Datahanteringssystem i övergång: Strategier för affärsframgång i AI-åldern

Datahantering: Nyckeln till konkurrenskraft i den digitala tidsåldern

I dagens affärsvärld, präglad av digitalisering och exponentiellt växande datavolymer, har datahantering utvecklats från en rent teknisk uppgift till en strategisk nödvändighet. Data är inte längre bara en biprodukt av affärsprocesser, utan själva livsnerven i moderna företag. Den utgör grunden för sunda beslut, operativ effektivitet, innovation och konkurrenskraft. Effektiv datahantering är därför en avgörande framgångsfaktor.

Vad är dokumenthanteringssystem (DMS)?

Datahantering omfattar hela livscykeln för data inom ett företag: från insamling och organisering via lagring, skydd och validering till bearbetning, analys och slutlig arkivering eller radering.

Datahanteringssystem (DMS) är de tekniska verktyg och plattformar som möjliggör och styr dessa komplexa processer. Termen "DMS" används ofta brett och kan omfatta en mängd olika systemkategorier:

Masterdatahantering (MDM)

Lösningar för hantering av central 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)

Kunddataplattformar (CDP:er) är plattformar som aggregerar kunddata från olika källor (t.ex. CRM, marknadsföringsautomation, webbanalys) och ger en enhetlig bild av kunden. CDP:er används främst för marknadsföring, försäljning och kundservice för att möjliggöra personliga upplevelser och riktade kampanjer.

Företagsinnehållshantering (ECM)

System för hantering av ostrukturerade dokument och innehåll (t.ex. kontrakt, fakturor, e-post). ECM-system underlättar sökning, godkännande och arkivering av dokument och bidrar till att följa regelverk. I tysktalande länder kallas dessa ofta helt enkelt för DMS.

Affärsintelligens (BI)

Plattformar för att analysera och visualisera data som stöd vid beslutsfattande. BI-system gör det möjligt att identifiera trender, avslöja mönster och övervaka företagsprestanda.

Molnbaserade databashanteringssystem (DBMS)

Databaser som fungerar i molnet erbjuder skalbarhet, flexibilitet och kostnadseffektivitet. Molndatabaser används ofta för analytiska ändamål eftersom de kan bearbeta stora mängder data och snabbt besvara komplexa frågor.

Lämplig för detta:

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

Varför är effektiv datahantering oumbärlig?

Strategisk och effektiv datahantering är avgörande för moderna företags framgång av flera skäl:

Grund för operativa processer

Varje applikation, analys och algoritm inom ett företag är beroende av sömlös åtkomst till högkvalitativ data. Utan en solid datagrund kan affärsprocesser inte fungera effektivt, och digitala initiativ är dömda att misslyckas. Datahantering utgör grunden för operativ excellens. Till exempel behöver ett tillverkningsföretag korrekta och aktuella data om lagernivåer, produktionsscheman och leveranstider för att optimera sina produktionsprocesser och undvika flaskhalsar.

Grund för välgrundade beslut

Data utgör grunden för sunda och transparenta affärsbeslut. Genom att analysera mönster och trender i välhanterad data kan företag fatta bättre strategiska beslut. Hög datakvalitet, säkerställd av ett dokumenthanteringssystem (DMS), leder direkt till mer precisa analyser, mer exakta prognoser och i slutändan snabbare och bättre beslut. Hanterad data omvandlas därmed till värdefulla insikter som skapar konkurrensfördelar. Till exempel kan ett detaljhandelsföretag använda dataanalys för att bättre förstå sina kunders köpbeteende och optimera sitt produktsortiment, sina marknadsföringskampanjer och sina butikslägen därefter.

Ökad effektivitet och produktivitet

Effektiv datahantering optimerar affärsprocesser, sparar värdefull tid och minskar resursbehovet. Omvänt leder otillräcklig datahantering till betydande produktivitetsförluster. En studie visade att anställda i Tyskland i genomsnitt lägger två timmar per dag på att söka efter data, vilket minskar effektiviteten med 18 procent. Företag som har implementerat intelligent datahantering rapporterar å andra sidan kostnadsminskningar och produktivitetsökningar. Automatisering, en kärnkomponent i moderna dokumenthanteringssystem (DMS), minskar manuella ingrepp och därmed potentiella felkällor. Till exempel kan ett försäkringsbolag använda automatiserade processer för att behandla skadeanmälningar snabbare och göra utbetalningar snabbare, vilket ökar kundnöjdheten och minskar driftskostnaderna.

Säkerställa datasäkerhet och efterlevnad

I en tid av ökande cyberhot och strängare dataskyddsregler är det av avgörande betydelse att skydda företagsdata. Dokumenthanteringssystem (DMS) spelar en central roll för att skydda data mot obehörig åtkomst, förlust eller stöld. Samtidigt är de avgörande för att följa lagar och branschspecifika regler, såsom den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR). Datastyrning, dvs. att fastställa policyer och ansvar för hantering av data, är en integrerad del av datahanteringen och stöds av DMS-funktioner. Bristande efterlevnad kan leda till betydande böter och betydande anseendeskador. Till exempel måste en leverantör av finansiella tjänster säkerställa att kunddata skyddas i enlighet med gällande dataskyddsregler och att transaktioner är transparenta och spårbara för att förhindra penningtvätt och bedrägerier.

Lämplig för detta:

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

Stödja digital transformation och innovation

Data beskrivs ofta som livsnerven i digital transformation. Framtidsinriktade tekniker som artificiell intelligens (AI), maskininlärning (ML), sakernas internet (IoT) och avancerad analys kräver stora mängder aktuell, korrekt och säker data för att nå sin fulla potential. Effektiv datahantering ger den nödvändiga grunden för dessa tekniker. Dessutom möjliggör den utveckling av nya, datadrivna affärsmodeller och innovationer genom att ge företag möjlighet att dra nytta av sina data. Till exempel kan en biltillverkare använda dataanalys för att analysera sina fordons beteende i verklig användning och utnyttja dessa insikter för att utveckla nya funktioner och tjänster, såsom personliga förarassistanssystem eller prediktivt underhåll.

Kostnaden för försummelse

Att försumma datahantering har betydande negativa konsekvenser. Enligt Experians uppskattningar kostar dålig datakvalitet företag i genomsnitt 15 procent av deras intäkter. Föråldrade datahanteringslösningar ("legacy systems") binder värdefulla IT-resurser i underhåll och felsökning, vilket hindrar företag från att realisera det fulla värdet av sina data. Dessutom ökar sådana system sårbarheten för risker, allt från missnöjda kunder till allvarliga säkerhetsintrång. Komplexiteten och den höga manuella ansträngning som krävs av äldre system leder till ineffektivitet och hindrar ett företags flexibilitet.

Marknadsledare inom datahanteringssystem

Att välja rätt dokumenthanteringssystem (DMS) är avgörande för ett företags framgång. Marknaden är dock dynamisk och fragmenterad, vilket gör beslutet svårt. Det finns många leverantörer som skiljer sig åt vad gäller funktionalitet, teknik, pris och målgrupp.

Följande avsnitt presenterar några av de ledande leverantörerna inom datahanteringssystem, med fokus på deras marknadsposition, styrkor och unika försäljningsargument:

Informatica

Informatica är en ledande leverantör av MDM, dataintegration, styrning och kvalitetslösningar och använder en AI-driven metod för att förbättra datanoggrannhet och konsekvens. Företaget anses vara en heltäckande plattformsleverantör och får höga användarbetyg. Enligt Forrester rapporterar användarna en förbättring av datakvaliteten på 70 %.

Microsoft

En kraftfull 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 och SQL Server (inklusive SSRS) för databashantering och rapportering. Microsofts styrka ligger i dess djupa integration med Azures ekosystem. Azure Data Factory-användare rapporterar 60 % snabbare databehandling.

SAV

SAP är dominerande inom företagssegmentet, särskilt inom integration med SAP ERP/S/4HANA, och erbjuder SAP MDG för masterdata, SAP Data Services för dataintegration och transformation samt SAP BusinessObjects för business intelligence. Fokus ligger på operativ effektivitet och sömlös integration med andra SAP-produkter. Användare av SAP Data Services rapporterar en ökning av databehandlingseffektiviteten med 25 %.

Salesforce

Salesforce är ledande inom CRM och expanderar snabbt till dataplattformar. Deras Data Cloud, som en CDP, integrerar AI med CRM-data. Tableau är en ledande lösning för BI och datavisualisering. Salesforce har ett starkt fokus på att förbättra kundengagemanget och rankas ofta högt i CDP-analyser.

Orakel

Den erbjuder robusta verktyg för dataintegration, datakvalitet och MDM. Den autonoma databasen minskar administrativa kostnader och förbättrar säkerheten genom automatisering. Molnlösningar erbjuder flexibilitet och skalbarhet. Enligt IDC upplever användarna en ökning av den operativa effektiviteten med 40 %. Oracle anses vara en heltäckande plattformsleverantör.

IBM

En omfattande svit för dataintegration, kvalitet och styrning. InfoSphere MDM är högt rankat av användarna. IBM erbjuder starka analysfunktioner och integration med andra IBM-produkter och Watson AI-plattformen. Rapporter indikerar en 30 % acceleration av datadrivna beslut. IBM anses vara en plattformsleverantör.

Snöflinga

Snowflake är en molnbaserad dataplattform känd för sin höga prestanda och skalbarhet, och stöder dataintegration, datalagring och analys. Dess unika arkitektur separerar lagring och beräkning, vilket optimerar både kostnader och prestanda. En BARC-studie visade en 50 % minskning av bearbetningstiderna för användare. Snowflake fungerar ofta som grund för nyare, kompositionsbara CDP-arkitekturer.

Semarki

Högt rankad MDM-lösning, tilldelad "Customers’ Choice 2024" av Gartner. Semarchy specialiserar sig på dataintegration och MDM med en enhetlig plattform för effektiv datahantering.

Stibo Systems

En etablerad MDM-leverantör som möjliggör datatransparens. Deras lösningar utgör ryggraden för företag som vill utvinna strategiskt värde från sina masterdata.

Enaio

Enaio är ett topprankat DMS/ECM-system i tyska tester. Det erbjuder en modulär ECM-lösning för dokumenthantering, import, indexering och revisionssäker arkivering. Lösningen är lämplig för företag av olika storlekar och specifika branscher som läkemedel eller medicin.

Plattform kontra Bäst i sin klass

När företag väljer ett dokumenthanteringssystem (DMS) står de inför ett strategiskt beslut gällande dess arkitektur. Marknaden uppvisar en spänning mellan två huvudsakliga tillvägagångssätt: integrerade plattformar och specialiserade "bästa-i-klassen"-lösningar.

Stora leverantörer som Informatica, IBM, Oracle och SAP erbjuder heltäckande plattformar som kombinerar ett brett utbud av datahanteringsfunktioner (som MDM, datakvalitet, integration och katalogisering) under ett och samma tak. Fördelen ligger i potentiellt enklare integration och en enda kontaktpunkt; dessa plattformar är dock ofta dyrare och kan knyta företag starkare till en enda leverantör.

Däremot finns det ”pure play”-leverantörer som fokuserar på specifika områden som MDM eller dataintegration. Dessa lösningar kan ofta vara mer flexibla och kostnadseffektiva, men kan kräva mer integrationsinsatser.

En nyare utveckling som bryter ner denna dikotomi är den "komponerbara arkitekturen", särskilt inom CDP-området. Denna metod fokuserar inte på att lagra själva data, utan snarare aktivera den direkt i befintliga datalager. Detta erbjuder maximal flexibilitet och utnyttjar befintlig infrastruktur, men kräver motsvarande datalagerkapacitet och expertis.

Valet mellan plattform, best-of-breed eller composable beror därför starkt på det befintliga IT-landskapet, intern kompetens, budget och den strategiska prioriteringen 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-driven datahantering: Nyckeln till digital transformation – Bild: Xpert.Digital

Framtida trender inom datahantering

Området datahantering utvecklas ständigt, drivet av tekniska framsteg och förändrade affärskrav. Följande trender kommer att forma framtiden avsevärt:

Molndominans

Trenden mot molnbaserade datahanteringslösningar är omisskännlig och fortsätter att växa. Molnplattformar erbjuder avgörande fördelar som skalbarhet, flexibilitet och kostnadseffektivitet. Allt fler företag antar multimolnstrategier för att undvika beroenden, optimera kostnader, öka motståndskraften och välja de bästa tillgängliga tjänsterna för specifika uppgifter. Samtidigt behåller hybridmolnplattformar sin betydelse, särskilt i hårt reglerade branscher.

Hanteringsvolym och variation

Mängden data som genereras världen över fortsätter att explodera exponentiellt. Denna data är också extremt mångsidig och omfattar strukturerade, ostrukturerade och semistrukturerade format från en mängd olika källor. Traditionella datalager når sina gränser. Därför blir arkitekturer som datasjöar och datasjöhus allt viktigare. Datasjöar kan lagra enorma mängder rådata i olika format. Datasjöhus försöker kombinera flexibiliteten hos datasjöar med strukturerings- och hanteringsmöjligheterna hos datalager för att skapa en enhetlig plattform för lagring, bearbetning, analys och maskininlärning.

Ökande hastighet

Hastigheten med vilken data kan bearbetas och analyseras håller på att bli en avgörande konkurrensfaktor. Trenden går tydligt bort från traditionell batchbehandling mot realtidsdataströmsbehandling. Detta gör det möjligt för företag att reagera omedelbart på händelser, fatta välgrundade beslut i stunden, förbättra kundupplevelser genom omedelbar personalisering och proaktivt identifiera och lösa problem.

Arkitektoniska förändringar

För att hantera komplexiteten i distribuerade datalandskap framträder nya arkitekturkoncept:
Data Fabric: En Data Fabric är en arkitektur som syftar till att intelligent koppla samman olika datakällor, applikationer och system för att möjliggöra en enhetlig och konsekvent bild av all företagsdata, oavsett var den lagras. Den är utformad för att bryta ner datasilos, förenkla dataintegration och förbättra datastyrning.
Data Mesh: Till skillnad från den mer centraliserade vyn av Data Fabric har Data Mesh en decentraliserad strategi. Här är ansvaret för dataprodukter fördelat över specifika affärsenheter (domäner). Varje domän hanterar sina egna data och gör dem tillgängliga för andra enheter via definierade gränssnitt. Målet är att öka flexibiliteten, skalbarheten och hastigheten på insikter genom att gå bort från monolitiska, centraliserade datateam och datasjöar.

Automatisering och AI-integration

Integreringen av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) är en av de mest övergripande och viktiga trenderna inom datahantering. AI används i allt större utsträckning för att automatisera uppgifter i alla faser av datalivscykeln, från dataintegration och kvalitetssäkring till styrning, analys och till och med schemadesign. Augmented analytics, där AI hjälper mänskliga analytiker med dataförberedelse och insiktsgenerering, blir också allt viktigare.

Ökat fokus på datastyrning, kvalitet, säkerhet och integritet

Med den ökande strategiska betydelsen av data och dess distribution över olika miljöer växer också behovet av att säkerställa dess kvalitet, säkerhet och efterlevnad. Viktiga utvecklingar inom detta område inkluderar automatiserad datastyrning, dataobserverbarhet, förbättrade säkerhetsåtgärder, robusta ramverk för dataskydd, prioritering av datakvalitet och DataOps.

AI-integration: Transformation av datahantering

Integreringen av artificiell intelligens (AI) i datahanteringssystem är inte längre en futuristisk vision, utan håller på att utvecklas till en grundläggande strategisk nödvändighet för företag som vill förbli konkurrenskraftiga i den digitala tidsåldern. Med tanke på den exploderande datamängden, den ökande hastigheten för datagenerering och den växande mångfalden av dataformat är AI avgörande för att hantera denna komplexitet och effektivt hantera data.

AI omvandlar datahantering från en ofta reaktiv, manuell process till ett proaktivt, högautomatiserat system. Det är nyckeln till att frigöra det fulla värdet av ett företags datatillgångar och etablera en verkligt datadriven kultur av beslutsfattande och innovation. Företag som strategiskt använder AI i datahantering får betydande fördelar.

Lämplig för detta:

• AI, huset står i brand! AI-åldern är här, men hur viktig är den mänskliga faktorn? Är den 20 gånger viktigare för marknadsföring och handel i AI-åldern?

AI-drivna förbättringar

AI erbjuder konkreta förbättringar inom viktiga områden inom datahantering:

Förbättrad datakvalitet

AI-algoritmer kan automatiskt upptäcka och korrigera fel, inkonsekvenser och dubbletter i stora datamängder, vilket avsevärt förbättrar datakvaliteten. Maskininlärning (ML) identifierar avvikelser och extremvärden som indikerar kvalitetsproblem. AI-drivna verktyg standardiserar och rensar data automatiskt. Generativ AI (GenAI) kan i synnerhet automatisera och förbättra skapandet och annoteringen av metadata och datahärledning, vilket är avgörande för att bedöma och säkerställa datakvalitet.

Förbättrad dataorganisation och integration

AI automatiserar tidskrävande uppgifter som att mappa datafält mellan olika system, matcha scheman och transformera dataformat. AI-system kan förstå strukturen och semantiken hos data från olika källor, vilket underlättar integration. AI-driven datamodellering och automatiserad schemadesign hjälper till att organisera data logiskt och effektivt. AI spelar också en avgörande roll för att integrera strukturerad och ostrukturerad data, vilket är avgörande för moderna analys- och GenAI-applikationer.

Djupare och snabbare insikter

AI kan snabbt utvinna värdefulla insikter från massiva datamängder som skulle vara svåra eller omöjliga för mänskliga analytiker att hitta. Den avslöjar dolda mönster och korrelationer, vilket möjliggör mer exakta förutsägelser och prognoser. AI automatiserar också skapandet av rapporter och visualiseringar, vilket gör insikter tillgängliga och lättare att förstå. Verktyg för förstärkt analys använder AI för att stödja mänskliga analytiker i deras arbete och öka deras produktivitet.

Automatiserad datastyrning och efterlevnad

AI automatiserar identifiering och klassificering av känsliga eller personuppgifter, vilket är avgörande för att följa dataskyddsregler som GDPR. Den kan övervaka dataåtkomst och användningsmönster för att tidigt upptäcka potentiella policyöverträdelser eller säkerhetsintrång och utlösa varningar. AI stöder etablering och tillämpning av ramverk för datastyrning och hjälper till att hantera efterlevnadskrav. GenAI kan förbättra efterlevnadsövervakning och dokumenthantering genom att automatiskt tagga datamängder baserat på metadata och härkomst.

Operativa fördelar

Att automatisera rutinuppgifter genom AI inom datahantering erbjuder betydande operativa fördelar, särskilt när det gäller personalresurser:

Bekämpa personalbrist

AI kan ta över repetitiva, tidskrävande uppgifter för vilka det ofta är svårt att hitta personal eller som anses oattraktiva. Detta bidrar till att överbrygga kompetensbrist och kvalifikationsgap.

Minskning av lågvärdigt arbete

Anställda lägger ofta mycket tid på lågtröskeluppgifter som datasökning eller manuell datainmatning och korrigering. AI kan minska eller eliminera dessa aktiviteter.

Fokusera medarbetarna på strategiska uppgifter

Genom att automatisera rutinuppgifter befrias anställda från monotona arbetsuppgifter och kan koncentrera sig på mer värdefulla, strategiska aktiviteter som kräver mänskligt omdöme, kreativitet och empati.

Förbättra effektiviteten och minska kostnaderna

Automatisering leder till ökad driftseffektivitet och minskar kostnader som uppstår genom manuellt arbete och mänskliga fel.

Stärka medarbetarna

Att integrera AI i datahanteringen befriar inte bara företaget från operativa bördor, utan ger också de anställda möjlighet att:

Eliminera tråkiga uppgifter

AI tar över uppgifter som datautvinning, rensning, transformation, standardrapportering, e-postsortering eller schemaläggning.

Ökat fokus och arbetsglädje

Anställda återfår tid och mental kapacitet som de kan använda för mer krävande problemlösning, kreativa uppgifter, strategisk planering och kundinteraktion. Detta kan öka arbetstillfredsställelsen, eftersom mindre tid läggs på monotont arbete.

Datademokratisering

AI-drivna analysverktyg, självbetjäningsplattformar och lösningar med låg/ingen kod gör det möjligt för anställda utan djupgående teknisk kunskap att få tillgång till och analysera data och få insikter. Detta främjar en bredare datadriven kultur inom företaget.

Accelerera affärsprocesser

Integreringen av AI i datahanteringsbaserade processer accelererar arbetsflöden inom nästan alla delar av ett företag:

Försäljning och marknadsföring

AI kan automatiskt utvärdera och prioritera leads, ge personliga produktrekommendationer, dynamiskt justera priser, automatisera godkännanden av marknadsföringskampanjer och analysera kundsentiment från texter.

Kundservice

AI-chattrobotar hanterar den initiala behandlingen av förfrågningar, ärenden kategoriseras automatiskt och vidarebefordras till lämpliga agenter, och AI föreslår lämpliga svar på vanliga frågor.

Ekonomi och upphandling

Fakturor kan läsas och behandlas automatiskt, hela upphandlingsprocessen kan automatiseras och AI stöder riskbedömning och kreditvärdighetskontroller.

HR

CV:n kan skannas och utvärderas automatiskt, och arbetsflöden för onboarding och offboarding av anställda kan automatiseras.

Operationer

AI optimerar lagerhantering genom efterfrågeprognoser, stöder planering av leveranskedjan och möjliggör förutsägande 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-stödd datahantering

För att framgångsrikt utnyttja AI:s transformerande kraft inom datahantering bör företag följa en strategisk strategi:

Bygga en AI-kompatibel databas

Grunden för alla framgångsrika AI-initiativ är högkvalitativ och välhanterad data. Därför bör företag prioritera datakvalitet och datastyrning, investera i moderna dataarkitekturer, fokusera på dataintegration och etablera tydliga ansvarsområden.

Val av lämpliga AI-aktiverade DMS-lösningar

Att välja rätt teknik är avgörande. Företag bör specifikt utvärdera potentiella DMS-leverantörer baserat på deras integrerade AI-funktioner som är relevanta för deras specifika krav, överväga arkitekturens anpassning, säkerställa sömlös integration och bedöma användbarhet och demokratisering.

Att övervinna implementeringshinder

Införandet av AI-driven datahantering är ofta förenat med utmaningar. Företag måste ta itu med datautmaningar, bygga expertis och kunnande, planera för kostnader och resurser samt främja förtroende och förändringsledning.

Börja smått, skala upp snabbt

En fullständig övergång till AI-driven datahantering kan vara en skrämmande uppgift. En mer pragmatisk och ofta mer framgångsrik metod är att börja strategiskt och skala upp gradvis. Identifiera specifika affärsprocesser som för närvarande hämmas av manuell databehandling eller har höga felfrekvenser. Fokusera på att uppnå snabba, mätbara förbättringar och en tydlig avkastning på investeringen inom dessa områden genom användning av AI.

AI-strategier som gör företag framtidssäkra

Analysen belyser den oskiljaktiga kopplingen mellan robust datahantering, strategisk integration av artificiell intelligens och hållbar affärsframgång i dagens digitala ekonomi. Effektiv datahantering är den viktiga grund som företag måste bygga vidare på för att fullt ut utnyttja AI:s potential. Framtiden tillhör organisationer som förstår data som strategiskt kapital och använder artificiell intelligens för att intelligent hantera och aktivera detta kapital. Att implementera en AI-driven datahanteringsstrategi är därför inte längre ett valfritt steg, utan ett avgörande steg 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