなく、現代企業の生命除去です。それらは、健全な決定、運用効率、革新、競争力の基礎です。したがって、効果的なデータ管理は重要な成功要因です。

データ管理システム（DMS）とは何ですか？

データ管理には、レコーディングと組織から保存、保護、検証、処理、分析、最終アーカイブまたは削除まで、企業内のデータのライフサイクル全体が含まれます。

データ管理システム（DMS）は、これらの複雑なプロセスを可能にし、制御できる技術ツールとプラットフォームです。 「DMS」という用語はしばしば広く把握されており、さまざまなシステムカテゴリを含めることができます。

マスターデータ管理（MDM）

中央マスターデータの管理のためのソリューション（顧客、製品、サプライヤーなど）。 MDMシステムは、このデータが一貫性があり、正しい、完全であることを保証し、信頼できる分析と運用プロセスの基礎を形成します。

顧客データプラットフォーム（CDP）

さまざまなソース（CRM、マーケティングオートメーション、Web分析など）から顧客データを融合し、顧客の均一なビューを可能にするプラットフォーム。 CDPは主にマーケティング、販売、顧客サービスに使用され、パーソナライズされたエクスペリエンスとターゲットキャンペーンを可能にします。

エンタープライズコンテンツ管理（ECM）

非構造化されたドキュメントとコンテンツの管理システム（契約、請求書、電子メールなど）。 ECMシステムは、ドキュメントの検索、承認、アーカイブを促進し、コンプライアンス要件のコンプライアンスに貢献します。ドイツ語を話す世界では、これらはしばしば単にDMと呼ばれます。

ビジネスインテリジェンス（bi）

意思決定をサポートするためのデータの分析と視覚化のためのプラットフォーム。 BIシステムにより、傾向を認識し、パターンを発見し、会社のパフォーマンスを監視することが可能になります。

クラウドデータベース管理システム（DBMS）

クラウドで動作し、スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率を提供するデータベース。クラウドデータベースは、大量のデータを処理し、複雑なクエリにすばやく答えることができるため、分析の目的に使用されることがよくあります。

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効果的なデータ管理が不可欠なのはなぜですか？

いくつかの理由で、現代企業の成功には、戦略的で効果的なデータ管理が不可欠です。

運用プロセスの基礎

会社のすべてのアプリケーション、分析、およびすべてのアルゴリズムは、高品質のデータへのシームレスなアクセスに依存しています。強固なデータベースがなければ、ビジネスプロセスは効率的ではなく、デジタルイニシアチブが失敗します。データ管理は、運用上の卓越性が構築される基盤を形成します。例：生産会社は、生産プロセスを最適に制御し、ボトルネックを回避するために、在庫、生産計画、配達時間に関する正確かつ現在のデータを必要とします。

適切に発見された決定の基礎

データは、適切にファウンドで理解できるビジネス上の意思決定の基礎を形成します。適切に管理されたデータのパターンと傾向を分析することにより、企業はより良い戦略的コースを作ることができます。 DMSによって保証された高いデータ品質は、より正確な分析、より正確な予測、そして最終的にはより速く、より良い決定に直接つながります。したがって、変換されたデータは、競争上の利点を生み出す貴重な調査結果に変換されます。例：データ分析の助けを借りて、小売会社は顧客の購買行動をよりよく理解し、それに応じてその範囲、マーケティングキャンペーン、および支店の場所を最適化できます。

効率と生産性の向上

効果的なデータ管理は、ビジネスプロセスを最適化し、貴重な時間を節約し、リソースの必要性を減らします。逆に、欠陥のあるデータ管理は生産性の大幅な損失につながります。調査によると、ドイツの従業員はデータを探して1日平均2時間を費やし、効率を18％減らすことが示されました。コスト削減と生産性の向上に関するインテリジェントデータ管理レポートを実装した企業。最新のDMSのコアコンポーネントであるオートメーションは、手動の介入を減らし、したがってエラーの原因を削減します。例：保険会社は、自動化されたプロセスを使用してダメージをより速く編集し、支払いをより速くすることができます。これにより、顧客満足度が向上し、運用コストが削減されます。

データのセキュリティとコンプライアンスを確保します

サイバー脅威の増加とより厳しいデータ保護規則の増加の時代には、企業データの保護が実存的に重要です。 DMは、不正アクセス、損失、または盗難に対してデータを保護する上で中心的な役割を果たします。同時に、一般的なデータ保護規則（GDPR）などの法的および業界固有の規制の遵守に不可欠です。データガバナンス、つまり、ガイドラインの決定とデータを処理するための責任の決定は、データ管理の不可欠な部分であり、DMS機能によってサポートされています。規制の非違反は、繊細な罰とかなりの評判の損害につながる可能性があります。例：金融サービスプロバイダーは、顧客データが該当するデータ保護規制に従って保護され、マネーロンダリングや詐欺を防ぐために透明で理解できることを確認する必要があります。

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デジタル変革と革新のサポート

データは、多くの場合、デジタル変換の「生命のエリクサー」と呼ばれます。人工知能（AI）、機械学習（ML）、モノのインターネット（IoT）、高度な分析などの将来のテクノロジーには、最新の潜在能力を最大限に発展させるために、膨大な量の正確な、安全なデータが必要です。効果的なデータ管理は、これらのテクノロジーに必要な根拠を作成します。さらに、企業がデータを活用できるようにすることにより、新しいデータ駆動型のビジネスモデルと革新の開発が可能になります。例：自動車メーカーは、データ分析を使用して実際の使用で車両の動作を分析し、これらの調査結果を使用して、パーソナライズされたドライバー支援システムや将来を見据えたメンテナンスなどの新しい機能とサービスを開発できます。

怠慢のコスト

データ管理の無視は顕著な否定的な結果をもたらします。 Experianによると、データの質の低下は、企業の売上の平均15％のコストによるものです。時代遅れのデータ管理ソリューション（「レガシーシステム」）は、メンテナンスとトラブルシューティングのための貴重なITリソースに結び付けられ、企業がデータから完全な価値を引き出すことができなくなります。さらに、このようなシステムは、不満のある顧客から深刻なセキュリティ違反まで、リスクに対する感受性を高めます。時代遅れのシステムでの複雑さと高い手動の努力は、非効率性につながり、会社の俊敏性を妨げます。

データ管理システムのマーケットリーダー

適切なDMSソリューションの選択は、会社の成功に不可欠です。ただし、市場は動的で断片化されているため、決定が困難になります。機能、テクノロジー、価格、ターゲットグループの点で異なるさまざまなプロバイダーがあります。

以下では、主要なプロバイダーの一部がデータ管理システムの分野で提示されています。

コンピューター

MDMの分野の大手プロバイダー、データ統合、ガバナンス、品質。 Informaticaは、AI制御アプローチを使用して、データの精度と一貫性を改善します。同社は包括的なプラットフォームプロバイダーと見なされており、高いユーザー評価を達成しています。 Forresterによると、ユーザーはデータ品質の70％の改善を報告しています。

マイクロソフト

データ統合とオーケストレーションのためのAzure Data Factory、主要な分析/BIプラットフォームとしてのPower BI、ドキュメントとコンテンツ管理のSharePoint、およびデータベース管理とレポート用のSQL Server（SSRSを含む）を含む幅広いポートフォリオを備えた強力なクラウドプロバイダー。 Microsoftの強みは、Azureエコシステム内の深い統合にあります。 Azure Data Factoryユーザーは、データ処理が60％速いと報告しています。

樹液

特にSAP ERP/S/4HANAと統合する場合、エンタープライズセグメントで支配的です。 SAPは、マスターデータ用のSAP MDG、データの統合と変換用のSAPデータサービス、およびBI用のSAPビジネスオブジェクトを提供しています。焦点は、運用効率と他のSAP製品とのシームレスな統合にあります。 SAPデータサービスユーザーは、データ処理の効率が25％増加すると報告しています。

Salesforce

CRMエリアをリードし、データプラットフォームに大幅に拡大します。 CDPとしてのSalesforceデータクラウドAIをCRMデータと統合します。 Tableauは、BIおよびデータの視覚化のためのトップソリューションです。 Salesforceは、顧客の相互作用の改善に重点を置いており、CDP分析では多くの場合、高く評価されています。

オラクル

データ統合、品質、MDMのための堅牢なツールを提供します。自律データベースは、管理努力を削減し、自動化を通じてセキュリティを改善します。クラウドソリューションは、柔軟性とスケーラビリティを提供します。 IDCによると、ユーザーは外科的効率が40％増加しています。 Oracleは包括的なプラットフォームプロバイダーと見なされます。

IBM

データ統合、品質、政府のための包括的なスイート。 InfoSphere MDMはユーザーによって高評価されています。 IBMは、他のIBM製品やWatson AIプラットフォームとの強力な分析スキルと統合を提供します。これは、データ制御された決定の30％の加速によって報告されています。 IBMはプラットフォームプロバイダーとして分類されています。

スノーフレーク

高性能とスケーラビリティで知られるクラウドネイティブデータプラットフォーム。 Snowflakeは、データの統合、データ倉庫、分析をサポートしています。ユニークなアーキテクチャは、コストとパフォーマンスを最適化するストレージとコンピューティングパワーを分離します。 BARCの研究により、ユーザーのクエリ処理時間が50％削減されました。スノーフレークは、多くの場合、新しい「合成可能な」CDPアーキテクチャの基礎として機能します。

セマルキー

Gartnerが「顧客の選択2024」として授与された高評価のMDMソリューション。 Semarchyは、効率的なデータ管理のための均一なプラットフォームを使用して、データ統合とMDMを専門としています。

stiboシステム

データの透明性を可能にするMDMプロバイダーを確立しました。このソリューションは、マスターデータから戦略的価値を引き出したい企業のバックボーンを形成します。

エナイオ

ドイツのテストでは、最高評価のDMS/ECMシステム。 Enaioは、ドキュメント管理、インポート、インデックス作成、改訂版ストレージのためのモジュラーECMソリューションを提供します。このソリューションは、さまざまな企業サイズや医薬品や医学などの特定の産業に適しています。

プラットフォームvs.ベストブリード

DMSを選択する際、企業はアーキテクチャに関する戦略的決定に直面しています。市場は、2つの主要な文の間に緊張を示しています。統合されたプラットフォームと専門化された「最高の」ソリューションです。

Informatica、IBM、Oracle、SAPなどの大規模なプロバイダーは、幅広いデータ管理機能（MDM、データ品質、統合、カタログなど）を組み合わせた広範なプラットフォームを提供します。利点は、潜在的にシンプルな統合と単一の連絡先ですが、これらのプラットフォームはより高価であることが多く、企業をより多くのプロバイダーに拘束することができます。

これは、MDMやデータ統合などの特定の分野に焦点を当てた「純粋なプレイ」プロバイダーとは反対です。これらのソリューションは、多くの場合、より柔軟で安価になる可能性がありますが、より多くの統合の努力が必要になる場合があります。

この二分法を破る最近の開発は、特にCDP分野での「構成可能なアーキテクチャ」です。このアプローチは、データを自分で保存するのではなく、既存のデータ倉庫で直接アクティブ化することに依存しています。これにより、最大の柔軟性が提供され、既存のインフラストラクチャを使用しますが、対応するデータウェアハウスの能力とノウハウが必要です。

プラットフォームの選択は、繁殖したベストまたはコンポゼルの選択は、既存のITランドスケープ、内部スキル、予算、統合深度と柔軟性の戦略的優先順位付けに大きく依存します。

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独立したAIプラットフォーム：関連するすべての企業データソースを統合します

• このAIプラットフォームは、すべての特定のデータソースと対話します
  • SAP、Microsoft、Jira、Confluence、Salesforce、Zoom、Dropbox、その他多くのデータ管理システムから
• 高速AI統合：数ヶ月ではなく数時間または数日で企業向けのテーラーメイドのAIソリューション
• 柔軟なインフラストラクチャ：クラウドベースまたは独自のデータセンター（ドイツ、ヨーロッパ、場所の自由な選択）でのホスティング）

• 最高のデータセキュリティ：法律事務所での使用は安全な証拠です
• さまざまな企業データソースにわたって使用します
• 独自またはさまざまなAIモデルの選択（DE、EU、米国、CN）

AIプラットフォームが解決する課題

• 従来のAIソリューションの精度の欠如
• 機密データのデータ保護と安全な管理
• 個々のAI開発の高コストと複雑さ
• 資格のあるAIの欠如
• 既存のITシステムへのAIの統合

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データ管理の将来の傾向

データ管理の分野は、技術の進歩とビジネス要件の変化に駆り立てられ、絶え間ない変化の対象となります。次の傾向は、未来を大幅に形成します。

雲の支配

クラウドベースのデータ管理ソリューションに向かう傾向は紛れもないものであり続けています。クラウドプラットフォームは、スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率などの決定的な利点を提供します。企業は、依存関係を回避し、コストを最適化し、信頼性を高め、特定のタスクに最適なサービスを選択するために、マルチクラウド戦略にますます依存しています。同時に、ハイブリッドクラウドプラットフォームは、特に厳しく規制されている産業において、その重要性を維持しています。

ボリュームとバラエティの処理

世界中で生成されたデータの量は、指数関数的に爆発し続けています。このデータも非常に多様であり、多種多様なソースからの構造化された、構造化されていない、半構造化された形式が含まれています。ここでは、従来のデータ倉庫が制限に達しています。したがって、データ湖やデータ湖のハウスなどのアーキテクチャがより重要になります。データ湖は、さまざまな形式から大量の生データを節約できます。データレイクハウスは、保管、処理、分析、機械学習のための均一なプラットフォームを作成するために、データ湖の柔軟性をデータ倉庫の構造化および管理スキルを組み合わせることを試みます。

速度の増加

データを処理および分析できる速度は、決定的な競争要因になります。この傾向は、従来のバッチ処理から、データストリームのリアルタイム処理（ストリーム処理）に向けて明らかです。これにより、企業はイベントに直接対応し、何が起こっているかの瞬間に発見された決定を下し、即時のパーソナライズを通じて顧客体験を改善し、問題を積極的に認識して解決することができます。

建築シフト

分散データランドスケープの複雑さを習得するために、新しいアーキテクチャの概念が確立されます。
データファブリック：データファブリックは、保存場所に関係なく、すべての会社のデータを均一で一貫したビューを可能にするために、異なるデータソース、アプリケーション、およびシステムをインテリジェントに組み合わせることを目的とするアーキテクチャです。データサイロを分解し、データ統合を簡素化し、データガバナンスを改善すると言われています。
データメッシュ：データファブリックのかなり集中化された視点とは対照的に、データメッシュは分散型アプローチを追求します。ここで、データ製品の責任は特定のビジネス分野（ドメイン）に分配されます。各ドメインは独自のデータを管理し、定義されたインターフェイスを介して他の領域を提供します。目的は、モノリシックの集中データチームとデータ湖を解決することにより、知識を得ることの俊敏性、スケーラビリティ、および速度を高めることです。

自動化とAI統合

人工知能（AI）と機械学習（ML）の統合は、データ管理における包括的で最も重要な傾向の1つです。 AIは、データ統合や品質チェックからガバナンス、分析、さらにはスキーマド設計まで、データのライフサイクルのすべての段階でタスクを自動化するためにますます使用されています。 AIがデータの準備と知識の習得において人間のアナリストをサポートする「拡張分析」もより重要になっています。

データガバナンス、品質、セキュリティ、プライバシーに焦点を当てました

データの戦略的重要性の増加とさまざまな環境にわたるその分布により、品質、セキュリティ、コンプライアンスを確保する必要性があります。この分野の重要な開発は、自動化されたデータガバナンス、データの観察可能性、改善されたセキュリティ対策、堅牢なデータ保護フレームワーク、優先順位としてのデータ品質、およびデータです。

AI統合：データ管理の変換

データ管理システムにおける人工知能（AI）の統合は、もはや未来のビジョンではありませんが、デジタル時代に競争力を維持したい企業にとって基本的な戦略的必要性になりつつあります。爆発的な量のデータ、データ生産の速度の向上、およびさまざまなデータ形式の増加を考慮すると、AIはこの複雑さを管理し、データを効果的に管理するために不可欠です。

AIは、データ管理を、しばしば反応的で手動で形状のプロセスから、プロアクティブで高度に自動化されたシステムに変換します。企業のデータベースから完全な価値を開き、意思決定とイノベーションの実際のデータが制御された文化を確立するための鍵です。データ管理で戦略的に使用している企業は、大きな利点があります。

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AIベースの改善

KIは、データ管理の中央分野で具体的な改善を提供します。

データの品質が向上しました

AIアルゴリズムは、大規模なデータレコードでエラー、矛盾、重複を自動的に認識して修正でき、データの品質が大幅に向上します。機械学習（ML）は、品質の問題を示す異常と外れ値を特定します。 AIベースのツールを自動的に立ち上げます。特に、生成KI（Genai）は、メタデータとデータ起源（系統）の作成と注釈を自動化および改善できます。これは、評価とデータ品質の確保に不可欠です。

データ組織と統合の改善

AIは、異なるシステム間のデータフィールドのマッピング、スキームの比較、データ形式の変換など、時間を消費するタスクを自動化します。 AIシステムは、さまざまなソースからのデータの構造とセマンティクスを理解し、統合を促進できます。 AIベースのデータモデリングと自動スキーマ設計は、データを論理的かつ効率的に整理するのに役立ちます。 AIは、最新の分析やGenaiアプリケーションに不可欠な構造化データと非構造化データの統合にも重要な役割を果たしています。

より深くより速い洞察

すぐに、AIは、人間のアナリストにとって困難であるかまったくない膨大な量のデータから貴重な洞察を抽出できます。隠されたパターンと相関を明らかにし、より正確な予測と予測を可能にします。 AIはまた、レポートと視覚化の作成を自動化します。これにより、知識がより利用可能になり、より迅速に理解できます。増強された分析ツールは、AIを使用して、人間のアナリストの仕事をサポートし、生​​産性を向上させます。

自動データガバナンスとコンプライアンス

AIは、GDPRなどのデータ保護規制を順守するために不可欠な機密または個人データの識別と分類を自動化します。データへのアクセスを監視し、パターンを使用して、潜在的なガイドライン違反またはセキュリティ違反を初期段階で認識し、アラームをトリガーすることができます。 AIは、データガバナンスフレームワークの確立と執行をサポートし、コンプライアンス要件の管理を支援します。 Genaiは、メタデータと系統に基づいた自動タグ付けにより、メタデータと系統に基づいたコンプライアンス監視とドキュメント管理を改善できます。

外科的利点

データ管理におけるAIによるルーチンタスクの自動化は、特に人事リソースに関して、重要な運用上の利点を提供します。

人員との闘いがありません

AIは、スタッフを見つけるのが難しい、または魅力的でないと見なされることが多い、繰り返しの時間を消費するタスクを引き受けることができます。これは、熟練した労働者の不足と資格のギャップを埋めるのに役立ちます。

低価値作業の削減

従業員は、データ検索や手動データの入力や修正などの低領土タスクで多くの時間を費やすことがよくあります。 AIは、これらのアクティビティを削減または排除できます。

戦略的なタスクに従業員に焦点を当てます

日常的な作業の自動化は、従業員が単調なタスクから解放され、人間の判断、創造性、共感を必要とするより高い品質の戦略的活動に集中することができます。

効率の改善とコストの削減

自動化により、手術効率が向上し、手動の仕事と人的エラーによって引き起こされるコストが削減されます。

従業員の強化

AIのデータ管理への統合は、会社を運用するだけでなく、従業員を強化します。

退屈なタスクの排除

AIは、データ抽出、調整、変換、標準レポート、電子メールソート、スケジューリングなどのタスクを引き受けます。

焦点と仕事の満足度が向上しました

従業員は、より厳しい問題ソリューション、創造的なタスク、戦略的計画、顧客とのやり取りに使用できる時間と精神的能力を回復します。単調な仕事に費やされる時間が少ないため、これにより仕事の満足度が向上する可能性があります。

データ民主化

AIベースの分析ツール、セルフサービスプラットフォーム、および低コード/ノーコードソリューションにより、従業員はデータにアクセスし、分析し、深い技術的知識なしに知識を得ることができます。これは、会社のより広範なデータ制御文化を促進します。

ビジネスプロセスの加速

AIのデータ管理サポートプロセスへの統合により、会社のほぼすべての分野でプロセスが加速します。

セールスとマーケティング

AIは、リードを自動的に評価および優先順位付けし、パーソナライズされた製品の推奨事項を発音し、価格を動的に適応させ、マーケティングキャンペーンのリリースを自動化し、テキストから顧客のムードを分析できます。

顧客サービス

AIチャットボットは、問い合わせの初期処理を引き継ぎ、チケットは自動的に分類され、適切なプロセッサに転送され、KIは頻繁な質問に適した回答を提案します。

財務と調達

請求書を読み取り、自動的に処理でき、調達プロセス全体を自動化でき、AIはリスク評価とクレジットチェックをサポートします。

HR

CVSはスキャンして自動的に評価でき、従業員のオンボーディングとオフボーディングのワークフローを自動化できます。

操作

AIは、需要予測を通じて倉庫管理を最適化し、サプライチェーンの計画をサポートし、機械の将来のメンテナンス（予測メンテナンス）を可能にします。

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AIベースのデータ管理に関する戦略的推奨事項

データ管理においてAIの変革力を正常に使用するために、企業は戦略的アプローチを追求する必要があります。

AI対応データベースの構築

AIイニシアチブをすべて成功させるすべての基礎は、高品質で適切に管理されたデータです。したがって、企業はデータの品質とデータガバナンスに優先順位を付け、最新のデータアーキテクチャに投資し、データ統合に焦点を当て、明確な責任を決定する必要があります。

適切なAI対応DMSソリューションの選択

適切な技術を選択することが重要です。企業は、特定の要件に関連する統合されたAIスキルに従って、潜在的なDMSプロバイダーを具体的に評価し、アーキテクチャの適合を考慮し、シームレスな統合を確保し、ユーザーフレンドリーと民主化を評価する必要があります。

実装のハードルを克服します

AIがサポートするデータ管理の導入は、多くの場合、課題に関連しています。企業は、データの課題に対処し、専門家の知識とノウハウ、計画コストとリソースを構築し、信頼と変更管理を促進する必要があります。

小さくスケールをすばやく開始します

AI駆動型のデータ管理への完全な切り替えは、大きなタスクになる可能性があります。より実用的でしばしばより成功するアプローチは、ターゲットを絞って徐々に拡大することです。現在、手動データ処理によって減速されている特定のビジネスプロセスを特定するか、エラークォータが高いことを特定します。 AIをすばやく使用して明確なROIを使用して、これらの領域の改善を達成することに集中します。

企業を持続可能にするAI戦略

この分析は、堅牢なデータ管理、人工知能の戦略的統合、そして今日のデジタル経済における持続可能なビジネスの成功との間の不可分な関係を示しています。効果的なデータ管理は、AIの可能性を完全に活用するために企業が構築しなければならない重要な根拠です。未来は、データを戦略的資本として理解し、人工知能を使用してこの資本をインテリジェントに管理および活性化する組織に属します。したがって、AI駆動型のデータ管理戦略の実装は、もはやオプションのステップではなく、将来の成功の決定的なコースです。

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