Системы управления данными в изменениях: стратегии успеха компании в эпохе ИИ

Управление данными: ключ к конкурентоспособности у цифрового врача

В современном бизнес -мире, который характеризуется оцифровыванием и экспоненциально растущим данными, управление данными развивалось от чисто технической задачи до стратегической необходимости. Данные больше не являются просто -продуктом бизнес -процессов, а жизненный эликсир современных компаний. Они являются основой для надежных решений, операционной эффективности, инноваций и конкурентоспособности. Таким образом, эффективное управление данными является важным фактором успеха.

Что такое системы управления данными (DMS)?

Управление данными включает весь жизненный цикл данных в компании: от записи и организации до хранения, защиты и проверки до обработки, анализа и окончательного архивации или удаления.

Системы управления данными (DMS) - это технологические инструменты и платформы, которые позволяют и контролируют эти сложные процессы. Термин «DMS» часто широко распространен и может включать в себя различные категории систем:

Управление основными данными (MDM)

Решения для администрирования центральных основных данных (например, клиенты, продукты, поставщики). Системы MDM гарантируют, что эти данные являются согласованными, правильными и полными, что составляет основу для надежных анализов и эксплуатационных процессов.

Платформы данных клиента (CDP)

Платформы, которые объединяют данные клиентов из различных источников (например, CRM, автоматизация маркетинга, веб -аналитика) и обеспечивают единое представление о клиенте. CDP в основном используются для маркетинга, продаж и обслуживания клиентов, чтобы обеспечить персонализированный опыт и целевые кампании.

Управление корпоративным контентом (ECM)

Системы управления неструктурированными документами и контентом (например, контракты, счета, электронные письма). Системы ECM облегчают поиск, утверждение и архивирование документов и способствуют соблюдению требований соответствия. В немецком мире их часто называют DMS.

Бизнес -аналитика (BI)

Платформы для анализа и визуализации данных для поддержки принятия решений. BI Systems позволяет распознавать тенденции, раскрыть паттерны и контролировать эффективность компании.

Облачные системы управления базами данных (СУБД)

Базы данных, которые работают в облаке и предлагают масштабируемость, гибкость и эффективность затрат. Облачные базы данных часто используются в аналитических целях, потому что они обрабатывают большие объемы данных и могут быстро отвечать на сложные запросы.

Подходит для:

• Устаревшие ИТ -системы: камень преткновения на пути к искусственному интеллекту

Почему эффективное управление данными необходимо?

Стратегическое и эффективное управление данными имеет важное значение для успеха современных компаний по нескольким причинам:

Фонд эксплуатационных процессов

Каждое приложение, анализ и каждый алгоритм в компании полагаются на бесшовный доступ к высококачественным данным. Без основы данных бизнес -процессы не могут быть эффективными, а цифровые инициативы не проходят. Управление данными является основой, на котором создается оперативное превосходство. Пример: производительной компании требуют точных и текущих данных о запасах, производственных планах и сроках доставки, чтобы оптимально контролировать свои производственные процессы и избежать узких мест.

Основа для хорошо обоснованных решений

Данные являются основой для хорошо обоснованных и понятных бизнес -решений. Анализируя закономерности и тенденции в хорошо управляемых данных, компании могут пройти лучший стратегический курс. Высокое качество данных, обеспечиваемое DMS, приводит непосредственно к более точным анализам, более точным прогнозам и, в конечном итоге, более быстрых и лучших решений. Таким образом, преобразованные данные преобразуются в ценные результаты, которые создают конкурентные преимущества. Пример: с помощью анализа данных, розничная компания может лучше понять поведение покупателей и оптимизировать его диапазон, маркетинговые кампании и ее отделения филиала соответственно.

Повышение эффективности и производительности

Эффективное управление данными оптимизирует бизнес -процессы, экономит ценное время и снижает потребность в ресурсах. И наоборот, дефектное управление данными приводит к значительной потере производительности. Исследование показало, что сотрудники в Германии проводят в среднем два часа в день в поисках данных, что снижает эффективность на 18 процентов. Компании, которые внедрили интеллектуальный отчет по управлению данными о снижении затрат и повышении производительности. Автоматизация, основной компонент современного DMS, уменьшает ручные вмешательства и, следовательно, источники ошибки. Пример: страховая компания может использовать автоматические процессы для быстрее редактирования ущерба и быстрее сделать выплаты, что повышает удовлетворенность клиентов и снижает эксплуатационные расходы.

Обеспечение безопасности данных и соответствия

Во время растущих киберугроз и более строгих правил защиты данных защита корпоративных данных имеет экзистенциальное значение. DMS играет центральную роль в обеспечении данных от несанкционированного доступа, потерь или кражи. В то же время они важны для соблюдения юридических и отраслевых правил, таких как общее правила защиты данных (GDPR). Управление данными, то есть определение руководящих принципов и обязанностей по работе с данными, является неотъемлемой частью управления данными и поддерживается функциями DMS. Несоответствие правил может привести к деликатным наказаниям и значительным повреждениям репутации. Пример: поставщик финансовых услуг должен обеспечить защиту данных клиента в соответствии с применимыми правилами защиты данных и что транзакции являются прозрачными и понятными для предотвращения отмывания денег и мошенничества.

Подходит для:

• Системы ИИ, системы высокого риска и Закон о искусственном интеллекте для практики в компаниях и властях

Поддержка цифровой трансформации и инноваций

Данные часто называют «эликсиром жизни» цифровой трансформации. Такие технологии на основе будущего, такие как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (ML), Интернет вещей (IoT) и расширенный анализ, требуют огромного количества текущих, точных и безопасных данных, чтобы иметь возможность полностью развивать свой потенциал. Эффективное управление данными создает необходимую основу для этих технологий. Кроме того, это позволяет разработать новые бизнес -модели и инновации, управляемые данными, позволяя компаниям использовать свои данные. Пример: производитель автомобилей может использовать анализ данных для анализа поведения своих транспортных средств в реальном использовании и использования этих результатов для разработки новых функций и услуг, таких как персонализированные системы помощи водителям или обслуживание вперед.

Затраты на пренебрежение

Пренебрежение управлением данными имеет заметные негативные последствия. По данным экспериана, плохое качество данных обусловлено затратами в среднем 15 процентов от продаж компаний. Устаревшие решения для управления данными («устаревшие системы») привязывают ценные ИТ -ресурсы для технического обслуживания и устранения неполадок и предотвращают вытащить компании по полной стоимости из своих данных. Кроме того, такие системы повышают восприимчивость к рискам, от недовольных клиентов до серьезных нарушений безопасности. Сложность и высокие ручные усилия в устаревших системах приводят к неэффективности и препятствуют гибкости компании.

Лидер рынка в системах управления данными

Выбор правого решения DMS имеет решающее значение для успеха компании. Тем не менее, рынок динамичен и фрагментирован, что затрудняет решение. Существует множество поставщиков, которые различаются с точки зрения функциональности, технологий, цены и целевой группы.

Далее некоторые из ведущих поставщиков представлены в области систем управления данными, в результате чего основное внимание уделяется их рыночному положению, их сильным сторонам и уникальным пунктам продажи:

Компьютер

Ведущий поставщик в области MDM, интеграции данных, управления и качества. Informatica использует подход, контролируемый AI, для повышения точности и согласованности данных. Компания рассматривается как комплексный поставщик платформ и достигает высоких рейтингов пользователей. По данным Forrester, пользователи сообщают о улучшении качества данных на 70%.

Майкрософт

Сильный облачный провайдер с широким портфелем, который включает в себя фабрику данных Azure для интеграции данных и оркестровки, Power BI в качестве ведущей платформы Analytics/BI, SharePoint для управления документами и контентом, а также SQL Server (включая SSRS) для управления базами данных. Сила Microsoft заключается в глубокой интеграции в экосистеме Azure. Пользователи Azure Data Factory сообщают о 60% быстрее обработки данных.

Сор

Доминирует в сегменте предприятия, особенно при интеграции с SAP ERP/S/4HANA. SAP предлагает SAP MDG для основных данных, SAP Data Services для интеграции и преобразования данных, а также бизнес -объектов SAP для BI. Основное внимание уделяется эффективности работы и бесшовной интеграции с другими продуктами SAP. Пользователи SAP Data Services сообщают, что повышение эффективности обработки данных на 25%.

Salesforce

Ведущий в области CRM и значительно расширяясь на платформы данных. Salesforce Data Cloud, так как CDP интегрирует ИИ с данными CRM. Tableau является главным решением для BI и визуализации данных. Salesforce уделяет большое внимание улучшению взаимодействия с клиентами и часто высоко оценивается в анализе CDP.

Оракул

Предлагает надежные инструменты для интеграции данных, качества и MDM. Автономная база данных уменьшает административные усилия и повышает безопасность за счет автоматизации. Облачные решения предлагают гибкость и масштабируемость. По данным IDC, пользователи испытывают 40%-ное увеличение хирургической эффективности. Oracle считается комплексным поставщиком платформ.

IBM

Комплексный набор для интеграции данных, качества и правительства. Infosphere MDM высоко оценен пользователями. IBM предлагает сильные навыки анализа и интеграцию с другими продуктами IBM и платформой Watson AI. Об этом сообщается 30%ускорения решений, контролируемых данными. IBM классифицируется как поставщик платформы.

Снежинка

Облачная нативная платформа данных, известная высокой производительностью и масштабируемостью. Snowflake поддерживает интеграцию данных, хранилище данных и анализ. Уникальная архитектура разделяет мощность хранения и вычислительной техники, которая оптимизирует затраты и производительность. Исследование BARC привело к сокращению времени обработки запросов на 50%для пользователей. Снежинка часто служит основой для более новых, «композиционных» архитектур CDP.

Semarchy

Высоко рейтинговое решение MDM, присуждаемое Gartner как «Выбор клиентов» 2024 ». Semarchy специализируется на интеграции данных и MDM с единой платформой для эффективного управления данными.

STIBO Systems

Установленный поставщик MDM, который обеспечивает прозрачность данных. Решения формируют основу для компаний, которые хотят привлечь стратегическую ценность из своих основных данных.

Enaio

В немецких тестах DMS/ECM System. Enaio предлагает модульное решение ECM для управления документами, импорта, индексации и защиты от пересмотра. Решение подходит для различных размеров компании и конкретных отраслей, таких как фармацевтическая или медицина.

Платформа против лучшего в своем роде

При выборе DMS компании сталкиваются со стратегическим решением относительно архитектуры. Рынок показывает напряженность между двумя основными предложениями: интегрированные платформы и специализированные «лучшие в своем роде» решения.

Крупные поставщики, такие как Informatica, IBM, Oracle и SAP, предлагают обширные платформы, которые объединяют широкий спектр функций управления данными (такие как MDM, качество данных, интеграция, каталогизация). Преимущество - потенциально более простая интеграция и единственный контакт, но эти платформы часто бывают дороже и могут больше связывать компании с поставщиком.

Это противоречит поставщикам «чистой игры», которые сосредоточены на конкретных областях, таких как MDM или интеграция данных. Эти решения часто могут быть более гибкими и недорогими, но могут потребовать больше усилий по интеграции.

Недавняя разработка, которая разбивает эту дихотомию, является «композиционной архитектурой», особенно в области CDP. Этот подход зависит от не для того, чтобы не сохранять данные самостоятельно, а для непосредственной активации в существующих хранилищах данных. Это обеспечивает максимальную гибкость и использует существующую инфраструктуру, но требует соответствующих возможностей и ноу-хау.

Выбор между платформой, лучшей в своем роде или композицией в значительной степени зависит от существующего ИТ-ландшафта, внутренних навыков, бюджета и стратегической приоритетов глубины интеграции в зависимости от гибкости.

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Эта платформа ИИ взаимодействует со всеми конкретными источниками данных
  • От SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox и многих других систем управления данными
• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Проблемы, которые решает наша платформа ИИ

• Отсутствие точности обычных решений ИИ
• Защита данных и безопасное управление конфиденциальными данными
• Высокие затраты и сложность индивидуального развития ИИ
• Отсутствие квалифицированного ИИ
• Интеграция ИИ в существующие ИТ -системы

Будущие тенденции в управлении данными

Область управления данными зависит от постоянных изменений, обусловленных технологическим прогрессом и изменением бизнес -требований. Следующие тенденции значительно формируют будущее:

Облачное доминирование

Тенденция к облачным решениям по управлению данными безошибочно и продолжается. Облачные платформы предлагают решающие преимущества, такие как масштабируемость, гибкость и эффективность затрат. Компании все чаще полагаются на стратегии с несколькими облаками, чтобы избежать зависимостей, оптимизировать затраты, повысить надежность и выбрать лучшие доступные услуги для конкретных задач. В то же время гибридные облачные платформы сохраняют свою важность, особенно в сильно регулируемых отраслях.

Обработка объема и разнообразия

Количество данных, генерируемых во всем мире, продолжает взрываться в геометрической прогрессии. Эти данные также чрезвычайно разнообразны и включают структурированные, неструктурированные и полуструктурированные форматы из самых разных источников. Традиционные хранилища данных достигают своих пределов здесь. Следовательно, архитектуры, такие как озера данных и данные о озерах, становятся более важными. Озера данных могут сэкономить огромные объемы необработанных данных из различных форматов. Озеро данных пытаются объединить гибкость озеров данных с навыками структурирования и управления хранилищами данных, чтобы создать единую платформу для хранения, обработки, аналитики и машинного обучения.

Увеличение скорости

Скорость, с которой данные могут быть обработаны и проанализированы, становится решающим конкурентным фактором. Тенденция ясна от традиционной обработки партии к обработке потоков данных в реальном времени (обработка потоков). Это позволяет компаниям напрямую реагировать на события, принимать хорошо обоснованные решения в момент происходящего, улучшить опыт клиентов посредством немедленной персонализации и активно распознавать и решать проблемы.

Архитектурные сдвиги

Чтобы овладеть сложностью ландшафтов распределенных данных, создаются новые архитектурные концепции:
Данные Факба: Данная ткань - это архитектура, целью которой является разумное объединение разрозненных источников данных, приложений и систем для обеспечения единого, последовательного представления всех данных компании, независимо от того, где они хранятся. Говорят, что он разрушает бункерные силосы, упрощает интеграцию данных и улучшает управление данными.
Сетка данных: В отличие от довольно централизованной перспективы ткани данных, сетка данных преследует децентрализованный подход. Здесь ответственность за продукты данных распространяется по конкретным областям бизнеса (домены). Каждый домен управляет вашими собственными данными и предоставляет вам другие области через определенные интерфейсы. Цель состоит в том, чтобы повысить гибкость, масштабируемость и скорость получения знаний путем решения монолита, централизованных групп данных и озеров данных.

Автоматизация и интеграция с ИИ

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) является одной из самых важных и важных тенденций в управлении данными. ИИ все чаще используется для автоматизации задач на всех этапах жизненного цикла данных, от интеграции данных и проверки качества до управления до анализа и даже проектирования схем. «Дополненная аналитика», в которой ИИ поддерживает человеческих аналитиков в подготовке данных и получении знаний, также становится более важным.

Повышенное внимание на управлении данными, качеством, безопасности и конфиденциальности

С ростом стратегической важности данных и их распространения в различных средах необходимости обеспечить их качество, безопасность и соответствие. Важными разработками в этой области являются автоматизированное управление данными, наблюдение данных, улучшение мер безопасности, надежные структуры защиты данных, качество данных в качестве приоритета и DataOps.

Интеграция AI: преобразование управления данными

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в системы управления данными больше не является футуристическим видом, но становится фундаментальной стратегической необходимостью для компаний, которые хотят оставаться конкурентоспособными в эпоху цифровых технологий. Ввиду взрывающихся объемов данных, увеличивающейся скорости производства данных и растущего разнообразия форматов данных, ИИ имеет важное значение для управления этой сложностью и эффективным управлением данными.

ИИ преобразует управление данными из часто реактивного процесса вручную формы в проактивную, высоко автоматизированную систему. Это ключ к открытию полной стоимости из баз данных компании и создание действительно контролируемой данные культуры принятия решений и инноваций. Компании, которые стратегически используют в управлении данными, получают значительные преимущества.

Подходит для:

• КИ, изба горит! Наступил век искусственного интеллекта и насколько важен человеческий фактор? В 20 раз важнее для маркетинга и розничной торговли в эпоху искусственного интеллекта?

Улучшения на основе ИИ

KI предлагает конкретные улучшения в центральных областях управления данными:

Улучшенное качество данных

Алгоритмы ИИ могут автоматически распознавать и исправлять ошибки, несоответствия и дубликатов в больших записях данных, что значительно улучшает качество данных. Машинное обучение (ML) идентифицирует аномалии и выбросы, которые указывают проблемы с качеством. Встаньте инструменты на основе искусственного интеллекта автоматически. В частности, генеративный KI (Genai) может автоматизировать и улучшать создание и аннотацию метаданных и происхождения данных (линия), что имеет решающее значение для оценки и обеспечения качества данных.

Улучшенная организация данных и интеграция

ИИ автоматизирует задачи, требующие времени, такие как отображение полей данных между различными системами, сравнение схем и преобразование форматов данных. Системы ИИ могут понимать структуру и семантику данных из разных источников и, таким образом, способствовать интеграции. Моделирование данных на основе искусственного интеллекта и автоматизированная конструкция схемы помогает организовать данные логически и эффективно. ИИ также играет важную роль в интеграции структурированных и неструктурированных данных, что важно для современных анализов и приложений Genai.

Более глубокое и более быстрое понимание

В течение короткого времени ИИ может извлечь ценную информацию из огромных объемов данных, которые были бы затруднены или вообще не для человеческих аналитиков. Он раскрывает скрытые закономерности и корреляции и обеспечивает более точные прогнозы и прогнозы. ИИ также автоматизирует создание отчетов и визуализаций, что делает знания более доступными и понимает быстрее. Дополненные аналитические инструменты используют ИИ для поддержки человеческих аналитиков в их работе и повышения их производительности.

Автоматизированное управление и соблюдение данных

ИИ автоматизирует идентификацию и классификацию конфиденциальных или персональных данных, что важно для соответствия правилам защиты данных, такими как GDPR. Он может отслеживать доступ к данным и использовать шаблоны, чтобы распознать потенциальные нарушения руководства или нарушения безопасности на ранней стадии и сигнализировать о тревоге. ИИ поддерживает создание и обеспечение соблюдения структур управления данными и помогает управлять требованиями соответствия. Genai может улучшить мониторинг соответствия и управление документами на основе метаданных и линии путем автоматического помечения на основе метаданных и линии.

Хирургические преимущества

Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ в управлении данными предлагает значительные операционные преимущества, особенно в отношении кадровых ресурсов:

Борьба с персоналом не хватает

ИИ может принять повторяющиеся, потребовавшие временные задачи, для которых часто трудно найти персонал или которые считаются непривлекательными. Это помогает сократить нехватку квалифицированных работников и квалификационных пробелов.

Сокращение работы с низким значением

Сотрудники часто проводят много времени с такими низкопоротными задачами, как поиск данных или ручной ввод данных и коррекция. ИИ может уменьшить или устранить эти действия.

Сосредоточьтесь на сотрудниках на стратегических задачах

Автоматизация обычной работы освобождает сотрудников монотонных задач и может сосредоточиться на более высоком качестве, стратегической деятельности, требующей человеческого суждения, творчества и сочувствия.

Повышение эффективности и снижение затрат

Автоматизация приводит к повышению хирургической эффективности и снижению затрат, вызванных ручной работой и человеческими ошибками.

Укрепление сотрудников

Интеграция ИИ в управление данными не только снимает компанию оперативно, но и укрепляет сотрудников:

Устранение утомительных задач

ИИ принимает такие задачи, как извлечение данных, корректировка, преобразование, стандартная отчетность, сортировка электронной почты или планирование.

Повышение внимания и удовлетворенность работой

Сотрудники восстанавливают время и умственные возможности, которые они могут использовать для более требовательных проблемных решений, творческих задач, стратегического планирования и взаимодействия с клиентами. Это может повысить удовлетворенность работой, потому что меньше времени тратится с монотонной работой.

Данные демократизация

Инструменты анализа, основанные на искусственном интеллекте, платформы самообслуживания и низкие решения для кода/без кодов также позволяют сотрудникам получать доступ к данным, анализировать их и получать знания без глубоких технических знаний. Это способствует более широкой культуре, контролируемой данными в компании.

Ускорение бизнес -процессов

Интеграция ИИ в процессы, поддерживаемые данными, ускоряет процессы практически во всех областях компании:

Продажи и маркетинг

ИИ может автоматически оценивать и расставлять приоритеты ведущих, произносить персонализированные рекомендации по продукту, динамически адаптировать цены, автоматизировать выпуск маркетинговых кампаний и анализировать настроение клиентов из текстов.

Обслуживание клиентов

Ай -чат -боты принимают начальную обработку запросов, билеты автоматически классифицируются и пересылаются на правильные процессоры, и KI предлагает подходящие ответы для частых вопросов.

Финансы и закупки

Счета-фактуры могут быть прочитаны и обработаны автоматически, весь процесс закупок может быть автоматизирована, а ИИ поддерживает оценку риска и проверку кредитоспособности.

Кадровый

CVS можно сканировать и оцениваться автоматически, а рабочие процессы для адаптации и совершения покупки сотрудников могут быть автоматизированы.

Операции

ИИ оптимизирует управление складами посредством прогнозов спроса, поддерживает планирование цепочки поставок и обеспечивает направленное обслуживание (прогнозное обслуживание) машин.

Подходит для:

• Слишком много целей и задач в управлении продуктом: источники ошибок и инновационные подходы к оптимизации – с AI и SMarket

Стратегические рекомендации для управления данными на основе искусственного интеллекта

Чтобы успешно использовать преобразующую власть ИИ в управлении данными, компании должны использовать стратегический подход:

Создание основы данных с AI

Основой для каждой успешной ИИ инициативы являются высококачественные и хорошо управляемые данные. Поэтому компании должны определить приоритеты качества данных и управления данными, инвестировать в современные архитектуры данных, сосредоточиться на интеграции данных и определять четкие обязанности.

Выбор подходящих DMS-решений DMS, способствующих AI

Выбор правильной технологии имеет решающее значение. Компании должны специально оценивать потенциальных поставщиков DMS в соответствии с их интегрированными навыками искусственного интеллекта, которые имеют отношение к их конкретным требованиям, принимают во внимание архитектурное соответствие, обеспечивают бесшовную интеграцию и оценивают удобство пользователя и демократизация.

Преодоление препятствий для реализации

Внедрение управления данными, поддерживаемым AI, часто связано с проблемами. Компании должны иметь дело с проблемами данных, создавать специализированные знания и ноу-хау, затраты на планирование и ресурсы и способствовать управлению доверием и изменениями.

Начните с малого масштаба быстро

Полный переход на управление данными, управляемые AI, может быть огромной задачей. Более прагматичный и часто более успешный подход заключается в том, чтобы начать постепенно целевой и скатат. Определите конкретные бизнес -процессы, которые в настоящее время замедляются путем ручной обработки данных или имеют высокие квоты ошибок. Сконцентрируйтесь на достижении улучшений в этих областях, быстро используя ИИ и четкую рентабельность инвестиций.

Стратегии ИИ, которые делают компании устойчивыми

Анализ иллюстрирует неразлучную связь между надежным управлением данными, стратегической интеграцией искусственного интеллекта и устойчивым успехом бизнеса в современной цифровой экономике. Эффективное управление данными является важной основой, на которой компании должны создавать, чтобы полностью использовать потенциал ИИ. Будущее принадлежит организациям, которые понимают данные как стратегический капитал и используют искусственный интеллект для разумного управления и активации этого капитала. Таким образом, реализация стратегии управления данными, управляемой AI, больше не является необязательным шагом, а решающим курсом для будущего успеха.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

 

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus