Systemy zarządzania danymi w zmianie: strategie sukcesu firmy w dobie sztucznej inteligencji

Zarządzanie danymi: Klucz do konkurencyjności w erze cyfrowej

W dzisiejszym świecie biznesu, który charakteryzuje się digitalizacją i wykładniczo rosnącymi danymi, zarządzanie danymi rozwinęło się z zadania czysto technicznego do strategicznej konieczności. Dane nie są już tylko według produktu procesów biznesowych, ale eliksir życia współczesnych firm. Są podstawą rozsądnych decyzji, wydajności operacyjnej, innowacji i konkurencyjności. Skuteczne zarządzanie danymi jest zatem kluczowym czynnikiem sukcesu.

Co to są systemy zarządzania danymi (DMS)?

Zarządzanie danymi obejmuje cały cykl życia danych w firmie: od rejestracji i organizacji po przechowywanie, ochronę i walidację po przetwarzanie, analizę i ostateczne archiwizacja lub usunięcie.

Systemy zarządzania danymi (DMS) to narzędzia i platformy technologiczne, które umożliwiają i kontrolują te złożone procesy. Termin „DM” jest często szeroko chwytany i może obejmować różne kategorie systemu:

Master Data Management (MDM)

Rozwiązania do administrowania centralnych danych głównych (np. Klienci, produktów, dostawców). Systemy MDM zapewniają, że dane te są spójne, poprawne i kompletne, co stanowi podstawę wiarygodnych analiz i procesów operacyjnych.

Platformy danych klientów (CDP)

Platformy, które łączą dane klienta z różnych źródeł (np. CRM, automatyzacja marketingu, analizy internetowe) i umożliwiają jednolity widok klienta. CDP są wykorzystywane głównie do marketingu, sprzedaży i obsługi klienta, aby umożliwić spersonalizowane doświadczenia i ukierunkowane kampanie.

Zarządzanie treścią dla przedsiębiorstw (ECM)

Systemy zarządzania nieustrukturyzowanymi dokumentami i treściami (np. Umowy, faktury, e -maile). Systemy ECM ułatwiają wyszukiwanie, zatwierdzenie i archiwizacja dokumentów oraz przyczyniają się do zgodności z wymogami zgodności. W niemieckim świecie, które są one często nazywane DMS.

Business Intelligence (BI)

Platformy do analizy i wizualizacji danych w celu wspierania podejmowania decyzji. Systemy BI umożliwiają rozpoznanie trendów, odkrywanie wzorców i monitorowanie wydajności firmy.

Systemy zarządzania bazami danych w chmurze (DBMS)

Bazy danych obsługiwane w chmurze i oferują skalowalność, elastyczność i efektywność kosztów. Bazy danych w chmurze są często używane do celów analitycznych, ponieważ przetwarzają duże ilości danych i mogą szybko odpowiedzieć na złożone zapytania.

Nadaje się do:

• Przestarzałe systemy informatyczne: potykająca się w drodze do sztucznej inteligencji

Dlaczego skuteczne zarządzanie danymi jest niezbędne?

Strategiczne i skuteczne zarządzanie danymi jest niezbędne do sukcesu współczesnych firm z kilku powodów:

Fundament procesów operacyjnych

Każda aplikacja, analiza i każdy algorytm w firmie opierają się na bezproblemowym dostępie do danych o wysokiej jakości. Bez solidnych danych procesów biznesowych nie mogą być wydajne, a inicjatywy cyfrowe zawodzą. Zarządzanie danymi stanowi podstawę, na której buduje się doskonałość operacyjna. Przykład: firma produkująca wymaga precyzyjnych i aktualnych danych na temat zapasów, planów produkcyjnych i czasów dostawy, aby optymalnie kontrolować swoje procesy produkcyjne i uniknąć wąskich gardeł.

Podstawa do dobrze uznanych decyzji

Dane stanowią podstawę do dobrze uznanych i zrozumiałych decyzji biznesowych. Analizując wzorce i trendy w dobrze zarządzanych danych, firmy mogą dokonać lepszego kursu strategicznego. Wysoka jakość danych, zapewniona przez DMS, prowadzi bezpośrednio do bardziej precyzyjnych analiz, bardziej precyzyjnych prognoz i ostatecznie szybszych i lepszych decyzji. Konwertowane dane są zatem przekształcane w cenne ustalenia, które tworzą korzyści konkurencyjne. Przykład: Za pomocą analiz danych firma detaliczna może lepiej zrozumieć zachowanie zakupów swoich klientów i odpowiednio zoptymalizować jej zasięg, kampanie marketingowe i lokalizacje oddziałów.

Zwiększ wydajność i produktywność

Skuteczne zarządzanie danymi optymalizuje procesy biznesowe, oszczędza cenny czas i zmniejsza potrzebę zasobów. I odwrotnie, wadliwe zarządzanie danymi prowadzi do znacznej utraty wydajności. Badanie wykazało, że pracownicy w Niemczech spędzają średnio dwie godziny dziennie, szukając danych, co zmniejsza wydajność o 18 procent. Firmy, które wdrożyły inteligentny raport zarządzania danymi na temat redukcji kosztów i wzrostu wydajności. Automatyzacja, podstawowy element nowoczesnych DM, zmniejsza interwencje ręczne, a tym samym źródła błędu. Przykład: firma ubezpieczeniowa może korzystać z zautomatyzowanych procesów do szybszego edytowania szkód i szybciej zwiększania wypłat, co zwiększa satysfakcję klientów i obniża koszty operacyjne.

Zapewnienie bezpieczeństwa danych i zgodności

W czasach rosnących zagrożeń cybernetycznych i surowszych przepisów dotyczących ochrony danych ochrona danych korporacyjnych ma znaczenie egzystencjalne. DMS odgrywają kluczową rolę w zabezpieczeniu danych przed nieautoryzowanym dostępem, stratą lub kradzieżą. Jednocześnie są one niezbędne do zgodności z przepisami prawnymi i branżowymi, takimi jak ogólne rozporządzenie w sprawie ochrony danych (RODO). Zarządzanie danymi, tj. Określenie wytycznych i obowiązków związanych z danymi, jest integralną częścią zarządzania danymi i jest obsługiwane przez funkcje DMS. Niezgodność przepisów może prowadzić do wrażliwych kar i znacznych szkód reputacyjnych. Przykład: dostawca usług finansowych musi upewnić się, że dane klienta są chronione zgodnie z obowiązującymi przepisami dotyczącymi ochrony danych oraz że transakcje są przejrzyste i zrozumiałe, aby zapobiec praniu pieniędzy i oszustw.

Nadaje się do:

• Systemy AI, systemy wysokiego ryzyka i Ustawa AI dla praktyki w firmach i władzach

Wsparcie cyfrowej transformacji i innowacji

Dane są często określane jako „eliksir życia” cyfrowej transformacji. Technologie oparte na przyszłości, takie jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML), Internet przedmiotów (IoT) i zaawansowana analiza wymagają ogromnych ilości bieżących, dokładnych i bezpiecznych danych, aby móc rozwinąć swój pełny potencjał. Skuteczne zarządzanie danymi stwarza niezbędną podstawę dla tych technologii. Ponadto umożliwia rozwój nowych modeli biznesowych i innowacji związanych z danymi, umożliwiając firmom wykorzystanie ich danych. Przykład: producent motoryzacyjny może wykorzystać analizy danych do analizy zachowania swoich pojazdów w prawdziwym użyciu i korzystać z tych ustaleń do opracowania nowych funkcji i usług, takich jak spersonalizowane systemy pomocy kierowcy lub konserwacja naprzód.

Koszty zaniedbania

Zaniedbanie zarządzania danymi ma zauważalne negatywne konsekwencje. Według Experian, zła jakość danych wynika z kosztów średnio 15 procent sprzedaży firm. Przestarzałe rozwiązania do zarządzania danymi („Legacy Systems”) wiążą cenne zasoby IT do konserwacji i rozwiązywania problemów oraz uniemożliwiają firmom wyciągnięcie pełnej wartości z ich danych. Ponadto takie systemy zwiększają podatność na ryzyko, od niezadowolonych klientów po poważne naruszenia bezpieczeństwa. Złożoność i wysoki ręczny wysiłek w przestarzałych systemach prowadzą do nieefektywności i utrudniają zwinność firmy.

Lider rynku w systemach zarządzania danymi

Wybór prawego rozwiązania DMS ma kluczowe znaczenie dla sukcesu firmy. Jednak rynek jest dynamiczny i rozdrobniony, co utrudnia decyzję. Istnieje wielu dostawców, którzy różnią się pod względem funkcjonalności, technologii, cen i grupy docelowej.

Poniżej niektórzy z wiodących dostawców są prezentowani w dziedzinie systemów zarządzania danymi, przy czym nacisk kładziony jest na ich pozycję rynkową, ich mocne strony i unikalne punkty sprzedaży:

Komputer

Wiodący dostawca w obszarze MDM, integracji danych, zarządzania i jakości. Informatica wykorzystuje podejście do kontrolowanej przez AI w celu poprawy dokładności danych i spójności. Firma jest postrzegana jako kompleksowy dostawca platformy i osiąga wysokie oceny użytkowników. Według Forrestera użytkownicy zgłaszają 70%poprawy jakości danych.

Microsoftu

Silny dostawca chmur z szerokim portfelem, który obejmuje fabrykę danych Azure do integracji i orkiestracji, Power BI jako wiodącej platformy analitycznej/BI, SharePoint do zarządzania dokumentami i treściami, a także SQL Server (w tym SSRS) do zarządzania i raportowania baz danych. Siła Microsoftu polega na głębokiej integracji w ekosystemie Azure. Użytkownicy Azure Data Factory zgłaszają 60% szybszego przetwarzania danych.

SOK ROŚLINNY

Dominujący w segmencie przedsiębiorstw, szczególnie przy integracji z SAP ERP/S/4HANA. SAP oferuje SAP MDG dla danych podstawowych, usług danych SAP do integracji i transformacji danych, a także obiekty biznesowe SAP dla BI. Nacisk kładziony jest na wydajność operacyjną i bezproblemową integrację z innymi produktami SAP. Użytkownicy SAP Data Services zgłaszają wzrost wydajności o 25% w przetwarzaniu danych.

Salesforce

Prowadzenie w obszarze CRM i rozszerzanie się mocno na platformy danych. Salesforce Data Cloud jako CDP integruje AI z danymi CRM. Tableau to najlepsze rozwiązanie do wizualizacji BI i danych. Salesforce koncentruje się na poprawie interakcji z klientami i jest często wysoko oceniany w analizach CDP.

Wyrocznia

Oferuje solidne narzędzia do integracji danych, jakości i MDM. Autonomiczna baza danych zmniejsza wysiłek administracyjny i poprawia bezpieczeństwo poprzez automatyzację. Rozwiązania chmurowe oferują elastyczność i skalowalność. Według IDC użytkownicy mają 40%wzrost wydajności chirurgicznej. Oracle jest uważany za kompleksowy dostawca platformy.

IBM

Kompleksowy pakiet integracji danych, jakości i rządu. Infosfhere MDM jest wysoko oceniany przez użytkowników. IBM oferuje silne umiejętności analizy i integrację z innymi produktami IBM i platformy Watson AI. Zgłasza go 30%przyspieszenie decyzji dotyczących danych kontrolowanych przez dane. IBM jest sklasyfikowany jako dostawca platformy.

Płatek śniegu

Natywna platforma danych w chmurze, znana z wysokiej wydajności i skalowalności. Snowflake obsługuje integrację danych, magazynowanie danych i analizę. Unikalna architektura oddziela energię magazynową i obliczeniową, która optymalizuje koszty i wydajność. Badanie BARC spowodowało 50%skrócenie czasów przetwarzania zapytań dla użytkowników. Snowflake często służy jako podstawa nowszych, „kompozytowych” architektur CDP.

Semarchia

Wysoko oceniane rozwiązanie MDM, przyznane przez Gartnera jako „Wybór klientów 2024”. Semarchy specjalizuje się w integracji danych i MDM z jednolitą platformą do wydajnego zarządzania danymi.

Systemy stibo

Ustanowiony dostawca MDM, który umożliwia przejrzystość danych. Rozwiązania stanowią kręgosłup dla firm, które chcą czerpać wartość strategiczną ze swoich głównych danych.

Enaio

W testach niemieckich najwyżej oceniany system DM/ECM. Enaio oferuje modułowe rozwiązanie ECM do zarządzania dokumentami, importu, indeksowania i przechowywania odporności na wersję. Rozwiązanie jest odpowiednie dla różnych rozmiarów firm i określonych branż, takich jak farmaceutyka lub medycyna.

Platforma vs. Best-of-Breed

Wybierając DMS, firmy mają strategiczną decyzję dotyczącą architektury. Rynek pokazuje napięcie między dwoma głównymi zdaniami: zintegrowanymi platformami i wyspecjalizowanymi rozwiązaniami „najlepszych”.

Duży dostawcy, tacy jak Informatica, IBM, Oracle i SAP, oferują obszerne platformy, które łączą szeroki zakres funkcji zarządzania danymi (takimi jak MDM, jakość danych, integracja, katalogowanie). Zaletą jest potencjalnie prostsza integracja i jeden kontakt, ale platformy te są często droższe i mogą wiązać firmy z dostawcą.

Jest to sprzeczne z dostawcami „czystej gry”, którzy koncentrują się na określonych obszarach, takich jak MDM lub integracja danych. Rozwiązania te mogą być często bardziej elastyczne i niedrogie, ale mogą wymagać większego wysiłku integracyjnego.

Niedawnym rozwojem, który wybucha tę dychotomię, jest „architektura kompozytowa”, szczególnie w obszarze CDP. Takie podejście opiera się na samodzielnym zapisywaniu danych, ale aktywowaniu bezpośrednio w istniejących magazynach danych. Oferuje to maksymalną elastyczność i wykorzystuje istniejącą infrastrukturę, ale wymaga odpowiednich zdolności i know-how.

Wybór między platformą, najlepszymi lub kompozytorami zależy w dużej mierze od istniejącego krajobrazu IT, umiejętnościami wewnętrznymi, budżetem i strategicznym priorytetem głębokości integracji w porównaniu z elastycznością.

Integracja niezależnej platformy AI w całej całej sieci dla wszystkich firm Matters-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Ta platforma AI oddziałuje ze wszystkimi konkretnymi źródłami danych
  • Od SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox i wielu innych systemów zarządzania danymi
• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Wyzwania, które rozwiązuje nasza platforma AI

• Brak dokładności konwencjonalnych rozwiązań AI
• Ochrona danych i bezpieczne zarządzanie poufnymi danymi
• Wysokie koszty i złożoność indywidualnego rozwoju sztucznej inteligencji
• Brak kwalifikowanej sztucznej inteligencji
• Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami informatycznymi

Zarządzanie danymi opartymi na sztucznej inteligencji: Klucz do cyfrowej obrazu transformacji: xpert.digital

Przyszłe trendy w zarządzaniu danymi

Obszar zarządzania danymi podlega ciągłym zmianom, napędzanym postępem technologicznym i zmieniającymi się wymaganiami biznesowymi. Następujące trendy znacznie kształtują przyszłość:

Dominacja w chmurze

Trend w zakresie rozwiązań w zakresie zarządzania danymi w chmurze jest niewątpliwy i trwa. Platformy chmurowe oferują decydujące zalety, takie jak skalowalność, elastyczność i efektywność kosztowa. Firmy coraz częściej polegają na strategiach wielu chmur, aby uniknąć zależności, optymalizacji kosztów, zwiększenie niezawodności i wyboru najlepszych dostępnych usług dla określonych zadań. Jednocześnie hybrydowe platformy chmurowe zachowują swoje znaczenie, szczególnie w mocno regulowanych branżach.

Objętość obsługi i różnorodność

Ilość danych generowanych na całym świecie nadal eksploduje wykładniczo. Dane te są również niezwykle zróżnicowane i obejmują ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane i częściowo ustrukturyzowane formaty z wielu różnych źródeł. Tradycyjne magazyny danych osiągają tutaj swoje granice. Dlatego architektury takie jak jeziora danych i lakieczki danych stają się ważniejsze. Dane jeziora mogą zaoszczędzić ogromne ilości surowych danych z różnych formatów. Dane Lakeuses próbują połączyć elastyczność jezior danych z umiejętnościami struktury i zarządzania hurtowniami danych w celu stworzenia jednolitej platformy do przechowywania, przetwarzania, analizy i uczenia maszynowego.

Rosnąca prędkość

Szybkość, z jaką dane mogą być przetwarzane i analizowane, staje się decydującym czynnikiem konkurencyjnym. Trend wynika z tradycyjnego przetwarzania wsadowego do przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym (przetwarzanie strumienia). Umożliwia to firmom reagowanie bezpośrednio na wydarzenia, podejmowanie dobrze uznanych decyzji w momencie, w którym się dzieje, poprawić doświadczenia klientów poprzez natychmiastową personalizację oraz proaktywnie rozpoznawanie i rozwiązanie problemów.

Zmiany architektoniczne

Aby opanować złożoność rozproszonych krajobrazów danych, ustanawiane są nowe koncepcje architektoniczne:
Data Fabric: Fabryka danych to architektura, której celem jest inteligentne połączenie różnych źródeł danych, aplikacji i systemów, aby umożliwić jednolity, spójny widok wszystkich danych firmy, niezależnie od tego, gdzie są one przechowywane. Mówi się, że rozkłada silosy danych, upraszcza integrację danych i poprawia zarządzanie danymi.
Siatka danych: W przeciwieństwie do raczej scentralizowanej perspektywy tkaniny danych siatka danych daje zdecentralizowane podejście. Tutaj odpowiedzialność za produkty danych jest dystrybuowane na określone obszary biznesowe (domeny). Każda domena zarządza własnymi danymi i zapewnia inne obszary za pośrednictwem zdefiniowanych interfejsów. Celem jest zwiększenie zwinności, skalowalności i szybkości zdobywania wiedzy poprzez rozwiązywanie monolitycznych, scentralizowanych zespołów danych i jezior danych.

Automatyzacja i integracja AI

Integracja sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) jest jednym z nadrzędnych i najważniejszych trendów w zarządzaniu danymi. AI jest coraz częściej używany do automatyzacji zadań we wszystkich fazach cyklu życia danych, od integracji danych i kontroli jakości po zarządzanie po analizę, a nawet projektowanie schematów. „Rozszerzona analityka”, w której AI wspiera analityków ludzi w przygotowaniu danych i pozyskiwaniu wiedzy, staje się również ważniejsza.

Zwiększone skupienie się na zarządzaniu danymi, jakości, bezpieczeństwu i prywatności

Wraz ze wzrostem strategicznego znaczenia danych i ich dystrybucji w różnych środowiskach, potrzeba zapewnienia ich jakości, bezpieczeństwa i zgodności. Ważnymi zmianami w tym obszarze są zautomatyzowane zarządzanie danymi, obserwowalność danych, ulepszone środki bezpieczeństwa, solidne ramy ochrony danych, jakość danych jako priorytet i dane.

Integracja AI: transformacja zarządzania danymi

Integracja sztucznej inteligencji (AI) w systemach zarządzania danymi nie jest już futurystyczną wizją, ale staje się fundamentalną strategiczną koniecznością dla firm, które chcą pozostać konkurencyjne w erze cyfrowej. Ze względu na eksplodujące ilości danych, rosnąca prędkość produkcji danych i rosnącej różnorodności formatów danych, AI jest niezbędna do zarządzania tą złożonością i skutecznego zarządzania danymi.

AI przekształca zarządzanie danymi z często reaktywnego, ręcznie ukształtowanego procesu w proaktywny, wysoce zautomatyzowany system. Kluczem jest otwarcie pełnej wartości z baz danych firmy i ustanowienie naprawdę skonfrolowanej danych kulturą podejmowania decyzji i innowacji. Firmy, które strategicznie wykorzystują w zarządzaniu danymi, uzyskują znaczące zalety.

Nadaje się do:

• KI, chata się pali! Nadeszła era sztucznej inteligencji i jak ważny jest czynnik ludzki? 20x ważniejsze dla marketingu i handlu detalicznego w dobie sztucznej inteligencji?

Ulepszenia oparte na sztucznej inteligencji

KI oferuje konkretne ulepszenia w centralnych obszarach zarządzania danymi:

Ulepszona jakość danych

Algorytmy AI mogą automatycznie rozpoznać i poprawić błędy, niespójności i duplikaty w dużych rekordach danych, co znacznie poprawia jakość danych. Uczenie maszynowe (ML) identyfikuje anomalie i wartości odstające, które wskazują na problemy jakościowe. Automatycznie wstawaj narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. W szczególności generatywne KI (Genai) może automatyzować i poprawić tworzenie i adnotację metadanych i pochodzenia danych (lineage), co jest kluczowe dla oceny i zapewnienia jakości danych.

Ulepszona organizacja danych i integracja

AI automatyzuje zadania związane z czasem, takie jak mapowanie pól danych między różnymi systemami, porównywanie schematów i transformacja formatów danych. Systemy AI mogą zrozumieć strukturę i semantykę danych z różnych źródeł, a tym samym ułatwić integrację. Modelowanie danych oparte na sztucznej inteligencji i automatyczne projektowanie schematu pomagają organizować dane logiczne i wydajne. AI odgrywa również ważną rolę w integracji danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, co jest niezbędne do nowoczesnych analiz i zastosowań Genai.

Głębsze i szybsze spostrzeżenia

W krótkim czasie AI może wydobywać cenne spostrzeżenia z ogromnych ilości danych, które byłyby trudne lub wcale dla analityków ludzkich. Ujawnia ukryte wzorce i korelacje oraz umożliwia bardziej precyzyjne prognozy i prognozy. AI automatyzuje również tworzenie raportów i wizualizacji, co sprawia, że ​​wiedza jest bardziej dostępna i szybciej rozumie. Rozszerzone narzędzia analityczne wykorzystują sztuczną inteligencję do wspierania analityków ludzkich w swojej pracy i zwiększenia ich wydajności.

Zautomatyzowane zarządzanie danymi i zgodność

AI automatyzuje identyfikację i klasyfikację wrażliwych lub osobistych danych, co jest niezbędne do zgodności z przepisami dotyczącymi ochrony danych, takimi jak RODO. Może monitorować wzorce dostępu do danych i używać w celu rozpoznania potencjalnych naruszeń wytycznych lub naruszeń bezpieczeństwa na wczesnym etapie i alarmów wywołania. AI wspiera ustanowienie i egzekwowanie ram zarządzania danymi i pomaga w zarządzaniu wymogami zgodności. Genai może poprawić monitorowanie zgodności i zarządzanie dokumentami w oparciu o metadane i linię poprzez automatyczne oznaczenie oparte na metadanych i linii.

Zalety chirurgiczne

Automatyzacja rutynowych zadań przez sztuczną inteligencję w zarządzaniu danymi oferuje znaczne zalety operacyjne, szczególnie w odniesieniu do zasobów personelu:

Brak personelu walki

AI może podejmować powtarzające się, czasowe zadania, dla których często trudno znaleźć personel lub który jest uważany za nieatrakcyjny. Pomaga to wypełnić niedobór wykwalifikowanych pracowników i luk w kwalifikacjach.

Zmniejszenie pracy o niskiej wartości

Pracownicy często spędzają dużo czasu z niskimi zadaniami progowymi, takimi jak wyszukiwanie danych lub ręczne wprowadzanie danych i korekta. AI może zmniejszyć lub wyeliminować te działania.

Skoncentruj się na pracownikach na zadaniach strategicznych

Automatyzacja rutynowej pracy zwalnia pracowników monotonnych zadań i może koncentrować się na wyższej jakości, strategiczne działania wymagające ludzkiego osądu, kreatywności i empatii.

Poprawa wydajności i zmniejszenie kosztów

Automatyzacja prowadzi do wzrostu wydajności chirurgicznej i obniża koszty spowodowane pracą ręczną i błędami ludzkimi.

Wzmocnienie pracowników

Integracja sztucznej inteligencji z zarządzaniem danymi nie tylko rozwiązuje firmę operacyjną, ale także wzmacnia pracowników:

Eliminacja żmudnych zadań

AI podejmuje zadania, takie jak ekstrakcja danych, regulacja, transformacja, standardowe raportowanie, sortowanie e -maili lub planowanie.

Zwiększone skupienie i zadowolenie z pracy

Pracownicy odzyskują czas i zdolności umysłowe, które mogą wykorzystać do bardziej wymagających rozwiązań problemowych, kreatywnych zadań, planowania strategicznego i interakcji z klientami. Może to zwiększyć satysfakcję z pracy, ponieważ mniej czasu spędza się w monotonnej pracy.

Demokratyzacja danych

Narzędzia analityczne oparte na sztucznej inteligencji, platformy samoobsługowe i rozwiązania o niskim kodzie/bez kodu pozwalają pracownikom uzyskać dostęp do danych, analizować je i zdobywać wiedzę bez głębokiej wiedzy technicznej. Promuje to szerszą kulturę kontrolowaną przez dane w firmie.

Przyspieszenie procesów biznesowych

Integracja AI z procesami wspieranymi przez zarządzanie danymi przyspiesza procesy w prawie wszystkich obszarach firmy:

Sprzedaż i marketing

AI może automatycznie oceniać i priorytetyzować potencjalnych klientów, wymawiać spersonalizowane zalecenia dotyczące produktu, dynamicznie dostosowywać ceny, automatyzują wypuszczanie kampanii marketingowej i analizować nastroje klientów z tekstów.

Obsługa klienta

AI Chatboty przejmują wstępne przetwarzanie zapytań, bilety są automatycznie kategoryzowane i przekazywane do odpowiednich procesorów, a KI sugeruje odpowiednie odpowiedzi na częste pytania.

Finanse i zamówienia

Faktury mogą być odczytywane i przetwarzane automatycznie, cały proces zakupu można zautomatyzować, a AI obsługuje ocenę ryzyka i kontrolę kredytową.

Hr

CVS można automatycznie skanować i oceniać, a przepływy pracy w celu wdrożenia i wycofywania pracowników mogą być zautomatyzowane.

Operacje

AI optymalizuje zarządzanie magazynami poprzez prognozy popytu, wspiera planowanie łańcucha dostaw i umożliwia utrzymanie naprzód (konserwacja predykcyjna) maszyn.

Nadaje się do:

• Zbyt wiele celów i zadań w zarządzaniu produktem: źródła błędów i innowacyjne podejścia do optymalizacji – z AI i SMarket

Strategiczne zalecenia dotyczące zarządzania danymi opartymi na sztucznej inteligencji

Aby z powodzeniem wykorzystać transformacyjną siłę sztucznej inteligencji w zarządzaniu danymi, firmy powinny realizować strategiczne podejście:

Budowanie podstawy danych obsługiwanych przez AI

Podstawą każdej udanej inicjatywy AI są wysokiej jakości i dobrze zarządzane dane. Firmy powinny zatem nadać priorytet jakości danych i zarządzania danymi, inwestować w nowoczesne architektury danych, koncentrować się na integracji danych i określić jasne obowiązki.

Wybór odpowiednich rozwiązań DMS w AI

Wybór odpowiedniej technologii ma kluczowe znaczenie. Firmy powinny specjalnie ocenić potencjalnych dostawców DMS zgodnie z ich zintegrowanymi umiejętnościami AI, które są istotne dla ich konkretnych wymagań, uwzględniają dopasowanie architektoniczne, zapewnić bezproblemową integrację i ocenić przyjazność dla użytkownika i demokratyzację.

Przezwyciężanie przeszkód wdrażania

Wprowadzenie zarządzania danymi obsługiwanymi przez AI jest często związane z wyzwaniami. Firmy muszą radzić sobie z wyzwaniami danych, budować specjalistyczną wiedzę i know-how, planować koszty i zasoby oraz promować zarządzanie zaufaniem i zmianami.

Rozpocznij mały, szybko skaluj

Pełne przejście do zarządzania danymi opartymi na AI może być ogromnym zadaniem. Bardziej pragmatycznym i często skuteczniejszym podejściem jest stopniowe rozpoczęcie celowania i skalowanie. Zidentyfikuj określone procesy biznesowe, które są obecnie spowalniane przez ręczne przetwarzanie danych lub mają wysokie kwoty błędu. Skoncentruj się na osiągnięciu ulepszeń w tych obszarach poprzez szybkie wykorzystanie sztucznej inteligencji i wyraźnym ROI.

Strategie AI, które sprawiają, że firmy są zrównoważone

Analiza ilustruje nierozłączny związek między solidnym zarządzaniem danymi, strategiczną integracją sztucznej inteligencji i zrównoważonym sukcesem biznesowym w dzisiejszej gospodarce cyfrowej. Skuteczne zarządzanie danymi jest istotną podstawą, na której firmy muszą budować, aby w pełni wykorzystać potencjał AI. Przyszłość należy do organizacji, które rozumieją dane jako kapitał strategiczny i wykorzystują sztuczną inteligencję do inteligentnego zarządzania i aktywowania tego kapitału. Wdrożenie strategii zarządzania danymi opartymi na sztucznej inteligencji nie jest zatem kolejnym krokiem opcjonalnym, ale decydującym kursem przyszłego sukcesu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus