Gegevensbeheersystemen in verandering: strategieën voor het succes van het bedrijf in het tijdperk van AI

Gegevensbeheer: sleutel tot concurrentievermogen in het digitale tijdperk

In de huidige bedrijfswereld, die wordt gekenmerkt door digitalisering en exponentieel groeiende gegevens, heeft gegevensbeheer zich ontwikkeld van een puur technische taak tot een strategische noodzaak. Gegevens zijn niet langer alleen een door -productie van bedrijfsprocessen, maar het leven elixer van moderne bedrijven. Ze vormen de basis voor goede beslissingen, operationele efficiëntie, innovatie en concurrentievermogen. Effectief gegevensbeheer is daarom een ​​cruciale succesfactor.

Wat zijn gegevensbeheersystemen (DMS)?

Gegevensbeheer omvat de hele levenscyclus van gegevens binnen een bedrijf: van opname en organisatie tot opslag, bescherming en validatie tot verwerking, analyse en definitieve archivering of verwijdering.

Data Management Systems (DMS) zijn de technologische hulpmiddelen en platforms die deze complexe processen mogelijk maken en controleren. De term "DMS" wordt vaak op grote schaal begrepen en kan een verscheidenheid aan systeemcategorieën bevatten:

Master Data Management (MDM)

Oplossingen voor het beheer van centrale mastergegevens (bijv. Klanten, producten, leveranciers). MDM -systemen zorgen ervoor dat deze gegevens consistent, correct en volledig zijn, wat de basis vormt voor betrouwbare analyses en operationele processen.

Klantgegevensplatforms (CDP)

Platforms die klantgegevens uit verschillende bronnen samenvoegen (bijv. CRM, marketingautomatisering, webanalyses) en een uniform beeld van de klant mogelijk maken. CDP's worden voornamelijk gebruikt voor marketing, verkoop en klantenservice om gepersonaliseerde ervaringen en gerichte campagnes mogelijk te maken.

Enterprise Content Management (ECM)

Systemen voor het beheer van ongestructureerde documenten en inhoud (bijv. Contracten, facturen, e -mails). ECM -systemen vergemakkelijken de zoekopdracht, goedkeuring en archivering van documenten en dragen bij aan de naleving van de nalevingsvereisten. In de Duitse spreidingse wereld worden deze vaak eenvoudig aangeduid als DMS.

Business Intelligence (BI)

Platforms voor de analyse en visualisatie van gegevens ter ondersteuning van beslissingen. BI -systemen maken het mogelijk om trends te herkennen, patronen aan het licht te brengen en de prestaties van het bedrijf te controleren.

Cloud Database Management Systems (DBMS)

Databases die in de cloud worden bediend en schaalbaarheid, flexibiliteit en kostenefficiëntie bieden. Clouddatabases worden vaak gebruikt voor analytische doeleinden omdat ze grote hoeveelheden gegevens verwerken en snel complexe query's kunnen beantwoorden.

Geschikt hiervoor:

• Verouderde IT -systemen: een struikelblok op weg naar kunstmatige intelligentie

Waarom is effectief gegevensbeheer onmisbaar?

Strategisch en effectief gegevensbeheer is essentieel voor het succes van moderne bedrijven om verschillende redenen:

Stichting voor operationele processen

Elke toepassing, analyse en elk algoritme in een bedrijf vertrouwen op de naadloze toegang tot gegevens van hoge kwaliteit. Zonder een solide gegevensbasis kunnen bedrijfsprocessen niet efficiënt zijn en mislukken digitale initiatieven. Gegevensbeheer vormt de basis waarop operationele uitmuntendheid is opgebouwd. Een voorbeeld: een producerend bedrijf vereist precieze en huidige gegevens over inventaris, productieplannen en levertijden om de productieprocessen optimaal te regelen en knelpunten te voorkomen.

Basis voor goedgestelde beslissingen

Gegevens vormen de basis voor goed geaarde en begrijpelijke zakelijke beslissingen. Door patronen en trends in goed beheerde gegevens te analyseren, kunnen bedrijven een betere strategische cursus maken. Een hoge gegevenskwaliteit, gewaarborgd door DMS, leidt rechtstreeks naar meer precieze analyses, preciezere voorspellingen en uiteindelijk snellere en betere beslissingen. Geconverteerde gegevens worden dus omgezet in waardevolle bevindingen die concurrentievoordelen opleveren. Een voorbeeld: met behulp van data -analyses kan een retailbedrijf het koopgedrag van zijn klanten beter begrijpen en zijn bereik, zijn marketingcampagnes en zijn filiaallocaties dienovereenkomstig optimaliseren.

Het verhogen van de efficiëntie en productiviteit

Effectief gegevensbeheer optimaliseert bedrijfsprocessen, bespaart waardevolle tijd en vermindert de behoefte aan middelen. Omgekeerd leidt defect gegevensbeheer tot aanzienlijk productiviteitsverlies. Een onderzoek toonde aan dat werknemers in Duitsland gemiddeld twee uur per dag doorbrengen op zoek naar gegevens, wat de efficiëntie met 18 procent vermindert. Bedrijven die intelligent gegevensbeheerrapport hebben geïmplementeerd over kostenreducties en productiviteitsverhogingen. Automatisering, een kerncomponent van moderne DM's, vermindert handmatige interventies en dus bronnen van fouten. Een voorbeeld: een verzekeringsmaatschappij kan geautomatiseerde processen gebruiken om schade sneller te bewerken en sneller uitbetalingen te maken, wat de klanttevredenheid verhoogt en de bedrijfskosten verlaagt.

Zorgen voor gegevensbeveiliging en naleving

In een tijd van toenemende cyberdreigingen en strengere voorschriften voor gegevensbescherming is de bescherming van bedrijfsgegevens van existentieel belang. DMS speelt een centrale rol bij het beveiligen van gegevens tegen ongeautoriseerde toegang, verlies of diefstal. Tegelijkertijd zijn ze essentieel voor de naleving van wettelijke en industriële specifieke voorschriften zoals de Algemene Regulering voor gegevensbescherming (GDPR). Data Governance, d.w.z. de bepaling van richtlijnen en verantwoordelijkheden voor het omgaan met gegevens, is een integraal onderdeel van gegevensbeheer en wordt ondersteund door DMS -functies. De niet -naleving van voorschriften kan leiden tot gevoelige straffen en aanzienlijke reputatieschade. Een voorbeeld: een financiële dienstverlener moet ervoor zorgen dat klantgegevens worden beschermd in overeenstemming met de toepasselijke voorschriften voor gegevensbescherming en dat transacties transparant en begrijpelijk zijn om het witwassen van geld en fraude te voorkomen.

Geschikt hiervoor:

• AI-systemen, risicovolle systemen en de AI-wet voor praktijk in bedrijven en autoriteiten

Ondersteuning van digitale transformatie en innovatie

Gegevens worden vaak het "elixer van het leven" van de digitale transformatie genoemd. Toekomstige technologieën zoals kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML), Internet of Things (IoT) en geavanceerde analyse vereisen enorme hoeveelheden huidige, exacte en veilige gegevens om hun volledige potentieel te kunnen ontwikkelen. Effectief gegevensbeheer creëert de noodzakelijke basis voor deze technologieën. Bovendien maakt het de ontwikkeling van nieuwe, gegevensgestuurde bedrijfsmodellen en innovaties mogelijk door bedrijven in staat te stellen hun gegevens te profiteren. Een voorbeeld: een autofabrikant kan gegevensanalyses gebruiken om het gedrag van zijn voertuigen in echt gebruik te analyseren en deze bevindingen te gebruiken om nieuwe functies en services te ontwikkelen, zoals gepersonaliseerde assistentiesystemen voor bestuurder of vooruitziend onderhoud.

De kosten van verwaarlozing

De verwaarlozing van gegevensbeheer heeft merkbare negatieve gevolgen. Volgens de experiaan is een slechte gegevenskwaliteit te wijten aan de kosten van gemiddeld 15 procent van de omzet van bedrijven. Verouderde oplossingen voor gegevensbeheer ("Legacy Systems") binden waardevolle IT -bronnen voor onderhoud en probleemoplossing en voorkomen dat bedrijven de volledige waarde uit hun gegevens halen. Bovendien vergroten dergelijke systemen de gevoeligheid voor risico's, van ontevreden klanten tot ernstige beveiligingsovertredingen. De complexiteit en de hoge handmatige inspanning in verouderde systemen leiden tot inefficiëntie en belemmeren de behendigheid van het bedrijf.

Marktleider in gegevensbeheersystemen

De selectie van de juiste DMS -oplossing is cruciaal voor het succes van een bedrijf. De markt is echter dynamisch en gefragmenteerd, wat de beslissing moeilijk maakt. Er zijn verschillende providers die verschillen in termen van functionaliteit, technologie, prijs en doelgroep.

In het volgende worden sommige van de toonaangevende providers gepresenteerd op het gebied van gegevensbeheersystemen, waarbij de focus ligt op hun marktpositie, hun sterke punten en hun unieke verkoopargumenten:

Computer

Een toonaangevende aanbieder op het gebied van MDM, gegevensintegratie, governance en kwaliteit. Informatica gebruikt een AI -gecontroleerde aanpak om gegevensnauwkeurigheid en consistentie te verbeteren. Het bedrijf wordt gezien als een uitgebreide platformaanbieder en behaalt hoge gebruikersbeoordelingen. Volgens Forrester melden gebruikers een verbetering van de gegevenskwaliteit van 70%.

Microsoft

Een sterke cloudprovider met een brede portfolio met Azure Data Factory voor gegevensintegratie en orkestratie, Power BI als een toonaangevend analyses/BI -platform, SharePoint voor document- en contentbeheer evenals SQL Server (incl. SSRS) voor databasebeheer en rapportage. De kracht van Microsoft ligt in diepe integratie binnen het Azure -ecosysteem. Azure Data Factory -gebruikers melden 60% snellere gegevensverwerking.

SAP

Dominant in het enterprise -segment, vooral bij het integreren met SAP ERP/S/4HANA. SAP biedt SAP MDG voor mastergegevens, SAP Data Services voor gegevensintegratie en transformatie, evenals SAP Business Objects voor BI. De focus ligt op operationele efficiëntie en naadloze integratie met andere SAP -producten. Gebruikers van SAP Data Services rapporteren 25% efficiëntie toename van gegevensverwerking.

Salesforce

Leidend in het CRM -gebied en breidt zich zwaar uit naar dataplatforms. Salesforce Data Cloud als CDP integreert AI met CRM -gegevens. Tableau is een topoplossing voor BI en datavisualisatie. Salesforce heeft een sterke focus op het verbeteren van klantinteractie en wordt vaak sterk gewaardeerd in CDP -analyses.

Orakel

Biedt robuuste tools voor gegevensintegratie, kwaliteit en MDM. De autonome database vermindert de administratieve inspanningen en verbetert de beveiliging door automatisering. Cloudoplossingen bieden flexibiliteit en schaalbaarheid. Volgens IDC ervaren gebruikers een toename van 40%in chirurgische efficiëntie. Oracle wordt beschouwd als een uitgebreide platformprovider.

IBM

Uitgebreide suite voor gegevensintegratie, kwaliteit en overheid. Infosphere MDM wordt hoog gewaardeerd door gebruikers. IBM biedt sterke analysevaardigheden en integratie met andere IBM -producten en het Watson AI -platform. Het wordt gerapporteerd door een versnelling van 30%van gegevens -gecontroleerde beslissingen. IBM is geclassificeerd als een platformprovider.

Sneeuwvlok

Een cloud native dataplatform, bekend om hoge prestaties en schaalbaarheid. Snowflake ondersteunt gegevensintegratie, datawarehousing en analyse. De unieke architectuur scheidt opslag- en rekenkracht, wat kosten en prestaties optimaliseert. Een BARC -studie resulteerde in een vermindering van 50%in query -verwerkingstijden voor gebruikers. Snowflake dient vaak als basis voor nieuwere, "samengestelde" CDP -architecturen.

Semarchie

Sterk beoordeeld MDM -oplossing, toegekend door Gartner als "klantenkeuze 2024". Semarchy is gespecialiseerd in gegevensintegratie en MDM met een uniform platform voor efficiënt gegevensbeheer.

Stibo -systemen

Gevestigde MDM -provider die gegevenstransparantie mogelijk maakt. De oplossingen vormen de ruggengraat voor bedrijven die strategische waarde willen halen uit hun mastergegevens.

Enaio

In Duitse tests best beoordeelde DMS/ECM-systeem. Enaio biedt een modulaire ECM-oplossing voor documentbeheer, import, indexering en revisiebestendige opslag. De oplossing is geschikt voor verschillende bedrijfsgroottes en specifieke industrieën zoals farmaceutisch of medicijn.

Platform versus best-of-fred

Bij het kiezen van een DMS worden bedrijven geconfronteerd met een strategische beslissing over de architectuur. De markt toont een spanning tussen twee hoofdzinnen: geïntegreerde platforms en gespecialiseerde "best-of-breed" oplossingen.

Grote providers zoals Informatica, IBM, Oracle en SAP bieden uitgebreide platforms die een breed scala aan gegevensbeheerfuncties combineren (zoals MDM, gegevenskwaliteit, integratie, catalogus). Het voordeel is de potentieel eenvoudiger integratie en een enkel contact, maar deze platforms zijn vaak duurder en kunnen bedrijven meer binden aan een provider.

Dit is in tegenstelling tot aanbieders van "pure play" die zich richten op specifieke gebieden zoals MDM of gegevensintegratie. Deze oplossingen kunnen vaak flexibeler en goedkoper zijn, maar kunnen meer integratie -inspanningen vereisen.

Een recente ontwikkeling die deze dichotomie uitbreekt, is de "samengestelde architectuur", vooral in het CDP -gebied. Deze aanpak is afhankelijk van het niet zelf opslaan van gegevens, maar om rechtstreeks in bestaande datawarehouses te activeren. Dit biedt maximale flexibiliteit en maakt gebruik van bestaande infrastructuur, maar vereist overeenkomstige capaciteiten voor datawarehouse en knowhow.

De keuze tussen het platform, de best-of-fredel of composeerbaar hangt sterk af van het bestaande IT-landschap, interne vaardigheden, het budget en de strategische prioriteiten van integratiediepte versus flexibiliteit.

Integratie van een onafhankelijk en cross-data bronbrede AI-platform voor alle bedrijfszaken-afbeelding: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: de meest flexibele AI-op-tailor-oplossingen die de kosten verlagen, hun beslissingen verbeteren en de efficiëntie verhogen

Onafhankelijk AI -platform: integreert alle relevante bedrijfsgegevensbronnen

• Dit AI -platform werkt samen met alle specifieke gegevensbronnen
  • Van SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox en vele andere gegevensbeheersystemen
• Snelle AI-integratie: op maat gemaakte AI-oplossingen voor bedrijven in uren of dagen in plaats van maanden
• Flexibele infrastructuur: cloudgebaseerd of hosting in uw eigen datacenter (Duitsland, Europa, gratis locatie-keuze)

• Hoogste gegevensbeveiliging: gebruik in advocatenkantoren is het veilige bewijs
• Gebruik in een breed scala aan bedrijfsgegevensbronnen
• Keuze voor uw eigen of verschillende AI -modellen (DE, EU, VS, CN)

Uitdagingen die ons AI -platform oplost

• Een gebrek aan nauwkeurigheid van conventionele AI -oplossingen
• Gegevensbescherming en beveiligd beheer van gevoelige gegevens
• Hoge kosten en complexiteit van individuele AI -ontwikkeling
• Gebrek aan gekwalificeerde AI
• Integratie van AI in bestaande IT -systemen

Meer hierover hier:

• AI-integratie van een onafhankelijk en cross-data bronbrede AI-platform voor alle bedrijfszaken

AI-gebaseerd gegevensbeheer: de sleutel tot digitaal transformatie-beeld: xpert.digital

Toekomstige trends in gegevensbeheer

Het gebied van gegevensbeheer is onderworpen aan constante verandering, aangedreven door technologische vooruitgang en veranderende zakelijke vereisten. De volgende trends vormen de toekomst aanzienlijk:

Wolken dominantie

De trend naar cloud-gebaseerde oplossingen voor gegevensbeheer is onmiskenbaar en gaat door. Cloudplatforms bieden beslissende voordelen zoals schaalbaarheid, flexibiliteit en kostenefficiëntie. Bedrijven vertrouwen in toenemende mate op multi-cloud strategieën om afhankelijkheden te voorkomen, de kosten te optimaliseren, de betrouwbaarheid te verhogen en de best beschikbare diensten voor specifieke taken te selecteren. Tegelijkertijd behouden hybride cloudplatforms hun belang, vooral in zwaar gereguleerde industrieën.

Handeling volume en variëteit

De hoeveelheid wereldwijd gegenereerde gegevens blijft exponentieel exploderen. Deze gegevens zijn ook extreem divers en omvatten gestructureerde, ongestructureerde en semi-gestructureerde formaten uit een breed scala aan bronnen. Traditionele datawarehouses bereiken hier hun grenzen. Daarom worden architecturen zoals gegevensmeren en data -lakehouses belangrijker. Gegevensmeren kunnen enorme hoeveelheden onbewerkte gegevens van verschillende formaten opslaan. Data Lakehouses proberen de flexibiliteit van gegevensmeren te combineren met de structurerings- en managementvaardigheden van datawarehouses om een ​​uniform platform te creëren voor opslag, verwerking, analyses en machine learning.

Toenemende snelheid

De snelheid waarmee gegevens kunnen worden verwerkt en geanalyseerd, wordt een beslissende concurrentiefactor. De trend is duidelijk uit de traditionele batchverwerking naar realtime verwerking van gegevensstromen (streamverwerking). Dit stelt bedrijven in staat om rechtstreeks op evenementen te reageren, om goed te maken te nemen op het moment van wat er gebeurt, om klantervaringen te verbeteren door onmiddellijke personalisatie en problemen proactief te herkennen en op te lossen.

Architecturale verschuivingen

Om de complexiteit van gedistribueerde datalandschappen te beheersen, worden nieuwe architecturale concepten vastgesteld:
Gegevens Fabric: een gegevensfabric is een architectuur die op intelligente wijze verschillende gegevensbronnen, toepassingen en systemen wil combineren om een ​​uniforme, consistente kijk op alle bedrijfsgegevens mogelijk te maken, ongeacht waar ze worden opgeslagen. Er wordt gezegd dat het gegevenssilo's opsplitst, gegevensintegratie vereenvoudigt en het gegevensbeheer verbetert.
Gegevensmesh: in tegenstelling tot het nogal gecentraliseerde perspectief van de gegevensfabric, volgt het gegevensgaas een gedecentraliseerde aanpak. Hier wordt de verantwoordelijkheid voor dataproducten gedistribueerd naar specifieke bedrijfsgebieden (domeinen). Elk domein beheert uw eigen gegevens en biedt u andere gebieden via gedefinieerde interfaces. Het doel is om de behendigheid, de schaalbaarheid en de snelheid van kennis te vergroten door monolithische, gecentraliseerde gegevensteams en datameren op te lossen.

Automatisering en AI -integratie

De integratie van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) is een van de overkoepelende en belangrijkste trends in gegevensbeheer. AI wordt in toenemende mate gebruikt om taken in alle fasen van de levenscyclus van gegevens te automatiseren, van gegevensintegratie en kwaliteitscontrole tot governance tot analyse en zelfs schemadontwerp. "Augmented Analytics", waarin AI menselijke analisten ondersteunt bij het voorbereiden van gegevens en kennisverwerving, wordt ook belangrijker.

Verhoogde focus op gegevensbeheer, kwaliteit, veiligheid en privacy

Met het toenemende strategische belang van gegevens en de verdeling ervan over verschillende omgevingen, de noodzaak om hun kwaliteit, beveiliging en naleving te waarborgen. Belangrijke ontwikkelingen op dit gebied zijn geautomatiseerde gegevensbeheer, data -observeerbaarheid, verbeterde beveiligingsmaatregelen, robuuste kaders voor gegevensbescherming, gegevenskwaliteit als prioriteit en data.

AI -integratie: transformatie van gegevensbeheer

De integratie van kunstmatige intelligentie (AI) in gegevensbeheersystemen is niet langer een futuristische visie, maar wordt een fundamentele strategische noodzaak voor bedrijven die concurrerend willen blijven in het digitale tijdperk. Gezien de exploderende hoeveelheden gegevens, de toenemende snelheid van gegevensproductie en de groeiende verscheidenheid aan gegevensformaten, is AI essentieel om deze complexiteit te beheren en gegevens effectief te beheren.

AI transformeert gegevensbeheer van een vaak reactief, handmatig gevormd proces naar een proactief, sterk geautomatiseerd systeem. Het is de sleutel om de volledige waarde te openen uit de databases van een bedrijf en om een ​​echt data -gecontroleerde beslissingscultuur op te stellen -het nemen en innovatie. Bedrijven die strategisch gebruiken in gegevensbeheer krijgen aanzienlijke voordelen.

Geschikt hiervoor:

• Ki, de Hut Burns! Het AI -tijdperk is er en hoe belangrijk is de menselijke factor? In het AI -tijdperk 20 keer belangrijker voor marketing en handel?

AI-gebaseerde verbeteringen

KI biedt concrete verbeteringen in centrale gebieden van gegevensbeheer:

Verbeterde gegevenskwaliteit

AI -algoritmen kunnen fouten, inconsistenties en duplicaten automatisch herkennen en corrigeren in grote gegevensrecords, wat de gegevenskwaliteit aanzienlijk verbetert. Machine Learning (ML) identificeert anomalieën en uitbijters die kwaliteitsproblemen aangeven. Stand automatisch op AI-gebaseerde tools. In het bijzonder kan generatieve KI (GenAI) de creatie en annotatie van metadata en data -oorsprong (lineage) automatiseren en verbeteren, wat cruciaal is voor de evaluatie en het waarborgen van de gegevenskwaliteit.

Verbeterde gegevensorganisatie en integratie

AI automatiseert tijd -consumerende taken zoals het in kaart brengen van gegevensvelden tussen verschillende systemen, het vergelijken van schema's en transformatie van gegevensformaten. AI -systemen kunnen de structuur en semantiek van gegevens uit verschillende bronnen begrijpen en dus de integratie vergemakkelijken. Op AI gebaseerde gegevensmodellering en geautomatiseerd schema-ontwerp helpen om gegevens logisch en efficiënt te organiseren. AI speelt ook een belangrijke rol bij de integratie van gestructureerde en ongestructureerde gegevens, wat essentieel is voor moderne analyses en GenAI -toepassingen.

Dieper en snellere inzichten

In korte tijd kan AI waardevolle inzichten extraheren uit enorme hoeveelheden gegevens die moeilijk of helemaal niet voor menselijke analisten zouden zijn. Het onthult verborgen patronen en correlaties en maakt precieze voorspellingen en voorspellingen mogelijk. AI automatiseert ook het creëren van rapporten en visualisaties, waardoor kennis meer beschikbaar is en sneller begrijpt. Augmented Analytics Tools gebruiken AI om menselijke analisten in hun werk te ondersteunen en hun productiviteit te verhogen.

Geautomatiseerde gegevensbeheer en naleving

AI automatiseert de identificatie en classificatie van gevoelige of persoonlijke gegevens, wat essentieel is voor de naleving van voorschriften voor gegevensbescherming zoals de AVG. Het kan de toegang tot gegevens en patronen gebruiken om potentiële schendingen van richtlijn of beveiligingsovertredingen in een vroeg stadium te herkennen en alarmen te activeren. AI ondersteunt de oprichting en handhaving van kaders voor gegevensbeheer en helpt bij het beheren van nalevingsvereisten. Genai kan de conformiteitsmonitoring en documentbeheer verbeteren op basis van metadata en afkomst door automatische tagging op basis van metadata en afkomst.

Chirurgische voordelen

De automatisering van routinematige taken door AI in Data Management biedt aanzienlijke operationele voordelen, vooral met betrekking tot personeelsbronnen:

Het bestrijden van personeel gebrek aan

AI kan repetitieve, tijd -consumerende taken aannemen waarvoor vaak moeilijk te vinden personeel of die als onaantrekkelijk worden beschouwd. Dit helpt om een ​​tekort aan geschoolde werknemers en kwalificatiekloven te overbruggen.

Vermindering van lage waarde werk

Medewerkers besteden vaak veel tijd met taken met lage drempelingen zoals het zoeken naar gegevens of handmatige gegevensinvoer en correctie. AI kan deze activiteiten verminderen of elimineren.

Focus op werknemers op strategische taken

De automatisering van routinewerk verlicht werknemers van monotone taken en kan zich concentreren op hogere, strategische activiteiten die menselijk oordeel, creativiteit en empathie vereisen.

Verbetering van de efficiëntie en kostenverlaging

Automatisering leidt tot een toename van chirurgische efficiëntie en verlaagt de kosten veroorzaakt door handmatig werk en menselijke fouten.

Werknemers versterken

De integratie van AI in gegevensbeheer verlicht niet alleen het bedrijf operatief, maar versterkt ook de werknemers:

Eliminatie van vervelende taken

AI neemt taken aan zoals data -extractie, aanpassing, transformatie, standaardrapportage, e -mailsorteren of planning.

Verhoogde focus en arbeidstevredenheid

Werknemers herstellen tijd en mentale capaciteiten die ze kunnen gebruiken voor meer veeleisende probleemoplossingen, creatieve taken, strategische planning en interactie met klanten. Dit kan de arbeidstevredenheid vergroten omdat er minder tijd wordt besteed aan monotoon werk.

Data -democratisering

AI-gebaseerde analysetools, selfservice-platforms en lage code/no-code-oplossingen geven werknemers ook toegang tot gegevens, analyseren ze en kennis maken zonder diepgaande technische kennis. Dit bevordert een bredere gegevens -gecontroleerde cultuur in het bedrijf.

Versnelling van bedrijfsprocessen

De integratie van AI in door gegevensbeheer ondersteunde processen versnelt processen op bijna alle gebieden van het bedrijf:

Verkoop en marketing

AI kan leads automatisch evalueren en prioriteren, gepersonaliseerde productaanbevelingen uitspreken, prijzen dynamisch aanpassen, marketingcampagne -releases automatiseren en klantlemmingen van teksten analyseren.

Klantenservice

AI -chatbots nemen de eerste verwerking van vragen over, tickets worden automatisch gecategoriseerd en doorgestuurd naar de juiste processors en KI suggereert geschikte antwoorden voor frequente vragen.

Financiën en inkoop

Facturen kunnen automatisch worden uitgelezen en verwerkt, het gehele proces-tot-pay-proces kan worden geautomatiseerd en AI ondersteunt de risicobeoordeling en kredietcontrole.

HR

CV's kunnen automatisch worden gescand en geëvalueerd, en workflows voor het onboarding en offboarding van werknemers kunnen worden geautomatiseerd.

Werking

AI optimaliseert het magazijnbeheer door vraagvoorspellingen, ondersteunt de planning van de supply chain en zorgt voor vooruitziend onderhoud (voorspellend onderhoud) van machines.

Geschikt hiervoor:

• Te veel doelen en specificaties in productbeheer: bronnen van fouten en innovatieve benaderingen van optimalisatie - met AI en Smarket

Strategische aanbevelingen voor AI-gebaseerd gegevensbeheer

Om de transformerende kracht van AI in gegevensbeheer met succes te gebruiken, moeten bedrijven een strategische aanpak volgen:

Een AI-Beschikbare gegevensbasis bouwen

De basis voor elk succesvol AI-initiatief is van hoge kwaliteit en goed beheerde gegevens. Bedrijven moeten daarom prioriteit geven aan de gegevenskwaliteit en gegevensbeheer, investeren in moderne data -architecturen, zich richten op gegevensintegratie en duidelijke verantwoordelijkheden bepalen.

Selectie van geschikte AI-compatibele DMS-oplossingen

Het kiezen van de juiste technologie is cruciaal. Bedrijven moeten specifiek potentiële DMS-providers evalueren op basis van hun geïntegreerde AI-vaardigheden, die relevant zijn voor hun specifieke vereisten, rekening houden met de architecturale fit, zorgen voor naadloze integratie en de gebruiksvriendelijkheid en democratisering evalueren.

Het overwinnen van implementatie hindernissen

De introductie van door AI ondersteund gegevensbeheer wordt vaak geassocieerd met uitdagingen. Bedrijven moeten te maken hebben met data-uitdagingen, specialistische kennis en knowhow opbouwen, kosten en middelen plannen en vertrouwen en veranderingsbeheer bevorderen.

Begin snel klein, schaal

De volledige overstap naar AI-gedreven gegevensbeheer kan een enorme taak zijn. Een meer pragmatische en vaak meer succesvolle aanpak is om geleidelijk gericht te zijn en te worden geschaald. Identificeer specifieke bedrijfsprocessen die momenteel worden vertraagd door handmatige gegevensverwerking of hoge foutquota hebben. Concentreer u op het bereiken van verbeteringen in deze gebieden door AI snel te gebruiken en een duidelijke ROI.

AI -strategieën die bedrijven duurzaam maken

De analyse illustreert het onafscheidelijke verband tussen robuust gegevensbeheer, de strategische integratie van kunstmatige intelligentie en het duurzame zakelijke succes in de digitale economie van vandaag. Effectief gegevensbeheer is de essentiële basis waarop bedrijven moeten bouwen om het potentieel van AI volledig te benutten. De toekomst behoort tot de organisaties die gegevens begrijpen als strategisch kapitaal en kunstmatige intelligentie gebruiken om dit kapitaal intelligent te beheren en te activeren. De implementatie van een AI-gedreven strategie voor gegevensbeheer is daarom niet langer een optionele stap, maar een beslissende cursus voor toekomstig succes.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de AI -strategie

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus