Sistemas de gerenciamento de dados em mudança: estratégias para o sucesso da empresa na era da IA

Gerenciamento de dados: chave para competitividade na era digital

No mundo dos negócios de hoje, caracterizado por digitalização e dados de crescimento exponencialmente, o gerenciamento de dados se desenvolveu de uma tarefa puramente técnica para uma necessidade estratégica. Os dados não são mais apenas um produto de processos de negócios, mas o elixir da vida das empresas modernas. Eles são a base para decisões sonoras, eficiência operacional, inovação e competitividade. O gerenciamento eficaz de dados é, portanto, um fator de sucesso crucial.

O que são sistemas de gerenciamento de dados (DMS)?

O gerenciamento de dados inclui todo o ciclo de vida de dados dentro de uma empresa: desde gravação e organização até armazenamento, proteção e validação ao processamento, análise e arquivamento final ou exclusão.

Os sistemas de gerenciamento de dados (DMS) são as ferramentas e plataformas tecnológicas que permitem e controlam esses processos complexos. O termo "DMS" geralmente é amplamente compreendido e pode incluir uma variedade de categorias do sistema:

Gerenciamento de dados mestre (MDM)

Soluções para a administração de dados mestre central (por exemplo, clientes, produtos, fornecedores). Os sistemas MDM garantem que esses dados sejam consistentes, corretos e completos, que formam a base para análises confiáveis ​​e processos operacionais.

Plataformas de dados do cliente (CDP)

Plataformas que mesclam os dados do cliente de várias fontes (por exemplo, CRM, automação de marketing, análise da Web) e permitem uma visão uniforme do cliente. Os CDPs são usados ​​principalmente para marketing, vendas e atendimento ao cliente para permitir experiências personalizadas e campanhas direcionadas.

Enterprise Content Management (ECM)

Sistemas para o gerenciamento de documentos e conteúdo não estruturados (por exemplo, contratos, faturas, e -mails). Os sistemas ECM facilitam a busca, aprovação e arquivamento de documentos e contribuem para a conformidade com os requisitos de conformidade. No mundo que fala alemão, eles geralmente são simplesmente chamados de DMS.

Business Intelligence (BI)

Plataformas para a análise e visualização de dados para apoiar a tomada de decisão. Os sistemas de BI possibilitam reconhecer tendências, descobrir padrões e monitorar o desempenho da empresa.

Sistemas de gerenciamento de banco de dados em nuvem (DBMS)

Bancos de dados que são operados na nuvem e oferecem escalabilidade, flexibilidade e eficiência de custos. Os bancos de dados em nuvem são frequentemente usados ​​para fins analíticos porque processam grandes quantidades de dados e podem responder rapidamente a consultas complexas.

Adequado para:

• Sistemas de TI desatualizados: um obstáculo no caminho para a inteligência artificial

Por que o gerenciamento eficaz de dados é indispensável?

O gerenciamento de dados estratégico e eficaz é essencial para o sucesso das empresas modernas por vários motivos:

Fundação para processos operacionais

Todo aplicativo, análise e todos os algoritmos de uma empresa dependem do acesso contínuo a dados de alta qualidade. Sem uma base de dados sólidos, os processos de negócios não podem ser eficientes e as iniciativas digitais falham. O gerenciamento de dados forma a base sobre a qual a excelência operacional é construída. Um exemplo: uma empresa produtora requer dados precisos e atuais sobre inventário, planos de produção e prazos de entrega para controlar de maneira ideal seus processos de produção e evitar gargalos.

Base para decisões bem -fundidas

Os dados formam a base para decisões de negócios bem -fundamentadas e compreensíveis. Ao analisar padrões e tendências em dados bem gerenciados, as empresas podem fazer um curso estratégico melhor. Uma alta qualidade de dados, garantida pelo DMS, leva diretamente a análises mais precisas, previsões mais precisas e, finalmente, decisões mais rápidas e melhores. Os dados convertidos são assim transformados em descobertas valiosas que criam vantagens competitivas. Um exemplo: com a ajuda das análises de dados, uma empresa de varejo pode entender melhor o comportamento de compra de seus clientes e otimizar seu alcance, suas campanhas de marketing e seus locais de filial de acordo.

Aumente a eficiência e a produtividade

O gerenciamento de dados eficaz otimiza os processos de negócios, economiza tempo valioso e reduz a necessidade de recursos. Por outro lado, o gerenciamento defeituoso de dados leva a uma considerável perda de produtividade. Um estudo mostrou que os funcionários da Alemanha passam em média duas horas por dia procurando dados, o que reduz a eficiência em 18 %. As empresas que implementaram o relatório inteligente de gerenciamento de dados sobre reduções de custos e produtividade aumentam. A automação, um componente central dos DMs modernos, reduz intervenções manuais e, portanto, fontes de erro. Um exemplo: uma companhia de seguros pode usar processos automatizados para editar danos mais rapidamente e tornar os pagamentos mais rapidamente, o que aumenta a satisfação do cliente e reduz os custos operacionais.

Garantir a segurança e conformidade de dados

Em um momento de aumento das ameaças cibernéticas e regulamentos mais rigorosos de proteção de dados, a proteção dos dados corporativos é de importância existencial. O DMS desempenha um papel central na obtenção de dados contra acesso, perda ou roubo não autorizado. Ao mesmo tempo, eles são essenciais para a conformidade com regulamentos legais e específicos do setor, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR). A governança de dados, ou seja, a determinação de diretrizes e responsabilidades para lidar com dados, é parte integrante do gerenciamento de dados e é suportada pelas funções do DMS. A não conformidade dos regulamentos pode levar a punições sensíveis e a consideráveis ​​danos à reputação. Um exemplo: um provedor de serviços financeiros deve garantir que os dados do cliente sejam protegidos de acordo com os regulamentos de proteção de dados aplicáveis ​​e que as transações sejam transparentes e compreensíveis para evitar lavagem de dinheiro e fraude.

Adequado para:

• Sistemas de IA, sistemas de alto risco e a Lei de AI para a prática em empresas e autoridades

Apoio à transformação e inovação digital

Os dados são frequentemente chamados de "elixir da vida" da transformação digital. Tecnologias futuras, como inteligência artificial (AI), aprendizado de máquina (ML), Internet das Coisas (IoT) e análise avançada, requerem grandes quantidades de dados atuais, exatos e seguros para poder desenvolver todo o seu potencial. O gerenciamento eficaz de dados cria a base necessária para essas tecnologias. Além disso, permite que o desenvolvimento de novos modelos de negócios e inovações, acionados por dados, permitindo que as empresas capitalizem seus dados. Um exemplo: um fabricante de automóveis pode usar análises de dados para analisar o comportamento de seus veículos em uso real e usar essas descobertas para desenvolver novas funções e serviços, como sistemas personalizados de assistência ao motorista ou manutenção prospectiva.

Os custos de negligência

A negligência do gerenciamento de dados tem consequências negativas visíveis. Segundo o Experian, a baixa qualidade dos dados se deve aos custos de uma média de 15 % das vendas de empresas. As soluções desatualizadas de gerenciamento de dados (“Sistemas Legados”) ligam recursos valiosos de TI para manutenção e solução de problemas e impedem que as empresas retirem todo o valor de seus dados. Além disso, esses sistemas aumentam a suscetibilidade a riscos, de clientes insatisfeitos a violações de segurança graves. A complexidade e o alto esforço manual em sistemas desatualizados levam à ineficiência e impedem a agilidade da empresa.

Líder de mercado em sistemas de gerenciamento de dados

A seleção da solução DMS certa é crucial para o sucesso de uma empresa. No entanto, o mercado é dinâmico e fragmentado, o que dificulta a decisão. Há uma variedade de fornecedores que diferem em termos de funcionalidade, tecnologia, preço e grupo -alvo.

A seguir, alguns dos principais fornecedores são apresentados no campo dos sistemas de gerenciamento de dados, nos quais o foco está na posição de mercado, em seus pontos fortes e em seus pontos de venda exclusivos:

Computador

Um provedor líder na área de MDM, integração de dados, governança e qualidade. A Informatica usa uma abordagem controlada por IA para melhorar a precisão e a consistência dos dados. A empresa é vista como provedora de plataforma abrangente e atinge as altas classificações de usuários. Segundo a Forrester, os usuários relatam uma melhoria de 70%na qualidade dos dados.

Microsoft

Um forte provedor de nuvem com um amplo portfólio que inclui o Azure Data Factory para integração e orquestração de dados, o Power BI como uma plataforma de análise/BI líder, o SharePoint para gerenciamento de documentos e conteúdo, bem como o SQL Server (incl. SSRS) para gerenciamento e relatório do banco de dados. A força da Microsoft está na profunda integração dentro do ecossistema do Azure. Os usuários do Azure Data Factory relatam 60% de processamento de dados mais rápido.

SEIVA

Dominante no segmento corporativo, especialmente ao integrar com o SAP ERP/S/4HANA. O SAP oferece o SAP MDG para dados mestre, SAP Data Services para integração e transformação de dados, bem como objetos de negócios SAP para BI. O foco está na eficiência operacional e na integração perfeita com outros produtos SAP. Os usuários de serviços de dados da SAP relatam aumento de 25% de eficiência no processamento de dados.

Salesforce

Liderando na área de CRM e expandindo -se fortemente em plataformas de dados. O Salesforce Data Cloud como CDP integra a IA com dados de CRM. O Tableau é uma solução superior para a visualização de BI e dados. O Salesforce tem um forte foco na melhoria da interação do cliente e geralmente é altamente classificado nas análises do CDP.

Oráculo

Oferece ferramentas robustas para integração de dados, qualidade e MDM. O banco de dados autônomo reduz o esforço administrativo e melhora a segurança por meio da automação. As soluções em nuvem oferecem flexibilidade e escalabilidade. De acordo com a IDC, os usuários experimentam um aumento de 40%na eficiência cirúrgica. O Oracle é considerado um fornecedor abrangente de plataforma.

IBM

Suíte abrangente para integração de dados, qualidade e governo. O InfoSphere MDM é altamente classificado pelos usuários. A IBM oferece fortes habilidades de análise e integração com outros produtos da IBM e a plataforma Watson AI. É relatado por uma aceleração de 30%de decisões controladas por dados. A IBM é classificada como um provedor de plataforma.

Floco de neve

Uma plataforma de dados nativos de nuvem, conhecida por alto desempenho e escalabilidade. O Snowflake suporta integração de dados, data warehousing e análise. A arquitetura exclusiva separa o poder de armazenamento e computação, que otimiza custos e desempenho. Um estudo do BARC resultou em uma redução de 50%nos tempos de processamento de consultas para os usuários. O Snowflake geralmente serve como base para arquiteturas CDP mais novas e "compostas".

Semarquia

Solução MDM altamente classificada, concedida pelo Gartner como "CLIENTES 'Choice 2024". A Semarquia é especializada em integração de dados e MDM com uma plataforma uniforme para gerenciamento de dados eficientes.

Sistemas Stibo

Provedor de MDM estabelecido que permite a transparência de dados. As soluções formam a espinha dorsal para as empresas que desejam obter valor estratégico de seus dados mestre.

Enaio

Nos testes alemães, o sistema DMS/ECM com melhor classificação. A ENAIO oferece uma solução modular de ECM para gerenciamento de documentos, importação, indexação e armazenamento à prova de revisão. A solução é adequada para diferentes tamanhos da empresa e indústrias específicas, como farmacêutica ou medicina.

Plataforma vs. Melhor de Creed

Ao escolher um DMS, as empresas enfrentam uma decisão estratégica sobre a arquitetura. O mercado mostra uma tensão entre duas frases principais: plataformas integradas e soluções especializadas "melhores da criação".

Grandes fornecedores como Informatica, IBM, Oracle e SAP oferecem plataformas extensas que combinam uma ampla gama de funções de gerenciamento de dados (como MDM, qualidade dos dados, integração, catalogação). A vantagem é a integração potencialmente mais simples e um único contato, mas essas plataformas geralmente são mais caras e podem vincular empresas mais a um provedor.

Isso se opõe a provedores de "jogo puro" que se concentram em áreas específicas, como MDM ou integração de dados. Essas soluções geralmente podem ser mais flexíveis e baratas, mas podem exigir mais esforço de integração.

Um desenvolvimento recente que começa essa dicotomia é a "arquitetura composta", especialmente na área do CDP. Essa abordagem depende de não salvar os dados, mas para ativar diretamente nos data warehouses existentes. Isso oferece a máxima flexibilidade e usa a infraestrutura existente, mas requer capacidades e know de data warehouse correspondentes.

A escolha entre a plataforma, a melhor da criação ou a composição depende fortemente do cenário de TI existente, das habilidades internas, do orçamento e da priorização estratégica da profundidade de integração versus flexibilidade.

Ki-Gamechanger: as soluções mais flexíveis de AI em plataforma que reduzem os custos, melhoram suas decisões e aumentam a eficiência

Plataforma AI independente: integra todas as fontes de dados da empresa relevantes

• Esta plataforma de IA interage com todas as fontes de dados específicas
  • Da SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox e muitos outros sistemas de gerenciamento de dados
• Integração rápida da IA: soluções de IA personalizadas para empresas em horas ou dias em vez de meses
• Infraestrutura flexível: baseada em nuvem ou hospedagem em seu próprio data center (Alemanha, Europa, escolha livre de localização)

• Segurança de dados mais alta: o uso em escritórios de advocacia é a evidência segura
• Use em uma ampla variedade de fontes de dados da empresa
• Escolha de seus modelos de IA ou vários ou vários modelos (UE, EUA, CN)

Desafios que nossa plataforma de IA resolve

• Falta de precisão das soluções de IA convencionais
• Proteção de dados e gerenciamento seguro de dados sensíveis
• Altos custos e complexidade do desenvolvimento individual de IA
• Falta de IA qualificada
• Integração da IA ​​nos sistemas de TI existentes

Tendências futuras no gerenciamento de dados

A área de gerenciamento de dados está sujeita a alterações constantes, impulsionada pelo progresso tecnológico e pela mudança dos requisitos de negócios. As seguintes tendências moldam significativamente o futuro:

Domínio da nuvem

A tendência para soluções de gerenciamento de dados baseada em nuvem é inconfundível e continua. As plataformas em nuvem oferecem vantagens decisivas, como escalabilidade, flexibilidade e eficiência de custos. As empresas confiam cada vez mais em estratégias de várias nuvens para evitar dependências, otimizar custos, aumentar a confiabilidade e selecionar os melhores serviços disponíveis para tarefas específicas. Ao mesmo tempo, as plataformas de nuvem híbrida mantêm sua importância, especialmente em indústrias fortemente regulamentadas.

Volume e variedade de manuseio

A quantidade de dados gerados em todo o mundo continua a explodir exponencialmente. Esses dados também são extremamente diversos e incluem formatos estruturados, não estruturados e semiestruturados de uma ampla variedade de fontes. Os data warehouses tradicionais atingem seus limites aqui. Portanto, arquiteturas como lagos de dados e lakehouses se tornam mais importantes. Os lagos de dados podem economizar enormes quantidades de dados brutos de vários formatos. Os lakehouses de dados tentam combinar a flexibilidade dos lagos de dados com as habilidades de estruturação e gerenciamento de data warehouses, a fim de criar uma plataforma uniforme para armazenamento, processamento, análise e aprendizado de máquina.

Velocidade crescente

A velocidade com que os dados podem ser processados ​​e analisados ​​se torna um fator competitivo decisivo. A tendência é clara do processamento tradicional em lote para o processamento em tempo real dos fluxos de dados (processamento de fluxos). Isso permite que as empresas reajam diretamente aos eventos, para tomar decisões bem fundamentadas no momento do que está acontecendo, para melhorar as experiências dos clientes por meio de personalização imediata e reconhecer e resolver proativamente os problemas.

Mudanças arquitetônicas

Para dominar a complexidade das paisagens de dados distribuídos, são estabelecidos novos conceitos arquitetônicos:
tecido de dados: um tecido de dados é uma arquitetura que visa combinar de maneira inteligente fontes de dados díspares, aplicativos e sistemas para permitir uma visão uniforme e consistente de todos os dados da empresa, independentemente de onde estão armazenados. Diz -se que quebra os silos de dados, simplifique a integração de dados e melhore a governança de dados.
Malha de dados: em contraste com a perspectiva bastante centralizada do tecido de dados, a malha de dados busca uma abordagem descentralizada. Aqui, a responsabilidade pelos produtos de dados é distribuída para áreas de negócios específicas (domínios). Cada domínio gerencia seus próprios dados e fornece outras áreas por meio de interfaces definidas. O objetivo é aumentar a agilidade, escalabilidade e velocidade de obter conhecimento, resolvendo equipes monolíticas de dados centralizadas e lagos de dados.

Automação e integração de IA

A integração da inteligência artificial (AI) e do aprendizado de máquina (ML) é uma das tendências gerais e mais importantes no gerenciamento de dados. A IA é cada vez mais usada para automatizar tarefas em todas as fases do ciclo de vida dos dados, desde a integração de dados e a verificação da qualidade até a governança até a análise e até o design de esquemas. A “análise aumentada”, na qual a IA apóia analistas humanos na preparação de dados e aquisição de conhecimento, também está se tornando mais importante.

Foco aumentado na governança de dados, qualidade, segurança e privacidade

Com a crescente importância estratégica dos dados e sua distribuição em vários ambientes, a necessidade de garantir sua qualidade, segurança e conformidade. Desenvolvimentos importantes nessa área são governança automatizada de dados, observabilidade de dados, medidas de segurança aprimoradas, estruturas robustas de proteção de dados, qualidade dos dados como prioridade e dados.

Integração da IA: Transformação do gerenciamento de dados

A integração da inteligência artificial (IA) nos sistemas de gerenciamento de dados não é mais uma visão futurista, mas está se tornando uma necessidade estratégica fundamental para as empresas que desejam permanecer competitivas na era digital. Em vista das quantidades de dados explosivas, a crescente velocidade da produção de dados e a crescente variedade de formatos de dados, a IA é essencial para gerenciar essa complexidade e gerenciar efetivamente dados.

A IA transforma o gerenciamento de dados de um processo frequentemente reativo e moldado manualmente em um sistema proativo e altamente automatizado. É a chave para abrir o valor total dos bancos de dados de uma empresa e estabelecer uma cultura de tomada e inovação de decisão realmente controlada por dados. As empresas que usam estrategicamente no gerenciamento de dados obtêm vantagens significativas.

Adequado para:

• KI, a cabana está pegando fogo! A era da IA ​​​​chegou e qual a importância do fator humano? 20 vezes mais importante para marketing e varejo na era da IA?

Melhorias baseadas em IA

O KI oferece melhorias concretas nas áreas centrais do gerenciamento de dados:

Qualidade de dados aprimorada

Os algoritmos de IA podem reconhecer e corrigir automaticamente erros, inconsistências e duplicados em grandes registros de dados, o que melhora significativamente a qualidade dos dados. O aprendizado de máquina (ML) identifica anomalias e outliers que indicam problemas de qualidade. Ferramentas baseadas em AI de stand-up automaticamente. Em particular, o KI generativo (Genai) pode automatizar e melhorar a criação e anotação de metadados e origem dos dados (linhagem), que é crucial para a avaliação e garantir a qualidade dos dados.

Organização e integração aprimoradas de dados

A IA automatiza tarefas que consomem tempo, como o mapeamento de campos de dados entre diferentes sistemas, comparando esquemas e transformação de formatos de dados. Os sistemas de IA podem entender a estrutura e a semântica dos dados de diferentes fontes e, assim, facilitar a integração. Modelagem de dados baseada em IA e design de esquema automatizado ajudam a organizar dados de maneira lógica e eficiente. A IA também desempenha um papel importante na integração de dados estruturados e não estruturados, essenciais para análises modernas e aplicações genai.

Idéias mais profundas e rápidas

Em pouco tempo, a IA pode extrair informações valiosas de grandes quantidades de dados que seriam difíceis ou não para analistas humanos. Ele revela padrões e correlações ocultos e permite previsões e previsões mais precisas. A IA também automatiza a criação de relatórios e visualizações, o que torna o conhecimento mais disponível e entende mais rapidamente. As ferramentas de análise aumentadas usam IA para apoiar analistas humanos em seu trabalho e aumentar sua produtividade.

Governança de dados automatizada e conformidade

A IA automatiza a identificação e classificação de dados pessoais ou sensíveis, essenciais para a conformidade com os regulamentos de proteção de dados, como o GDPR. Ele pode monitorar o acesso a dados e usar padrões para reconhecer possíveis violações de diretrizes ou violações de segurança em um estágio inicial e desencadear alarmes. A IA apóia o estabelecimento e a aplicação das estruturas de governança de dados e ajuda a gerenciar os requisitos de conformidade. O Genai pode melhorar o monitoramento da conformidade e o gerenciamento de documentos com base em metadados e linhagem por marcação automática com base em metadados e linhagem.

Vantagens cirúrgicas

A automação de tarefas de rotina pela IA no gerenciamento de dados oferece vantagens operacionais significativas, especialmente no que diz respeito aos recursos de pessoal:

Combate o pessoal da falta

A IA pode assumir tarefas repetitivas e que consomem tempo, para as quais muitas vezes difíceis de encontrar funcionários ou que são considerados pouco atraentes. Isso ajuda a preencher uma escassez de trabalhadores qualificados e lacunas de qualificação.

Redução do trabalho de baixo valor

Os funcionários geralmente gastam muito tempo com tarefas de baixo limite, como pesquisa de dados ou entrada e correção manual de dados. A IA pode reduzir ou eliminar essas atividades.

Concentre -se em funcionários em tarefas estratégicas

A automação do trabalho de rotina alivia os funcionários de tarefas monótonas e pode se concentrar em atividades estratégicas de maior qualidade, que requerem julgamento humano, criatividade e empatia.

Melhoria da eficiência e redução dos custos

A automação leva a um aumento na eficiência cirúrgica e reduz os custos causados ​​por trabalho manual e erros humanos.

Fortalecendo funcionários

A integração da IA ​​no gerenciamento de dados não apenas alivia a empresa operativamente, mas também fortalece os funcionários:

Eliminação de tarefas tediosas

A IA assume tarefas como extração de dados, ajuste, transformação, relatórios padrão, classificação de email ou agendamento.

Maior foco e satisfação no trabalho

Os funcionários recuperam o tempo e as capacidades mentais que podem usar para soluções de problemas mais exigentes, tarefas criativas, planejamento estratégico e interação com os clientes. Isso pode aumentar a satisfação no trabalho, porque menos tempo é gasto com o trabalho monótono.

Democratização de dados

Ferramentas de análise baseadas em IA, plataformas de autoatendimento e soluções de baixo código/código sem código também permitem que os funcionários acessem dados, analisem-os e adquiram conhecimento sem profundo conhecimento técnico. Isso promove a cultura mais ampla -controlada pela empresa.

Aceleração de processos de negócios

A integração da IA ​​nos processos apoiados por gerenciamento de dados acelera os processos em quase todas as áreas da empresa:

Vendas e marketing

A IA pode avaliar e priorizar automaticamente os leads, pronunciar recomendações personalizadas de produtos, adaptar os preços dinamicamente, automatizar liberações de campanhas de marketing e analisar o humor dos clientes a partir de textos.

Atendimento ao Cliente

Os chatbots da IA ​​assumem o processamento inicial das consultas, os ingressos são automaticamente categorizados e encaminhados para os processadores corretos, e o KI sugere respostas adequadas para perguntas frequentes.

Finanças e Compras

As faturas podem ser lidas e processadas automaticamente, todo o processo de aquisição para pagar pode ser automatizado e a IA suporta a avaliação de risco e a verificação de crédito.

Hr

Os CVs podem ser digitalizados e avaliados automaticamente, e os fluxos de trabalho para integração e offboard dos funcionários podem ser automatizados.

Operações

A IA otimiza o gerenciamento de armazém por meio de previsões de demanda, suporta o planejamento da cadeia de suprimentos e permite a manutenção prospectiva (manutenção preditiva) de máquinas.

Adequado para:

• Muitas metas e objetivos no gerenciamento de produtos: fontes de erros e abordagens inovadoras para otimização – com IA e SMarket

Recomendações estratégicas para gerenciamento de dados baseado em IA

Para usar com sucesso o poder transformador da IA ​​no gerenciamento de dados, as empresas devem seguir uma abordagem estratégica:

Construindo uma base de dados com capacidade de AI

A base para cada iniciativa de IA bem-sucedida é dados de alta qualidade e bem gerenciados. Portanto, as empresas devem priorizar a qualidade e a governança dos dados, investir em arquiteturas de dados modernas, concentrar -se na integração de dados e determinar responsabilidades claras.

Seleção de soluções DMS adequadas com capacidade de AI

Escolher a tecnologia certa é crucial. As empresas devem avaliar especificamente potenciais provedores de DMS de acordo com suas habilidades de IA integradas, que são relevantes para seus requisitos específicos, levar em consideração o ajuste arquitetônico, garantir integração perfeita e avaliar a facilidade de uso e a democratização.

Superando obstáculos de implementação

A introdução do gerenciamento de dados apoiada pela IA é frequentemente associada a desafios. As empresas precisam lidar com desafios de dados, criar conhecimento especializado e know-how, planejar custos e recursos e promover o gerenciamento de confiança e mudança.

Comece pequeno, escala rapidamente

A mudança completa para o gerenciamento de dados orientado a IA pode ser uma tarefa enorme. Uma abordagem mais pragmática e muitas vezes mais bem -sucedida é começar a segmentar e escalar gradualmente. Identifique processos de negócios específicos que estão sendo retardados atualmente pelo processamento manual de dados ou possuem cotas de erro alto. Concentre -se em alcançar melhorias nessas áreas usando a IA rapidamente e um ROI claro.

Estratégias de IA que tornam as empresas sustentáveis

A análise ilustra a conexão inseparável entre gerenciamento robusto de dados, a integração estratégica da inteligência artificial e o sucesso dos negócios sustentáveis ​​na economia digital de hoje. Gerenciamento de dados eficazes é a base essencial sobre a qual as empresas precisam construir para explorar completamente o potencial da IA. O futuro pertence às organizações que entendem os dados como capital estratégico e usam a inteligência artificial para gerenciar e ativar de forma inteligente esse capital. A implementação de uma estratégia de gerenciamento de dados orientada a IA não é mais uma etapa opcional, mas um curso decisivo para o sucesso futuro.

☑️ Apoio às PME em estratégia, consultoria, planeamento e implementação

☑️ Criação ou realinhamento da estratégia de IA

☑️ Desenvolvimento de negócios pioneiro

 

Ficarei feliz em servir como seu conselheiro pessoal.

Você pode entrar em contato comigo preenchendo o formulário de contato abaixo ou simplesmente ligando para +49 89 89 674 804 (Munique) .

Estou ansioso pelo nosso projeto conjunto.

 

 

Xpert.Digital é um hub para a indústria com foco em digitalização, engenharia mecânica, logística/intralogística e energia fotovoltaica.

Com nossa solução de desenvolvimento de negócios 360°, apoiamos empresas conhecidas, desde novos negócios até o pós-venda.

Inteligência de mercado, smarketing, automação de marketing, desenvolvimento de conteúdo, PR, campanhas por email, mídias sociais personalizadas e nutrição de leads fazem parte de nossas ferramentas digitais.

Você pode descobrir mais em: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus