변경중인 데이터 관리 시스템 : AI 시대에 회사의 성공을위한 전략

데이터 관리 : 디지털 의사의 경쟁력의 핵심

디지털화와 기하 급수적으로 성장하는 데이터를 특징으로하는 오늘날의 비즈니스 세계에서 데이터 관리는 순전히 기술적 인 작업에서 전략적 필요성으로 개발되었습니다. 데이터는 더 이상 비즈니스 프로세스의 제품만이 아니라 현대 기업의 생명이 아닙니다. 그것들은 건전한 결정, 운영 효율성, 혁신 및 경쟁력의 기초입니다. 따라서 효과적인 데이터 관리는 중요한 성공 요인입니다.

데이터 관리 시스템 (DMS)이란 무엇입니까?

데이터 관리에는 회사 내 데이터의 전체 수명주기가 포함되어 있습니다 : 녹음 및 조직에서 스토리지, 보호 및 검증, 처리, 분석 및 최종 보관 또는 삭제에 이르기까지.

DMS (Data Management Systems)는 이러한 복잡한 프로세스를 가능하게하고 제어하는 ​​기술 도구 및 플랫폼입니다. "DMS"라는 용어는 종종 널리 파악되며 다양한 시스템 범주를 포함 할 수 있습니다.

마스터 데이터 관리 (MDM)

중앙 마스터 데이터 관리 솔루션 (예 : 고객, 제품, 공급 업체). MDM 시스템은이 데이터가 일관되고 정확하며 완전한 상태를 유지하여 신뢰할 수있는 분석 및 운영 프로세스의 기초를 형성합니다.

고객 데이터 플랫폼 (CDP)

다양한 소스 (예 : CRM, 마케팅 자동화, 웹 분석)의 고객 데이터를 병합하고 고객의 균일 한 관점을 활성화하는 플랫폼. CDP는 주로 마케팅, 영업 및 고객 서비스에 사용되어 개인화 된 경험 및 대상 캠페인을 가능하게합니다.

엔터프라이즈 컨텐츠 관리 (ECM)

구조화되지 않은 문서 및 컨텐츠 관리를위한 시스템 (예 : 계약, 송장, 이메일). ECM 시스템은 문서의 검색, 승인 및 보관을 용이하게하고 규정 준수 요구 사항을 준수하는 데 기여합니다. 독일의 특징 세계에서, 이것들은 종종 단순히 DM이라고 불립니다.

비즈니스 인텔리전스 (BI)

의사 결정 지원을 지원하기위한 데이터 분석 및 시각화 플랫폼. BI 시스템을 통해 트렌드를 인식하고 패턴을 발견하고 회사의 성과를 모니터링 할 수 있습니다.

클라우드 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS)

클라우드에서 작동하고 확장 성, 유연성 및 비용 효율성을 제공하는 데이터베이스. 클라우드 데이터베이스는 많은 양의 데이터를 처리하고 복잡한 쿼리에 신속하게 대답 할 수 있기 때문에 종종 분석 목적으로 사용됩니다.

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효과적인 데이터 관리가 없어야하는 이유는 무엇입니까?

전략적이고 효과적인 데이터 관리는 몇 가지 이유로 현대 기업의 성공에 필수적입니다.

운영 프로세스를위한 재단

회사의 모든 응용 프로그램, 분석 및 모든 알고리즘은 고품질 데이터에 대한 원활한 액세스에 의존합니다. 견고한 데이터 기반이 없으면 비즈니스 프로세스는 효율적 일 수 없으며 디지털 이니셔티브는 실패합니다. 데이터 관리는 운영 우수성을 구축하는 기초를 형성합니다. 예 : 생산 회사는 생산 프로세스를 최적으로 제어하고 병목 현상을 피하기 위해 재고, 생산 계획 및 배송 시간에 대한 정확하고 현재 데이터가 필요합니다.

잘 알려진 결정의 기초

데이터는 잘 알려져 있고 이해할 수있는 비즈니스 결정의 기초를 형성합니다. 잘 관리되는 데이터의 패턴과 트렌드를 분석함으로써 회사는 더 나은 전략 과정을 만들 수 있습니다. DMS가 보장하는 높은 데이터 품질은보다 정확한 분석,보다 정확한 예측 및 궁극적으로 더 빠르고 더 나은 결정으로 직접 연결됩니다. 따라서 변환 된 데이터는 경쟁 우위를 창출하는 귀중한 결과로 변환됩니다. 예 : 데이터 분석의 도움을 받아 소매 회사는 고객의 구매 행동을 더 잘 이해하고 그 범위, 마케팅 캠페인 및 지점 위치를 최적화 할 수 있습니다.

효율성과 생산성 향상

효과적인 데이터 관리는 비즈니스 프로세스를 최적화하고 소중한 시간을 절약하며 리소스의 필요성을 줄입니다. 반대로, 결함이있는 데이터 관리는 상당한 생산성 손실로 이어집니다. 한 연구에 따르면 독일의 직원들은 하루에 평균 2 시간을 데이터를 찾고있는 것으로 나타 났으며, 이는 효율성이 18 % 감소합니다. 비용 절감 및 생산성에 대한 지능형 데이터 관리 보고서를 구현 한 회사. 최신 DM의 핵심 구성 요소 인 자동화는 수동 중재를 줄이고 오류의 원인을 줄입니다. 예 : 보험 회사는 자동화 된 프로세스를 사용하여 손상을 더 빨리 편집하고 지불금을 더 빨리 만들어 고객 만족도를 높이고 운영 비용을 낮출 수 있습니다.

데이터 보안 및 규정 준수 보장

사이버 위협이 증가하고 더 엄격한 데이터 보호 규정이 증가 할 때 기업 데이터의 보호가 실존 적 중요합니다. DM은 무단 액세스, 손실 또는 도난에 대한 데이터를 보호하는 데 중심적인 역할을합니다. 동시에 일반 데이터 보호 규정 (GDPR)과 같은 법적 및 산업 별 규정을 준수하는 데 필수적입니다. 데이터 거버넌스, 즉 데이터를 다루기위한 지침 및 책임의 결정은 데이터 관리의 필수 요소이며 DMS 기능에 의해 지원됩니다. 규정의 부적합은 민감한 처벌과 상당한 평판 손상으로 이어질 수 있습니다. 예 : 금융 서비스 제공 업체는 해당 데이터 보호 규정에 따라 고객 데이터가 보호되도록하고 돈세탁 및 사기를 방지하기 위해 거래가 투명하고 이해할 수 있도록해야합니다.

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디지털 혁신 및 혁신 지원

데이터는 종종 디지털 변환의 "생명의 엘릭서"라고합니다. 인공 지능 (AI), 기계 학습 (ML), 사물 인터넷 (IoT) 및 고급 분석과 같은 미래 기반 기술은 잠재력을 최대한 발달시키기 위해서는 엄청난 양의 현재, 정확하고 안전한 데이터가 필요합니다. 효과적인 데이터 관리는 이러한 기술에 필요한 기초를 만듭니다. 또한 회사가 데이터를 활용할 수있게함으로써 새로운 데이터 드라이브 비즈니스 모델 및 혁신을 개발할 수 있습니다. 예를 들어 자동차 제조업체는 데이터 분석을 사용하여 차량의 행동을 실제로 사용하여 실제로 사용하여 이러한 결과를 사용하여 개인화 된 운전자 지원 시스템 또는 전진하는 유지 보수와 같은 새로운 기능 및 서비스를 개발할 수 있습니다.

방치 비용

데이터 관리의 무시는 눈에 띄는 부정적인 결과를 초래합니다. Experian에 따르면, 데이터 품질은 회사 판매의 평균 15 %의 비용으로 인한 것입니다. 오래된 데이터 관리 솔루션 ( "레거시 시스템")은 귀중한 IT 리소스를 유지 관리 및 문제 해결을 위해 바인딩하고 회사가 데이터에서 전체 가치를 끌어 내지 못하게합니다. 또한 이러한 시스템은 불만족 고객에서 심각한 보안 위반에 이르기까지 위험에 대한 감수성을 증가시킵니다. 구식 시스템의 복잡성과 높은 수동 노력은 비 효율성으로 이어지고 회사의 민첩성을 방해합니다.

데이터 관리 시스템의 시장 리더

올바른 DMS 솔루션의 선택은 회사의 성공에 중요합니다. 그러나 시장은 역동적이고 조각화되어 결정을 어렵게 만듭니다. 기능, 기술, 가격 및 대상 그룹 측면에서 다른 제공 업체가 있습니다.

다음으로, 일부 주요 공급자는 데이터 관리 시스템 분야에 발표되며, 이로 인해 시장 위치, 강점 및 고유 한 판매 포인트에 중점을 둡니다.

컴퓨터

MDM, 데이터 통합, 거버넌스 및 품질 분야의 주요 제공 업체. Informatica는 AI 제어 접근 방식을 사용하여 데이터 정확도와 일관성을 향상시킵니다. 이 회사는 포괄적 인 플랫폼 제공 업체로 간주되어 높은 사용자 등급을 달성합니다. Forrester에 따르면 사용자는 데이터 품질이 70%개선되었다고보고합니다.

마이크로 소프트

데이터 통합 ​​및 오케스트레이션을위한 Azure Data Factory, Power BI, Leading Analytics/BI 플랫폼, 문서 및 컨텐츠 관리를위한 SharePoint 및 데이터베이스 관리 및보고를위한 SQL Server (SSRS)를 포함하는 광범위한 포트폴리오가 장착 된 강력한 클라우드 제공 업체. Microsoft의 강점은 Azure 생태계 내에서 깊은 통합에 있습니다. Azure Data Factory 사용자는 60% 빠른 데이터 처리를보고합니다.

수액

특히 SAP ERP/S/4HANA와 통합 할 때 엔터프라이즈 부문에서 지배적입니다. SAP는 마스터 데이터 용 SAP MDG, 데이터 통합 ​​및 변환을위한 SAP 데이터 서비스 및 BI 용 SAP 비즈니스 객체를 제공합니다. 초점은 운영 효율성과 다른 SAP 제품과의 원활한 통합에 중점을 둡니다. SAP 데이터 서비스 사용자는 데이터 처리의 25% 효율성 증가를보고합니다.

Salesforce

CRM 영역을 이끌고 데이터 플랫폼으로 크게 확장됩니다. Salesforce Data Cloud As CDP는 AI를 CRM 데이터와 통합합니다. Tableau는 BI 및 데이터 시각화를위한 최고의 솔루션입니다. Salesforce는 고객 상호 작용을 향상시키는 데 중점을두고 있으며 종종 CDP 분석에서 높은 평가를받습니다.

신탁

데이터 통합, 품질 및 MDM을위한 강력한 도구를 제공합니다. 자율 데이터베이스는 관리 노력을 줄이고 자동화를 통한 보안을 향상시킵니다. 클라우드 솔루션은 유연성과 확장 성을 제공합니다. IDC에 따르면, 사용자는 수술 효율이 40%증가한 것을 경험합니다. Oracle은 포괄적 인 플랫폼 제공 업체로 간주됩니다.

IBM

데이터 통합, 품질 및 정부를위한 포괄적 인 제품군. Infosphere MDM은 사용자가 높은 평가를받습니다. IBM은 다른 IBM 제품 및 Watson AI 플랫폼과의 강력한 분석 기술 및 통합을 제공합니다. 데이터 제어 결정의 30%가속으로보고됩니다. IBM은 플랫폼 제공 업체로 분류됩니다.

눈송이

고성능 및 확장 성으로 알려진 클라우드 기본 데이터 플랫폼. 눈송이는 데이터 통합, 데이터웨어 하우징 및 분석을 지원합니다. 고유 한 아키텍처는 저장 및 컴퓨팅 성능을 분리하여 비용과 성능을 최적화합니다. BARC 연구에 따르면 사용자의 쿼리 처리 시간이 50%감소했습니다. Snowflake는 종종 새로운 "Composable"CDP 아키텍처의 기초가됩니다.

semarchy

Gartner가“고객 선택 2024”로 수여하는 고도로 등급의 MDM 솔루션. Semarchy는 효율적인 데이터 관리를위한 균일 한 플랫폼을 갖춘 데이터 통합 ​​및 MDM을 전문으로합니다.

STIBO 시스템

데이터 투명성을 가능하게하는 MDM 제공 업체. 이 솔루션은 마스터 데이터에서 전략적 가치를 끌어 내려는 회사의 백본을 형성합니다.

에나이오

독일 테스트에서 최고 평가 DMS/ECM 시스템. ENAIO는 문서 관리, 가져 오기, 인덱싱 및 개정 방지 스토리지를위한 모듈 식 ECM 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 다른 회사 규모 및 제약 또는 의학과 같은 특정 산업에 적합합니다.

플랫폼 대 최고의 브레드

DM을 선택할 때 회사는 건축에 관한 전략적 결정에 직면 해 있습니다. 시장은 통합 플랫폼과 전문화 된 "최고의"솔루션의 두 가지 주요 문장 사이의 긴장을 보여줍니다.

Informatica, IBM, Oracle 및 SAP와 같은 대규모 제공 업체는 광범위한 데이터 관리 기능 (예 : MDM, 데이터 품질, 통합, 카탈로그)을 결합한 광범위한 플랫폼을 제공합니다. 장점은 잠재적으로 더 간단한 통합과 단일 연락처이지만 이러한 플랫폼은 종종 더 비싸고 회사를 공급 업체에 더 바인딩 할 수 있습니다.

이는 MDM 또는 데이터 통합과 같은 특정 영역에 중점을 둔 "Pure Play"제공 업체에 반대합니다. 이러한 솔루션은 종종 더 유연하고 저렴할 수 있지만 더 많은 통합 노력이 필요할 수 있습니다.

이 이분법을 깨뜨리는 최근 발전은 특히 CDP 영역에서 "복합 가능한 아키텍처"입니다. 이 접근법은 데이터를 직접 저장하는 것이 아니라 기존 데이터웨어 하우스에서 직접 활성화하는 데 의존합니다. 이는 최대의 유연성을 제공하고 기존 인프라를 사용하지만 해당 데이터웨어 하우스 용량 및 노하우가 필요합니다.

플랫폼, 최고의 또는 복합 가능한 플랫폼 사이의 선택은 기존 IT 환경, 내부 기술, 예산 및 통합 깊이 대 유연성의 전략적 우선 순위에 크게 의존합니다.

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독립 AI 플랫폼 : 모든 관련 회사 데이터 소스를 통합합니다

• 이 AI 플랫폼은 모든 특정 데이터 소스와 상호 작용합니다
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox 및 기타 여러 데이터 관리 시스템에서
• 빠른 AI 통합 : 몇 달이 아닌 몇 시간 또는 며칠 내에 회사를위한 맞춤형 AI 솔루션
• 유연한 인프라 : 자체 데이터 센터에서 클라우드 기반 또는 호스팅 (독일, 유럽, 무료 위치 선택)

• 가장 높은 데이터 보안 : 법률 회사에서의 사용은 안전한 증거입니다.
• 다양한 회사 데이터 소스에서 사용하십시오
• 자신 또는 다양한 AI 모델 선택 (De, EU, USA, CN)

AI 플랫폼이 해결하는 도전

• 기존 AI 솔루션의 정확성 부족
• 민감한 데이터의 데이터 보호 및 안전한 관리
• 개별 AI 개발의 높은 비용과 복잡성
• 자격을 갖춘 AI 부족
• AI를 기존 IT 시스템에 통합합니다

데이터 관리의 향후 트렌드

데이터 관리 분야는 기술 발전과 변화하는 비즈니스 요구 사항에 의해 지속적인 변화의 대상이됩니다. 다음 트렌드는 미래를 크게 형성합니다.

클라우드 지배

클라우드 기반 데이터 관리 솔루션에 대한 추세는 틀림없이 계속되고 있습니다. 클라우드 플랫폼은 확장 성, 유연성 및 비용 효율성과 같은 결정적인 이점을 제공합니다. 회사는 의존성을 피하고 비용을 최적화하며 신뢰성을 높이며 특정 작업에 가장 적합한 서비스를 선택하기 위해 멀티 클라우드 전략에 점점 더 의존하고 있습니다. 동시에, 하이브리드 클라우드 플랫폼은 특히 규제 된 산업에서 중요성을 유지합니다.

볼륨 및 다양성 처리

전 세계적으로 생성 된 데이터의 양은 계속 기하 급수적으로 폭발하고 있습니다. 이 데이터는 또한 매우 다양하며 다양한 소스의 구조화, 비정형 및 반 구조 형식을 포함합니다. 전통적인 데이터웨어 하우스는 여기서 한계에 도달합니다. 따라서 데이터 호수 및 데이터 호수와 같은 아키텍처가 더욱 중요해집니다. 데이터 호수는 다양한 형식에서 막대한 양의 원시 데이터를 절약 할 수 있습니다. 데이터 호수는 저장, 처리, 분석 및 기계 학습을위한 균일 한 플랫폼을 만들기 위해 데이터 호수의 유연성을 데이터웨어 하우스의 구조화 및 관리 기술과 결합하려고 노력합니다.

속도 증가

데이터를 처리하고 분석 할 수있는 속도는 결정적인 경쟁 요소가됩니다. 기존의 배치 처리에서 데이터 스트림의 실시간 처리 (스트림 처리)로 추세가 분명합니다. 이를 통해 회사는 이벤트에 직접 반응하고, 일어나고있는 일의 순간에 잘 알려진 결정을 내리고, 즉각적인 개인화를 통해 고객 경험을 향상시키고, 문제를 사전에 인식하고 해결할 수 있습니다.

건축 교대

분산 데이터 환경의 복잡성을 마스터하기 위해 새로운 건축 개념이 설정됩니다.
데이터 패브릭 : 데이터 패브릭은 저장된 위치에 관계없이 모든 회사 데이터의 일관된 견해를 가능하게하기 위해 이질적인 데이터 소스, 응용 프로그램 및 시스템을 지능적으로 결합하는 아키텍처입니다. 데이터 사일로를 분해하고 데이터 통합을 단순화하며 데이터 거버넌스를 개선한다고합니다.
데이터 메쉬 : 데이터 패브릭의 다소 중앙 집중식 관점과 달리 데이터 메쉬는 분산 된 접근법을 추구합니다. 여기서 데이터 제품에 대한 책임은 특정 비즈니스 영역 (도메인)에 배포됩니다. 각 도메인은 자신의 데이터를 관리하고 정의 된 인터페이스를 통해 다른 영역을 제공합니다. 목표는 모 놀리 식, 중앙 집중식 데이터 팀 및 데이터 호수를 해결하여 지식을 얻는 민첩성, 확장 성 및 속도를 높이는 것입니다.

자동화 및 AI 통합

인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)의 통합은 데이터 관리에서 가장 중요한 트렌드 중 하나입니다. AI는 데이터 통합 ​​및 품질 점검에서 거버넌스, 분석 및 Schemad 설계에 이르기까지 데이터 수명주기의 모든 단계에서 작업을 자동화하는 데 점점 더 많이 사용됩니다. AI가 데이터 준비 및 지식 습득 분야에서 인간 분석가를 지원하는 "Augmented Analytics"도 더욱 중요 해지고 있습니다.

데이터 거버넌스, 품질, 보안 및 개인 정보에 중점을 두었습니다

다양한 환경에 대한 데이터의 전략적 중요성과 분포가 증가함에 따라 품질, 보안 및 규정 준수를 보장해야합니다. 이 분야의 중요한 개발은 자동화 된 데이터 거버넌스, 데이터 관찰 가능성, 개선 된 보안 측정, 강력한 데이터 보호 프레임 워크, 우선 순위 및 데이터 품질입니다.

AI 통합 : 데이터 관리의 변환

데이터 관리 시스템에서 인공 지능 (AI)의 통합은 더 이상 미래의 비전이 아니지만 디지털 시대에 경쟁력을 유지하려는 기업들에게 근본적인 전략적 필요성이되고 있습니다. 폭발량의 데이터 양을 고려하여 데이터 생산 속도가 높아지고 다양한 데이터 형식이 증가함에 따라 AI는 이러한 복잡성을 관리하고 데이터를 효과적으로 관리하는 데 필수적입니다.

AI는 데이터 관리를 종종 반응적이고 수동으로 형성된 프로세스에서 사전 자동화 된 고도로 자동화 된 시스템으로 변환합니다. 회사의 데이터베이스에서 전체 가치를 열고 의사 결정 및 혁신의 실제 데이터 제어 문화를 설정하는 것이 중요합니다. 데이터 관리에 전략적으로 사용하는 회사는 상당한 이점을 얻습니다.

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AI 기반 개선

KI는 데이터 관리의 중앙 영역에서 구체적인 개선을 제공합니다.

개선 된 데이터 품질

AI 알고리즘은 대규모 데이터 레코드에서 오류, 불일치 및 복제를 자동으로 인식하고 수정하여 데이터 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 머신 러닝 (ML)은 품질 문제를 나타내는 이상 및 특이 치를 식별합니다. AI 기반 도구를 자동으로 서십시오. 특히 생성 KI (Genai)는 메타 데이터 및 데이터 원산지 (Lineage)의 생성 및 주석을 자동화하고 향상시킬 수 있으며, 이는 데이터 품질 평가 및 보장에 중요합니다.

개선 된 데이터 구성 및 통합

AI는 다른 시스템 간의 데이터 필드 매핑, 체계 및 데이터 형식의 변환과 같은 시간 소비 작업을 자동화합니다. AI 시스템은 다른 소스의 데이터의 구조와 의미를 이해하여 통합을 용이하게 할 수 있습니다. AI 기반 데이터 모델링 및 자동화 된 스키마 설계는 데이터를 논리적이고 효율적으로 구성하는 데 도움이됩니다. AI는 또한 구조화되지 않은 데이터의 통합에 중요한 역할을하며, 이는 현대 분석 및 Genai 응용 프로그램에 필수적입니다.

더 깊고 빠른 통찰력

짧은 시간에 AI는 인간 분석가에게는 어려운 많은 양의 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출 할 수 있습니다. 숨겨진 패턴과 상관 관계를 보여주고보다 정확한 예측과 예측을 가능하게합니다. AI는 또한 보고서 및 시각화의 생성을 자동화하여 지식을보다 빠르게 이용할 수 있고 더 빠르게 이해할 수 있도록합니다. 증강 된 분석 도구는 AI를 사용하여 인간 분석가를 지원하고 생산성을 높입니다.

자동화 된 데이터 거버넌스 및 준수

AI는 민감한 또는 개인 데이터의 식별 및 분류를 자동화하며, 이는 GDPR과 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 데 필수적입니다. 초기 단계에서 잠재적 가이드 라인 위반 또는 보안 위반을 인식하고 경보를 트리거하기 위해 데이터 액세스 및 사용 패턴을 모니터링 할 수 있습니다. AI는 데이터 거버넌스 프레임 워크의 설정 및 시행을 지원하고 규정 준수 요구 사항을 관리하는 데 도움이됩니다. Genai는 메타 데이터 및 계보를 기반으로 자동 태그를 통해 메타 데이터 및 계보를 기반으로 한 규정 준수 모니터링 및 문서 관리를 향상시킬 수 있습니다.

외과 적 장점

데이터 관리에서 AI의 일상적인 작업 자동화는 특히 인사 리소스와 관련하여 상당한 운영상의 이점을 제공합니다.

직원의 부족

AI는 종종 직원을 찾기 어려운 사람이거나 매력적이지 않은 것으로 간주되는 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 수행 할 수 있습니다. 이것은 숙련 된 근로자와 자격 격차를 해소하는 데 도움이됩니다.

낮은 값 작업 감소

직원은 종종 데이터 검색 또는 수동 데이터 입력 및 수정과 같은 낮은 임계 값 작업으로 많은 시간을 소비합니다. AI는 이러한 활동을 줄이거 나 제거 할 수 있습니다.

전략적 작업에 직원에게 집중하십시오

일상적인 작업의 자동화는 직원들에게 단조로운 작업을 완화하고 인간의 판단, 창의성 및 공감이 필요한 고품질의 전략적 활동에 집중할 수 있습니다.

효율성 개선 및 비용 절감

자동화는 수술 효율이 증가하고 수동 작업 및 인간 오류로 인한 비용을 낮 춥니 다.

직원 강화

AI를 데이터 관리에 통합하면 회사를 운영 적으로 완화시킬뿐만 아니라 직원을 강화시킵니다.

지루한 작업의 제거

AI는 데이터 추출, 조정, 변환, 표준보고, 이메일 정렬 또는 일정과 같은 작업을 수행합니다.

초점과 직무 만족도 증가

직원들은보다 까다로운 문제 솔루션, 창의적인 작업, 전략 계획 및 고객과의 상호 작용에 사용할 수있는 시간과 정신 능력을 회수합니다. 단조로운 작업으로 시간이 줄어들기 때문에 직무 만족도를 높일 수 있습니다.

데이터 민주화

AI 기반 분석 도구, 셀프 서비스 플랫폼 및 낮은 코드/코드 코드 솔루션을 통해 직원들은 데이터에 액세스하고 분석하며 심오한 기술 지식없이 지식을 얻을 수 있습니다. 이것은 회사의 더 넓은 데이터 제어 문화를 촉진합니다.

비즈니스 프로세스의 가속도

AI를 데이터 관리 지원 프로세스에 통합하면 회사의 거의 모든 영역에서 프로세스가 가속화됩니다.

영업 및 마케팅

AI는 리드를 자동으로 평가하고 우선 순위를 정하고, 개인화 된 제품 권장 사항을 발음하며, 가격을 동적으로 적응시키고, 마케팅 캠페인을 자동화하고 텍스트에서 고객 분위기를 분석 할 수 있습니다.

고객 서비스

AI 챗봇은 문의의 초기 처리를 인수하고 티켓은 자동으로 분류되고 올바른 프로세서로 전달되며 Ki는 빈번한 질문에 적합한 답변을 제안합니다.

금융 및 조달

송장을 자동으로 읽고 처리 할 수 ​​있으며 전체 조달 요금 프로세스를 자동화 할 수 있으며 AI는 위험 평가 및 신용 확인을 지원합니다.

HR

CVS를 자동으로 스캔하고 평가할 수 있으며 직원의 온보드 및 오프 보딩을위한 워크 플로우를 자동화 할 수 있습니다.

운영

AI는 수요 예측을 통해 창고 관리를 최적화하고, 공급망 계획을 지원하며, 기계의 선진 유지 유지 관리 (예측 유지 보수)를 가능하게합니다.

적합:

• 제품 관리의 목표와 목표가 너무 많습니다. 오류의 원인과 AI 및 SMarket을 통한 최적화에 대한 혁신적인 접근 방식

AI 기반 데이터 관리에 대한 전략적 권장 사항

데이터 관리에서 AI의 혁신적 힘을 성공적으로 사용하려면 회사는 전략적 접근 방식을 추구해야합니다.

AI 가능 데이터 기반을 구축합니다

모든 성공적인 AI 이니셔티브의 기초는 고품질 및 잘 관리되는 데이터입니다. 따라서 회사는 데이터 품질 및 데이터 거버넌스 우선 순위를 정하고, 현대 데이터 아키텍처에 투자하고, 데이터 통합에 집중하고, 명확한 책임을 결정해야합니다.

적합한 AI 가능 DMS 솔루션 선택

올바른 기술을 선택하는 것이 중요합니다. 회사는 특정 요구 사항과 관련된 통합 AI 기술에 따라 잠재적 인 DMS 제공 업체를 구체적으로 평가하고 건축 적합성을 고려하고 원활한 통합을 보장하며 사용자 친화 성 및 민주화를 평가해야합니다.

구현 장애물 극복

AI 지원 데이터 관리의 도입은 종종 문제와 관련이 있습니다. 회사는 데이터 문제를 다루고 전문 지식 및 노하우를 구축하고 비용 및 자원을 계획하며 신뢰 및 변경 관리를 촉진해야합니다.

작게 시작하고 빠르게 확장하십시오

AI 중심 데이터 관리로의 전체 전환은 큰 작업이 될 수 있습니다. 보다 실용적이고 종종 더 성공적인 접근 방식은 표적화를 시작하고 점차적으로 스케일레이션하는 것입니다. 현재 수동 데이터 처리로 속도가 느려지거나 오류 할당량이 높은 특정 비즈니스 프로세스를 식별하십시오. AI를 빠르게 사용하고 명확한 ROI를 사용하여 이러한 영역에서 개선을 달성하는 데 집중하십시오.

회사를 지속 가능하게 만드는 AI 전략

이 분석은 강력한 데이터 관리, 인공 지능의 전략적 통합 및 오늘날의 디지털 경제에서 지속 가능한 비즈니스 성공 간의 분리 할 수없는 연결을 보여줍니다. 효과적인 데이터 관리는 AI의 잠재력을 완전히 활용하기 위해 회사를 구축 해야하는 필수 기반입니다. 미래는 데이터를 전략적 자본으로 이해하고 인공 지능을 사용 하여이 자본을 지능적으로 관리하고 활성화하는 조직에 속합니다. 따라서 AI 중심 데이터 관리 전략의 구현은 더 이상 선택적인 단계가 아니라 향후 성공을위한 결정적인 과정입니다.

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