Datahanteringssystem i förändring: Strategier för företagets framgång i AI -åldern

Datahantering: Nyckel till konkurrenskraft i den digitala eran

I dagens affärsvärld, som kännetecknas av digitalisering och exponentiellt växande data, har datahantering utvecklats från en rent teknisk uppgift till en strategisk nödvändighet. Data är inte längre bara en genom att produkten av affärsprocesser, utan de moderna företagens livslängd. De är grunden för sunda beslut, operativ effektivitet, innovation och konkurrenskraft. Effektiv datahantering är därför en avgörande framgångsfaktor.

Vad är datahanteringssystem (DMS)?

Datahantering inkluderar hela livscykeln för data inom ett företag: från inspelning och organisation till lagring, skydd och validering till bearbetning, analys och slutarkivering eller borttagning.

Datahanteringssystem (DMS) är de tekniska verktygen och plattformarna som möjliggör och kontrollerar dessa komplexa processer. Termen "DMS" är ofta i stor utsträckning och kan inkludera en mängd olika systemkategorier:

Master Data Management (MDM)

Lösningar för administration av centrala masterdata (t.ex. kunder, produkter, leverantörer). MDM -system säkerställer att dessa data är konsekventa, korrekta och fullständiga, vilket utgör grunden för tillförlitliga analyser och operativa processer.

Kunddataplattformar (CDP)

Plattformar som slår samman kunddata från olika källor (t.ex. CRM, marknadsföringsautomation, webbanalys) och möjliggör en enhetlig vy av kunden. CDP: er används främst för marknadsföring, försäljning och kundservice för att möjliggöra personliga upplevelser och riktade kampanjer.

Enterprise Content Management (ECM)

System för hantering av ostrukturerade dokument och innehåll (t.ex. kontrakt, fakturor, e -postmeddelanden). ECM -system underlättar sökning, godkännande och arkivering av dokument och bidrar till överensstämmelse med efterlevnadskraven. I den tyska -talande världen kallas dessa ofta helt enkelt DM.

Business Intelligence (BI)

Plattformar för analys och visualisering av data för att stödja beslut. BI -system gör det möjligt att känna igen trender, avslöja mönster och övervaka företagets prestanda.

Molndatabashanteringssystem (DBMS)

Databaser som drivs i molnet och erbjuder skalbarhet, flexibilitet och kostnadseffektivitet. Molndatabaser används ofta för analytiska ändamål eftersom de bearbetar stora mängder data och snabbt kan svara på komplexa frågor.

Lämplig för detta:

• Föråldrade IT -system: En snubblande block på väg till konstgjord intelligens

Varför är effektiv datahantering nödvändig?

Strategisk och effektiv datahantering är avgörande för framgången för moderna företag av flera skäl:

Grund för operativa processer

Varje applikation, analys och varje algoritm i ett företag förlitar sig på den sömlösa tillgången till data med hög kvalitet. Utan en solid databas kan affärsprocesser inte vara effektiva och digitala initiativ misslyckas. Datahantering utgör grunden för vilken operativ excellens byggs upp. Ett exempel: Ett producerande företag kräver exakta och aktuella uppgifter om lager, produktionsplaner och leveranstider för att optimalt kontrollera sina produktionsprocesser och undvika flaskhalsar.

Grunden för välbedömda beslut

Data utgör grunden för välbedömda och begripliga affärsbeslut. Genom att analysera mönster och trender i välhanterade data kan företag göra bättre strategisk kurs. En hög datakvalitet, som säkerställs av DMS, leder direkt till mer exakta analyser, mer exakta prognoser och i slutändan snabbare och bättre beslut. Konverterade data omvandlas således till värdefulla fynd som skapar konkurrensfördelar. Ett exempel: Med hjälp av dataanalyser kan ett detaljhandelsföretag bättre förstå sina kunders köpbeteende och optimera sitt sortiment, sina marknadsföringskampanjer och dess filialplatser i enlighet därmed.

Ökande effektivitet och produktivitet

Effektiv datahantering optimerar affärsprocesser, sparar värdefull tid och minskar behovet av resurser. Omvänt leder defekt datahantering till betydande produktivitetsförlust. En studie visade att anställda i Tyskland i genomsnitt tillbringar två timmar om dagen på att leta efter data, vilket minskar effektiviteten med 18 procent. Företag som har implementerat intelligent datahanteringsrapport om kostnadsminskningar och produktivitet ökar. Automation, en kärnkomponent i moderna DMS, minskar manuella interventioner och därmed felkällor. Ett exempel: Ett försäkringsbolag kan använda automatiserade processer för att redigera skador snabbare och göra utbetalningar snabbare, vilket ökar kundnöjdheten och sänker driftskostnaderna.

Säkerställa datasäkerhet och efterlevnad

I en tid med ökande cyberhot och strängare dataskyddsföreskrifter är skyddet av företagsdata av existentiell betydelse. DMS spelar en central roll för att säkerställa data mot obehörig åtkomst, förlust eller stöld. Samtidigt är de viktiga för att följa juridiska och branschspecifika förordningar som den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR). Datastyrning, dvs fastställandet av riktlinjer och ansvar för att hantera data, är en integrerad del av datahantering och stöds av DMS -funktioner. Icke -överensstämmelse med föreskrifter kan leda till känsliga straff och betydande rykte. Ett exempel: En finansiell tjänsteleverantör måste se till att kunduppgifterna skyddas i enlighet med tillämpliga dataskyddsregler och att transaktioner är öppna och förståeliga för att förhindra penningtvätt och bedrägeri.

Lämplig för detta:

• AI-system, högrisksystem och AI-lagen för praxis i företag och myndigheter

Stöd för digital transformation och innovation

Data kallas ofta ”elixiren i livet” för den digitala omvandlingen. Framtida baserade tekniker som artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML), Internet of Things (IoT) och avancerad analys kräver enorma mängder aktuella, exakta och säkra data för att kunna utveckla sin fulla potential. Effektiv datahantering skapar den nödvändiga grunden för dessa tekniker. Dessutom möjliggör det utvecklingen av nya, datadrivna affärsmodeller och innovationer genom att göra det möjligt för företag att dra nytta av sina uppgifter. Ett exempel: En biltillverkare kan använda dataanalyser för att analysera beteendet hos sina fordon i verklig användning och använda dessa fynd för att utveckla nya funktioner och tjänster, såsom personliga förarassistanssystem eller framåtriktade underhåll.

Kostnaderna för försummelse

Försummelsen av datahantering har märkbara negativa konsekvenser. Enligt Experian beror dålig datakvalitet på kostnaderna för i genomsnitt 15 procent av försäljningen av företag. Föråldrade datahanteringslösningar ("Legacy Systems") binder värdefulla IT -resurser för underhåll och felsökning och förhindrar företag från att dra ut hela värdet ur sina data. Dessutom ökar sådana system mottaglighet för risker, från missnöjda kunder till allvarliga säkerhetsöverträdelser. Komplexiteten och den höga manuella ansträngningen i föråldrade system leder till ineffektivitet och hindrar företagets smidighet.

Marknadsledare inom datahanteringssystem

Valet av rätt DMS -lösning är avgörande för ett företags framgång. Marknaden är dock dynamisk och fragmenterad, vilket gör beslutet svårt. Det finns en mängd leverantörer som skiljer sig åt när det gäller funktionalitet, teknik, pris och målgrupp.

I det följande presenteras några av de ledande leverantörerna inom området för datahanteringssystem, varigenom fokus ligger på deras marknadsposition, deras styrkor och deras unika försäljningsställen:

Dator

En ledande leverantör inom området MDM, dataintegration, styrning och kvalitet. Informatica använder en AI -kontrollerad strategi för att förbättra datan noggrannhet och konsistens. Företaget betraktas som en omfattande plattformsleverantör och uppnår höga användarbetyg. Enligt Forrester rapporterar användare en förbättring av datakvaliteten på 70%.

Microsoft

En stark molnleverantör med en bred portfölj som inkluderar Azure Data Factory för dataintegration och orkestrering, Power BI som en ledande analys/BI -plattform, SharePoint för dokument- och innehållshantering samt SQL Server (inkl. SSR) för databashantering och rapportering. Microsofts styrka ligger i djup integration i Azure -ekosystemet. Azure Data Factory -användare rapporterar 60% snabbare databehandling.

SAV

Dominant inom företagssegmentet, särskilt när man integrerar med SAP ERP/S/4HANA. SAP erbjuder SAP MDG för masterdata, SAP -datatjänster för dataintegration och transformation samt SAP -affärsobjekt för BI. Fokus ligger på driftseffektivitet och sömlös integration med andra SAP -produkter. SAP Data Services -användare rapporterar 25% effektivitetsökning i databehandling.

Salesforce

Ledande i CRM -området och expanderar kraftigt till dataplattformar. Salesforce Data Cloud när CDP integrerar AI med CRM -data. Tableau är en topplösning för BI och datavisualisering. Salesforce har ett starkt fokus på att förbättra kundinteraktion och är ofta högt rankad i CDP -analyser.

Orakel

Erbjuder robusta verktyg för dataintegration, kvalitet och MDM. Den autonoma databasen minskar administrativ ansträngning och förbättrar säkerheten genom automatisering. Molnlösningar erbjuder flexibilitet och skalbarhet. Enligt IDC upplever användarna en ökning med 40%i kirurgisk effektivitet. Oracle anses vara en omfattande plattformsleverantör.

Ibm

Omfattande svit för dataintegration, kvalitet och regering. Infosphere MDM är högt rankad av användare. IBM erbjuder starka analysfärdigheter och integration med andra IBM -produkter och Watson AI -plattformen. Det rapporteras av en 30%acceleration av data -kontrollerade beslut. IBM klassificeras som plattformsleverantör.

Snöflinga

En molninfödd dataplattform, känd för hög prestanda och skalbarhet. Snowflake stöder dataintegration, datalager och analys. Den unika arkitekturen separerar lagrings- och datorkraft, vilket optimerar kostnader och prestanda. En BARC -studie resulterade i 50%minskning av frågeställningstider för användare. Snöflinga fungerar ofta som grund för nyare, "kompositerbara" CDP -arkitekturer.

Semarki

Högt rankad MDM -lösning, tilldelad av Gartner som "Kunders val 2024". Semarki är specialiserad på dataintegration och MDM med en enhetlig plattform för effektiv datahantering.

Stibosystem

Etablerad MDM -leverantör som möjliggör datatransparens. Lösningarna bildar ryggraden för företag som vill dra strategiskt värde från sina masterdata.

Enaio

I tyska tester toppklassade DMS/ECM-system. ENAIO erbjuder en modulär ECM-lösning för dokumenthantering, import, indexering och revisionssäker lagring. Lösningen är lämplig för olika företagsstorlekar och specifika branscher som farmaceutisk eller medicin.

Plattform kontra Best-of-Breed

När man väljer en DMS står företag inför ett strategiskt beslut om arkitektur. Marknaden visar en spänning mellan två huvudsakliga meningar: integrerade plattformar och specialiserade "bästa av raser" -lösningar.

Stora leverantörer som Informatica, IBM, Oracle och SAP erbjuder omfattande plattformar som kombinerar ett brett utbud av datahanteringsfunktioner (som MDM, datakvalitet, integration, katalogisering). Fördelen är den potentiellt enklare integrationen och en enda kontakt, men dessa plattformar är ofta dyrare och kan binda företag mer till en leverantör.

Detta motsätter sig "rena spel" leverantörer som fokuserar på specifika områden som MDM eller dataintegration. Dessa lösningar kan ofta vara mer flexibla och billiga, men kan kräva mer integrationsinsatser.

En ny utveckling som bryter ut denna dikotomi är den "kompositerbara arkitekturen", särskilt i CDP -området. Detta tillvägagångssätt förlitar sig på att inte spara data själv utan att aktivera direkt i befintliga datalager. Detta erbjuder maximal flexibilitet och använder befintlig infrastruktur, men kräver motsvarande datalagerkapacitet och kunskap.

Valet mellan plattformen, bäst-av-breed eller kompositionen beror starkt på det befintliga IT-landskapet, interna färdigheter, budgeten och den strategiska prioritering av integrationsdjup kontra flexibilitet.

Integration av en oberoende och tvärdata källomfattande AI-plattform för alla företagsfrågor-image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: De mest flexibla AI-plattforms-tailor-tillverkade lösningarna som minskar kostnaderna, förbättrar deras beslut och ökar effektiviteten

Oberoende AI -plattform: Integrerar alla relevanta företagsdatakällor

• Denna AI -plattform interagerar med alla specifika datakällor
  • Från SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox och många andra datahanteringssystem
• Snabb AI-integration: Skräddarsydd AI-lösningar för företag i timmar eller dagar istället för månader
• Flexibel infrastruktur: molnbaserad eller värd i ditt eget datacenter (Tyskland, Europa, gratis val av plats)

• Högsta datasäkerhet: Användning i advokatbyråer är säkra bevis
• Användning över ett brett utbud av företagsdatakällor
• Val av dina egna eller olika AI -modeller (DE, EU, USA, CN)

Utmaningar som vår AI -plattform löser

• Brist på noggrannhet av konventionella AI -lösningar
• Dataskydd och säker hantering av känsliga data
• Höga kostnader och komplexitet för individuell AI -utveckling
• Brist på kvalificerad AI
• Integration av AI i befintliga IT -system

Mer om detta här:

• AI-integration av en oberoende och källdata-källa över hela AI-plattformen för alla företagsfrågor

AI-baserad datahantering: Nyckeln till Digital Transformation-Image: Xpert.Digital

Framtida trender inom datahantering

Området för datahantering är föremål för ständig förändring, driven av tekniska framsteg och förändrade affärskrav. Följande trender formar framtiden betydligt:

Molndominans

Trenden mot molnbaserade datahanteringslösningar är otänkbara och fortsätter. Molnplattformar erbjuder avgörande fördelar som skalbarhet, flexibilitet och kostnadseffektivitet. Företag förlitar sig alltmer på strategier för flera moln för att undvika beroenden, optimera kostnaderna, öka tillförlitligheten och välja de bästa tillgängliga tjänsterna för specifika uppgifter. Samtidigt behåller hybridmolnplattformar sin betydelse, särskilt i starkt reglerade industrier.

Hantering av volym och variation

Mängden data som genereras över hela världen fortsätter att explodera exponentiellt. Dessa data är också extremt olika och inkluderar strukturerade, ostrukturerade och semistrukturerade format från en mängd olika källor. Traditionella datalager når sina gränser här. Därför blir arkitekturer som datasjöar och data Lakehouse viktigare. Datasjöar kan spara enorma mängder rådata från olika format. Data Lakehouse försöker kombinera flexibiliteten i datasjöar med strukturerings- och hanteringsförmågan hos datalager för att skapa en enhetlig plattform för lagring, bearbetning, analys och maskininlärning.

Ökande hastighet

Hastigheten med vilken data kan behandlas och analyseras blir en avgörande konkurrensfaktor. Trenden är tydlig från traditionell batchbehandling mot realtidsbehandling av dataströmmar (strömbehandling). Detta gör det möjligt för företag att reagera direkt på händelser, att fatta väl avgrundade beslut i det ögonblick av vad som händer, för att förbättra kundupplevelserna genom omedelbar personalisering och proaktivt erkänna och lösa problem.

Arkitektoniska skift

För att behärska komplexiteten i distribuerade datalandskap upprättas nya arkitektoniska koncept:
datatyg: En datatyg är en arkitektur som syftar till att på ett intelligent sätt kombinera olika datakällor, applikationer och system för att möjliggöra en enhetlig, konsekvent bild av all företagsdata, oavsett var de lagras. Det sägs bryta ner datasilo, förenkla dataintegration och förbättra datastyrningen.
Data Mesh: I motsats till datatygens ganska centraliserade perspektiv strävar datatnätet en decentraliserad strategi. Här distribueras ansvaret för dataprodukter till specifika affärsområden (domäner). Varje domän hanterar dina egna data och ger dig andra områden via definierade gränssnitt. Syftet är att öka smidigheten, skalbarheten och hastigheten för att få kunskap genom att lösa monolitiska, centraliserade datateam och datasjöar.

Automatisering och AI -integration

Integrationen av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) är en av de övergripande och viktigaste trenderna inom datahantering. AI används alltmer för att automatisera uppgifter i alla faser av datalivscykeln, från dataintegration och kvalitetskontroll till styrning till analys och till och med schemaddesign. "Augmented Analytics", där AI stöder mänskliga analytiker i dataförberedelser och kunskapsförvärv, blir också viktigare.

Ökat fokus på datastyrning, kvalitet, säkerhet och integritet

Med den ökande strategiska betydelsen av data och dess distribution över olika miljöer, behovet av att säkerställa deras kvalitet, säkerhet och efterlevnad. Viktiga utvecklingar inom detta område är automatiserad datastyrning, observerbarhet av data, förbättrade säkerhetsåtgärder, robusta dataskyddsramar, datakvalitet som en prioritering och dataops.

AI -integration: Transformation av datahantering

Integrationen av artificiell intelligens (AI) i datahanteringssystem är inte längre en futuristisk vision, utan blir en grundläggande strategisk nödvändighet för företag som vill förbli konkurrenskraftiga i den digitala tidsåldern. Med tanke på de exploderande mängderna av data, den ökande hastigheten för dataproduktion och den växande variationen av dataformat är AI avgörande för att hantera denna komplexitet och effektivt hantera data.

AI förvandlar datahantering från en ofta reaktiv, manuellt formad process till ett proaktivt, högt automatiserat system. Det är nyckeln att öppna upp hela värdet från databaserna för ett företag och att skapa en riktigt data -kontrollerad kultur av beslut -att göra en innovation. Företag som strategiskt använder i datahantering får betydande fördelar.

Lämplig för detta:

• Ki, Hut Burns! AI -åldern är där och hur viktig är den mänskliga faktorn? I AI -åldern 20 gånger viktigare för marknadsföring och handel?

AI-baserade förbättringar

KI erbjuder konkreta förbättringar i centrala områden inom datahantering:

Förbättrad datakvalitet

AI -algoritmer kan automatiskt känna igen och korrigera fel, inkonsekvenser och dubbletter i stora dataposter, vilket avsevärt förbättrar datakvaliteten. Machine Learning (ML) identifierar avvikelser och outliers som indikerar kvalitetsproblem. Stå upp AI-baserade verktyg automatiskt. I synnerhet kan generativ Ki (GENAI) automatisera och förbättra skapandet och kommentaren av metadata och datainitialt (avstamning), vilket är avgörande för utvärderingen och säkerställer datakvalitet.

Förbättrad dataorganisation och integration

AI automatiserar tidskonsumtiva uppgifter som kartläggning av datafält mellan olika system, jämför scheman och omvandling av dataformat. AI -system kan förstå strukturen och semantiken för data från olika källor och därmed underlätta integration. AI-baserad datamodellering och automatiserad schemadesign hjälper till att organisera data logiskt och effektivt. AI spelar också en viktig roll i integrationen av strukturerade och ostrukturerade data, vilket är viktigt för moderna analyser och GENAI -applikationer.

Djupare och snabbare insikter

På kort tid kan AI extrahera värdefull insikt från enorma mängder data som skulle vara svåra eller inte alls för mänskliga analytiker. Det avslöjar dolda mönster och korrelationer och möjliggör mer exakta förutsägelser och prognoser. AI automatiserar också skapandet av rapporter och visualiseringar, vilket gör kunskap mer tillgänglig och förstår snabbare. Augmented Analytics Tools använder AI för att stödja mänskliga analytiker i sitt arbete och öka deras produktivitet.

Automatiserad dataledning och efterlevnad

AI automatiserar identifiering och klassificering av känsliga eller personuppgifter, vilket är viktigt för att följa dataskyddsföreskrifter som GDPR. Det kan övervaka datatillgång och använda mönster för att erkänna potentiella riktlinjer för kränkningar eller säkerhetsöverträdelser i ett tidigt skede och utlösa larm. AI stöder etablering och verkställighet av ramar för datastyrning och hjälper till att hantera efterlevnadskrav. GENAI kan förbättra övervakning av efterlevnad och dokumenthantering baserat på metadata och avstamning genom automatisk taggning baserad på metadata och avstamning.

Kirurgiska fördelar

Automation av rutinuppgifter av AI i datahantering erbjuder betydande operativa fördelar, särskilt när det gäller personalresurser:

Bekämpa personalbrist

AI kan ta på sig repetitiva, tidskonsumtiva uppgifter för vilka ofta är svåra att hitta personal eller som anses vara oattraktiva. Detta hjälper till att överbrygga en brist på kvalificerade arbetare och kvalificeringsgap.

Minskning av lågt värde

Anställda tillbringar ofta mycket tid med uppgifter med låg tröskel som datasökning eller manuell datainmatning och korrigering. AI kan minska eller eliminera dessa aktiviteter.

Fokusera på anställda på strategiska uppgifter

Automationen av rutinarbete lindrar anställda i monotona uppgifter och kan koncentrera sig på högre kvalitet, strategiska aktiviteter som kräver mänsklig bedömning, kreativitet och empati.

Förbättring av effektivitet och minskning av kostnaderna

Automation leder till en ökning av kirurgisk effektivitet och sänker kostnader orsakade av manuellt arbete och mänskliga fel.

Stärkande anställda

Integrationen av AI i datahantering lindrar inte bara företaget operativt utan stärker också de anställda:

Eliminering av tråkiga uppgifter

AI tar på sig uppgifter som datauttag, justering, transformation, standardrapportering, e -postsortering eller schemaläggning.

Ökat fokus och arbetstillfredsställelse

Anställda återvinner tid och mental kapacitet som de kan använda för mer krävande problemlösningar, kreativa uppgifter, strategisk planering och interaktion med kunderna. Detta kan öka arbetstillfredsställelsen eftersom mindre tid tillbringas med monotont arbete.

Datakokratisering

AI-baserade analysverktyg, självbetjäningsplattformar och lösningar med låg kod/utan kod tillåter också anställda att få tillgång till data, analysera dem och få kunskap utan djup teknisk kunskap. Detta främjar bredare data -kontrollerad kultur i företaget.

Acceleration av affärsprocesser

Integrationen av AI i datahanteringsstödda processer påskyndar processer inom nästan alla områden i företaget:

Försäljning och marknadsföring

AI kan automatiskt utvärdera och prioritera leads, uttala personliga produktrekommendationer, anpassa priser dynamiskt, automatisera marknadsföringskampanjutgivningar och analysera kundstemningar från texter.

Kundservice

AI -chatbots tar över den första behandlingen av förfrågningar, biljetter kategoriseras automatiskt och vidarebefordras till rätt processorer, och KI föreslår lämpliga svar för ofta frågor.

Finansiering och upphandling

Fakturor kan läsas ut och bearbetas automatiskt, hela processen för uppsättning till betalning kan automatiseras och AI stöder riskbedömningen och kreditkontrollen.

Hr

CV: er kan skannas och utvärderas automatiskt och arbetsflöden för ombord och offboarding av anställda kan automatiseras.

Operationer

AI optimerar lagerhanteringen genom efterfrågan prognoser, stöder planering av leveranskedjan och möjliggör framåtriktad underhåll (prediktivt underhåll) av maskiner.

Lämplig för detta:

• För många mål och specifikationer inom produkthantering: Källor till fel och innovativa metoder för optimering - med AI och Smarket

Strategiska rekommendationer för AI-baserad datahantering

För att framgångsrikt använda AI: s transformativa kraft i datahantering bör företag sträva efter en strategisk strategi:

Bygga en AI-kapabel databas

Grunden för varje framgångsrikt AI-initiativ är högkvalitativa och välskötta data. Företag bör därför prioritera datakvalitet och datastyrning, investera i moderna dataarkitekturer, fokusera på dataintegration och bestämma tydligt ansvar.

Val av lämpliga AI-kapabla DMS-lösningar

Att välja rätt teknik är avgörande. Företag bör specifikt utvärdera potentiella DMS-leverantörer enligt deras integrerade AI-färdigheter, som är relevanta för deras specifika krav, ta hänsyn till arkitektonisk passform, säkerställa sömlös integration och utvärdera användarvänlighet och demokratisering.

Att övervinna implementeringshinder

Införandet av AI-stödd datahantering är ofta förknippad med utmaningar. Företag måste hantera datautmaningar, bygga upp specialiserad kunskap och kunskap, planera kostnader och resurser och främja förtroende och förändringshantering.

Börja liten, skala snabbt

Den kompletta övergången till AI-driven datahantering kan vara en enorm uppgift. En mer pragmatisk och ofta mer framgångsrik strategi är att börja riktad och skala gradvis. Identifiera specifika affärsprocesser som för närvarande bromsas av manuell databehandling eller har höga felkvoter. Koncentrera dig om att uppnå förbättringar inom dessa områden genom att snabbt använda AI och en tydlig ROI.

AI -strategier som gör företag hållbara

Analysen illustrerar den oskiljbara kopplingen mellan robust datahantering, den strategiska integrationen av konstgjord intelligens och den hållbara affärsframgången i dagens digitala ekonomi. Effektiv datahantering är den väsentliga grunden som företag måste bygga för att fullt ut utnyttja AI: s potential. Framtiden tillhör de organisationer som förstår data som strategiskt kapital och använder konstgjord intelligens för att intelligent hantera och aktivera detta kapital. Implementeringen av en AI-driven datahanteringsstrategi är därför inte längre ett valfritt steg, utan en avgörande kurs för framtida framgång.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ Skapande eller omjustering av AI -strategin

☑ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Jag hjälper dig gärna som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret nedan eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) .

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

Xpert.Digital är ett nav för bransch med fokus, digitalisering, maskinteknik, logistik/intralogistik och fotovoltaik.

Med vår 360 ° affärsutvecklingslösning stöder vi välkända företag från ny verksamhet till efter försäljning.

Marknadsintelligens, smarketing, marknadsföringsautomation, innehållsutveckling, PR, postkampanjer, personliga sociala medier och blyomsorg är en del av våra digitala verktyg.

Du kan hitta mer på: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus