Değişimde Veri Yönetimi Sistemleri: Şirketin AI Çağında Başarısı için Stratejiler

Veri Yönetimi: Dijital Doktor'da Rekabetçiliğin Anahtarı

Sayısallaştırma ve katlanarak büyüyen verilerle karakterize edilen günümüzün iş dünyasında, veri yönetimi tamamen teknik bir görevden stratejik bir zorunluluk haline geldi. Veriler artık sadece iş süreçlerinin bir ürünü değil, aynı zamanda modern şirketlerin yaşam iksiridir. Sağlam kararlar, operasyonel verimlilik, yenilik ve rekabet gücünün temelidir. Bu nedenle etkili veri yönetimi önemli bir başarı faktörüdür.

Veri Yönetim Sistemleri (DMS) nelerdir?

Veri yönetimi, bir şirket içindeki tüm veri yaşam döngüsünü içerir: kayıt ve organizasyondan depolama, koruma ve doğrulamaya işleme, analiz ve son arşivleme veya silme.

Veri Yönetim Sistemleri (DMS), bu karmaşık süreçleri sağlayan ve kontrol eden teknolojik araçlar ve platformlardır. “DMS” terimi genellikle yaygın olarak kavranmıştır ve çeşitli sistem kategorileri içerebilir:

Ana Veri Yönetimi (MDM)

Merkezi Master verilerinin (örneğin müşteriler, ürünler, tedarikçiler) yönetimi için çözümler. MDM sistemleri, bu verilerin tutarlı, doğru ve eksiksiz olmasını sağlar, bu da güvenilir analizler ve operasyonel süreçler için temel oluşturur.

Müşteri Veri Platformları (CDP)

Müşteri verilerini çeşitli kaynaklardan (örneğin CRM, pazarlama otomasyonu, web analizi) birleştiren ve müşterinin tek tip görünümünü sağlayan platformlar. CDP'ler esas olarak kişiselleştirilmiş deneyimler ve hedeflenen kampanyalar sağlamak için pazarlama, satış ve müşteri hizmetleri için kullanılır.

Kurumsal İçerik Yönetimi (ECM)

Yapılandırılmamış belgelerin ve içeriğin yönetimi için sistemler (örneğin sözleşmeler, faturalar, e -postalar). ECM sistemleri, belgelerin arama, onaylanması ve arşivlenmesini kolaylaştırır ve uyumluluk gereksinimlerine uygunluğa katkıda bulunur. Almanca konuşan dünyada, bunlar genellikle sadece DMS olarak adlandırılır.

İş Zekası (BI)

Karar vermeyi desteklemek için verilerin analizi ve görüntülenmesi için platformlar. BI sistemleri eğilimleri tanımayı, kalıpları ortaya çıkarmayı ve şirketin performansını izlemeyi mümkün kılar.

Bulut Veritabanı Yönetim Sistemleri (DBMS)

Bulutta çalıştırılan ve ölçeklenebilirlik, esneklik ve maliyet verimliliği sunan veritabanları. Bulut veritabanları genellikle analitik amaçlar için kullanılır, çünkü büyük miktarda veri işlerler ve karmaşık sorguları hızlı bir şekilde cevaplayabilirler.

İçin uygun:

• Eski BT Sistemleri: Yapay Zeka Yolunda Tökezleyen Bir Blok

Etkili veri yönetimi neden vazgeçilmez?

Stratejik ve etkili veri yönetimi, çeşitli nedenlerle modern şirketlerin başarısı için gereklidir:

Operasyonel süreçler için temel

Bir şirketteki her uygulama, analiz ve her algoritma yüksek kaliteli verilere kesintisiz erişimine dayanır. Sağlam bir veri bazında, iş süreçleri verimli olamaz ve dijital girişimler başarısız olur. Veri yönetimi, operasyonel mükemmelliğin oluşturulduğu temeli oluşturur. Bir örnek: Üreten bir şirket, üretim süreçlerini en iyi şekilde kontrol etmek ve darboğazlardan kaçınmak için envanter, üretim planları ve teslimat süreleri hakkında kesin ve güncel veriler gerektirir.

İyi kaynaklanan kararların temeli

Veriler, iyi ve anlaşılabilir iş kararlarının temelini oluşturur. Şirketler iyi yönetilen verilerdeki kalıpları ve eğilimleri analiz ederek daha iyi stratejik ders verebilir. DMS tarafından sağlanan yüksek veri kalitesi, doğrudan daha kesin analizlere, daha kesin tahminlere ve sonuçta daha hızlı ve daha iyi kararlara yol açar. Dönüştürülmüş veriler böylece rekabetçi avantajlar yaratan değerli bulgulara dönüştürülür. Bir örnek: Veri analizlerinin yardımıyla, bir perakende şirketi müşterilerinin satın alma davranışını daha iyi anlayabilir ve menzilini, pazarlama kampanyalarını ve şube konumlarını buna göre optimize edebilir.

Verimliliği ve üretkenliği artırın

Etkili veri yönetimi iş süreçlerini optimize eder, değerli zaman kazandırır ve kaynak ihtiyacını azaltır. Tersine, kusurlu veri yönetimi önemli ölçüde verimlilik kaybına yol açar. Bir çalışma, Almanya'daki çalışanların günde ortalama iki saat harcadığını ve verimliliği yüzde 18 oranında azaltan verileri aradığını gösterdi. Maliyet azaltma ve verimlilik artışları hakkında akıllı veri yönetimi raporu uygulayan şirketler. Modern DM'lerin temel bir bileşeni olan otomasyon, manuel müdahaleleri ve dolayısıyla hata kaynaklarını azaltır. Bir örnek: Bir sigorta şirketi, hasarı daha hızlı düzenlemek ve ödemeleri daha hızlı yapmak için otomatik süreçleri kullanabilir, bu da müşteri memnuniyetini artırır ve işletme maliyetlerini düşürür.

Veri güvenliği ve uyumluluğunu sağlamak

Siber tehditleri ve daha katı veri koruma düzenlemelerini artırma döneminde, kurumsal verilerin korunması varoluşsal öneme sahiptir. DMS, yetkisiz erişim, kayıp veya hırsızlığa karşı verilerin güvence altına alınmasında merkezi bir rol oynar. Aynı zamanda, Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasal ve sektöre özgü düzenlemelere uymak için gereklidir. Veri yönetişimi, yani verilerle başa çıkmak için yönergelerin ve sorumlulukların belirlenmesi, veri yönetiminin ayrılmaz bir parçasıdır ve DMS işlevleri tarafından desteklenmektedir. Düzenlemelerin uyumsuzluğu hassas cezalara ve önemli itibar hasarına yol açabilir. Bir örnek: Bir finansal hizmet sağlayıcı, müşteri verilerinin geçerli veri koruma düzenlemelerine uygun olarak korunmasını ve işlemlerin kara para aklama ve sahtekarlığı önlemek için şeffaf ve anlaşılabilir olmasını sağlamalıdır.

İçin uygun:

• AI sistemleri, yüksek riskli sistemler ve şirketlerde ve yetkililerde uygulama için AI Yasası

Dijital dönüşüm ve yeniliğin desteği

Veriler genellikle dijital dönüşümün “yaşam iksiri” olarak adlandırılır. Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenimi (ML), Nesnelerin İnterneti (IoT) ve gelişmiş analiz gibi gelecek tabanlı teknolojiler, tam potansiyellerini geliştirebilmek için büyük miktarlarda mevcut, kesin ve güvenli veri gerektirir. Etkili veri yönetimi bu teknolojiler için gerekli temeli yaratır. Ayrıca, şirketlerin verilerinden yararlanmalarını sağlayarak yeni, veri kaynaklı iş modellerinin ve yeniliklerinin geliştirilmesini sağlar. Bir örnek: Bir otomobil üreticisi, araçlarının gerçek kullanımında davranışlarını analiz etmek için veri analizlerini kullanabilir ve bu bulguları kişiselleştirilmiş sürücü yardım sistemleri veya ileri görünümlü bakım gibi yeni işlevler ve hizmetler geliştirmek için kullanabilir.

İhmal maliyetleri

Veri yönetiminin ihmal edilmesi belirgin olumsuz sonuçlara sahiptir. Experian'a göre, düşük veri kalitesi şirketlerin satışlarının ortalama yüzde 15'inin maliyetlerinden kaynaklanmaktadır. Eski veri yönetimi çözümleri (“Legacy Systems”), bakım ve sorun giderme için değerli BT kaynaklarını bağlar ve şirketlerin tam değeri verilerinden çıkarmasını önler. Buna ek olarak, bu tür sistemler, memnun olmayan müşterilerden ciddi güvenlik ihlallerine kadar risklere yatkınlığı arttırır. Eski sistemlerde karmaşıklık ve yüksek manuel çaba, verimsizliğe yol açar ve şirketin çevikliğini engeller.

Veri Yönetim Sistemlerinde Pazar Lideri

Doğru DMS çözümünün seçimi bir şirketin başarısı için çok önemlidir. Ancak pazar dinamik ve parçalanmıştır, bu da kararı zorlaştırır. İşlevsellik, teknoloji, fiyat ve hedef grup açısından farklılık gösteren çeşitli sağlayıcılar vardır.

Aşağıda, önde gelen sağlayıcıların bazıları veri yönetimi sistemleri alanında sunulmaktadır, burada odak noktası pazar konumları, güçlü yönleri ve benzersiz satış noktalarıdır:

Bilgisayar

MDM, veri entegrasyonu, yönetişim ve kalite alanında lider bir sağlayıcı. Informatica, veri doğruluğunu ve tutarlılığını artırmak için AI kontrollü bir yaklaşım kullanır. Şirket kapsamlı bir platform sağlayıcısı olarak görülür ve yüksek kullanıcı derecelendirmeleri elde eder. Forrester'a göre, kullanıcılar veri kalitesinde%70'lik bir iyileşme bildiriyorlar.

Microsoft

Veri entegrasyonu ve düzenleme için Azure Veri Fabrikası, Lider Analytics/BI platformu olarak Power BI, Belge ve İçerik Yönetimi için SharePoint ve veritabanı yönetimi ve raporlama için SQL Server (SSRS dahil) içeren geniş bir portföye sahip güçlü bir bulut sağlayıcısı. Microsoft'un gücü, Azure ekosisteminde derin entegrasyonda yatıyor. Azure veri fabrikası kullanıcıları% 60 daha hızlı veri işleme rapor eder.

Çukur

İşletme segmentinde baskın, özellikle SAP ERP/S/4HANA ile entegre olurken. SAP, ana veri için SAP MDG, veri entegrasyonu ve dönüşümü için SAP veri hizmetleri ve BI için SAP Business nesneleri sunar. Odak noktası operasyonel verimlilik ve diğer SAP ürünleri ile kesintisiz entegrasyondur. SAP Veri Hizmetleri Kullanıcıları, veri işlemede% 25 verimlilik artışı rapor eder.

Salesforce

CRM alanında liderlik ve ağır bir şekilde veri platformlarına genişler. Salesforce veri bulutu AS CDP AI'yı CRM verileriyle entegre eder. Tableau, BI ve veri görselleştirme için en iyi çözümdür. Salesforce, müşteri etkileşimini iyileştirmeye güçlü bir odağa sahiptir ve genellikle CDP analizlerinde yüksek puan alır.

Kahin

Veri entegrasyonu, kalite ve MDM için sağlam araçlar sunar. Otonom veritabanı idari çabayı azaltır ve otomasyon yoluyla güvenliği artırır. Bulut çözümleri esneklik ve ölçeklenebilirlik sunar. IDC'ye göre, kullanıcılar cerrahi verimlilikte%40'lık bir artış yaşarlar. Oracle kapsamlı bir platform sağlayıcısı olarak kabul edilir.

IBM

Veri entegrasyonu, kalite ve hükümet için kapsamlı bir paket. Infosfer MDM kullanıcılar tarafından yüksek puan alır. IBM, diğer IBM ürünleri ve Watson AI platformu ile güçlü analiz becerileri ve entegrasyon sunar. Veri kontrollü kararların%30'luk bir hızlanmasıyla bildirilmektedir. IBM bir platform sağlayıcısı olarak sınıflandırılır.

Kar tanesi

Yüksek performans ve ölçeklenebilirlik ile bilinen bir bulut doğal veri platformu. Snowflake, veri entegrasyonunu, veri ambalajını ve analizini destekler. Benzersiz mimari, maliyetleri ve performansı optimize eden depolama ve bilgi işlem gücünü ayırır. Bir BARC çalışması, kullanıcılar için sorgu işleme sürelerinde%50'lik bir azalma ile sonuçlandı. Kar tanesi genellikle daha yeni, “birleştirilebilir” CDP mimarilerinin temeli olarak hizmet eder.

Semarik

Gartner tarafından “Müşteri 'Seçimi 2024” olarak verilen yüksek puan alan MDM çözümü. Semarchy, verimli veri yönetimi için tek tip bir platformla veri entegrasyonu ve MDM konusunda uzmanlaşmıştır.

Stibo Sistemleri

Veri şeffaflığını sağlayan MDM sağlayıcısı kuruldu. Çözümler, ana verilerinden stratejik değer çekmek isteyen şirketler için omurgayı oluşturuyor.

Enaio

Alman testlerinde en iyi DMS/ECM sistemi. ENAIO, belge yönetimi, içe aktarma, endeksleme ve revizyona dayanıklı depolama için modüler bir ECM çözümü sunar. Çözüm, farklı şirket boyutları ve ilaç veya ilaç gibi belirli endüstriler için uygundur.

Platform ve en iyisi

Bir DMS seçerken, şirketler mimari ile ilgili stratejik bir kararla karşı karşıyadır. Pazar, iki ana cümle arasında bir gerilim göstermektedir: entegre platformlar ve özel “en iyiler” çözümleri.

Informatica, IBM, Oracle ve SAP gibi büyük sağlayıcılar, çok çeşitli veri yönetimi işlevlerini (MDM, veri kalitesi, entegrasyon, kataloglama gibi) birleştiren kapsamlı platformlar sunar. Avantaj potansiyel olarak daha basit entegrasyon ve tek bir iletişimdir, ancak bu platformlar genellikle daha pahalıdır ve şirketleri bir sağlayıcıya daha fazla bağlayabilir.

Bu, MDM veya veri entegrasyonu gibi belirli alanlara odaklanan “saf oyun” sağlayıcılarına karşıdır. Bu çözümler genellikle daha esnek ve ucuz olabilir, ancak daha fazla entegrasyon çabası gerektirebilir.

Bu ikilemi kıran yeni bir gelişme, özellikle CDP alanında “birleştirilebilir mimari” dir. Bu yaklaşım, verileri kendiniz kaydetmemeye değil, doğrudan mevcut veri ambarlarında etkinleştirmeye dayanmaktadır. Bu maksimum esneklik sunar ve mevcut altyapıyı kullanır, ancak ilgili veri ambarı kapasiteleri ve know-how gerektirir.

Platform, en iyisi veya birleştirilebilir arasındaki seçim, büyük ölçüde mevcut BT manzarasına, iç becerilere, bütçeye ve entegrasyon derinliğinin esnekliğe karşı stratejik önceliklendirilmesine bağlıdır.

Ki-Gamechanger: Maliyetleri azaltan, kararlarını artıran ve verimliliği artıran en esnek AI platformu-tailor yapımı çözümler

Bağımsız AI Platformu: Tüm ilgili şirket veri kaynaklarını entegre eder

• Bu AI platformu tüm belirli veri kaynaklarıyla etkileşime girer
  • SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ve diğer birçok veri yönetim sisteminden
• Hızlı AI Entegrasyonu: Şirketler için aylar yerine saatler veya günler içinde özel yapım AI çözümleri
• Esnek Altyapı: Bulut tabanlı veya kendi veri merkezinizde barındırma (Almanya, Avrupa, ücretsiz konum seçimi)

• En Yüksek Veri Güvenliği: Hukuk firmalarında kullanmak güvenli kanıttır
• Çok çeşitli şirket veri kaynaklarında kullanın
• Kendi veya çeşitli AI modellerinizin seçimi (DE, AB, ABD, CN)

AI platformumuzun çözdüğü zorluklar

• Geleneksel AI çözümlerinin doğruluğu eksikliği
• Hassas verilerin veri koruması ve güvenli yönetimi
• Bireysel AI gelişiminin yüksek maliyetleri ve karmaşıklığı
• Nitelikli AI eksikliği
• AI'nın mevcut BT sistemlerine entegrasyonu

Veri yönetiminde gelecekteki eğilimler

Veri yönetimi alanı, teknolojik ilerleme ve değişen iş gereksinimleri nedeniyle sürekli değişime tabidir. Aşağıdaki eğilimler geleceği önemli ölçüde şekillendirir:

Bulut hakimiyeti

Bulut tabanlı veri yönetimi çözümlerine yönelik eğilim açıktır ve devam etmektedir. Bulut platformları ölçeklenebilirlik, esneklik ve maliyet verimliliği gibi belirleyici avantajlar sunar. Şirketler, bağımlılıkları önlemek, maliyetleri optimize etmek, güvenilirliği artırmak ve belirli görevler için mevcut en iyi hizmetleri seçmek için çok bulut stratejilerine giderek daha fazla güvenmektedir. Aynı zamanda, hibrid bulut platformları, özellikle yoğun düzenlenmiş endüstrilerde önemlerini korumaktadır.

Hacim ve Çeşitlilik İşleme

Dünya çapında üretilen veri miktarı katlanarak patlamaya devam etmektedir. Bu veriler de son derece çeşitlidir ve çok çeşitli kaynaklardan yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış formatlar içerir. Geleneksel veri ambarı burada sınırlarına ulaşıyor. Bu nedenle, veri gölleri ve veri gölleri gibi mimariler daha önemli hale gelir. Veri gölleri, çeşitli biçimlerden büyük miktarda ham veri tasarrufu sağlayabilir. Veri Lakehouses, depolama, işleme, analiz ve makine öğrenimi için tek tip bir platform oluşturmak amacıyla veri depolarının yapım ve yönetim becerileri ile veri göllerinin esnekliğini birleştirmeye çalışır.

Artan hız

Verilerin işlenme ve analiz edilme hızı belirleyici bir rekabet faktörü haline gelir. Eğilim, geleneksel parti işleminden veri akışlarının gerçek zamanlı işlenmesine (akış işleme) doğru açıktır. Bu, şirketlerin doğrudan olaylara tepki vermesini, neler olduğu anda iyi kararlı kararlar almalarını, derhal kişiselleştirme yoluyla müşteri deneyimlerini iyileştirmek ve proaktif olarak tanıma ve sorunları çözmelerini sağlar.

Mimari değişimler

Dağıtılmış veri manzaralarının karmaşıklığına hakim olmak için yeni mimari kavramlar kurulur:
Veri kumaş: Veri kumaş, nerede saklandıklarına bakılmaksızın, tüm şirket verilerinin tek tip, tutarlı bir görünümünü sağlamak için farklı veri kaynaklarını, uygulamaları ve sistemleri akıllıca birleştirmeyi amaçlayan bir mimaridir. Veri silolarını parçaladığı, veri entegrasyonunu basitleştirdiği ve veri yönetişimini geliştirdiği söyleniyor.
Veri ağ: Veri kumaşının oldukça merkezi perspektifinin aksine, veri ağı merkezi olmayan bir yaklaşım izler. Burada veri ürünlerinin sorumluluğu belirli iş alanlarına (alan adları) dağıtılmaktadır. Her etki alanı kendi verilerinizi yönetir ve tanımlanmış arabirimler aracılığıyla size diğer alanlar sağlar. Amaç, monolitik, merkezi veri ekiplerini ve veri göllerini çözerek çeviklik, ölçeklenebilirlik ve bilgi kazanma hızını arttırmaktır.

Otomasyon ve AI entegrasyonu

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) entegrasyonu, veri yönetiminde kapsayıcı ve en önemli eğilimlerden biridir. Yapay zeka, veri yaşam döngüsünün tüm aşamalarındaki görevleri, veri entegrasyonu ve kalite kontrolünden yönetişime, analize ve hatta şema tasarımına kadar giderek daha fazla kullanılmaktadır. Yapay zekanın veri hazırlama ve bilgi ediniminde insan analistlerini desteklediği “Artırılmış Analytics” de daha önemli hale geliyor.

Veri yönetişimi, kalite, güvenlik ve gizlilik üzerine artan odaklanma

Verilerin artan stratejik önemi ve çeşitli ortamlar üzerindeki dağıtımının kalitesi, güvenlik ve uyumluluklarını sağlama ihtiyacı ile. Bu alandaki önemli gelişmeler otomatik veri yönetişimi, veri gözlemlenebilirliği, gelişmiş güvenlik önlemleri, sağlam veri koruma çerçeveleri, öncelik olarak veri kalitesi ve verioplardır.

AI Entegrasyonu: Veri Yönetiminin Dönüşümü

Yapay zekanın (AI) veri yönetim sistemlerine entegrasyonu artık fütüristik bir vizyon değil, dijital çağda rekabetçi kalmak isteyen şirketler için temel bir stratejik zorunluluk haline geliyor. Patlayan miktarlarda veri, artan veri üretimi hızı ve artan veri formatlarının çeşitliliği göz önüne alındığında, bu karmaşıklığı yönetmek ve verileri etkili bir şekilde yönetmek için gereklidir.

AI, veri yönetimini genellikle reaktif, manuel şekilli bir işlemden proaktif, yüksek otomatik bir sisteme dönüştürür. Bir şirketin veritabanlarından tam değeri açmak ve gerçekten veri kontrollü bir karar verme ve yenilik kültürü oluşturmak için anahtardır. Veri yönetiminde stratejik olarak kullanan şirketler önemli avantajlar elde etmektedir.

İçin uygun:

• KI, kulübe yanıyor! Yapay zeka çağı geldi ve insan faktörü ne kadar önemli? Yapay zeka çağında pazarlama ve perakende için 20 kat daha mı önemli?

AI tabanlı iyileştirmeler

KI, veri yönetiminin merkezi alanlarında somut iyileştirmeler sunar:

Geliştirilmiş veri kalitesi

AI algoritmaları, veri kalitesini önemli ölçüde artıran büyük veri kayıtlarındaki hataları, tutarsızlıkları ve kopyaları otomatik olarak tanıyabilir ve düzeltebilir. Makine öğrenimi (ML), kalite sorunlarını gösteren anomalileri ve aykırı değerleri tanımlar. AI tabanlı araçları otomatik olarak ayağa kaldırın. Özellikle, üretken Ki (Genai), veri kalitesinin değerlendirilmesi ve sağlanması için çok önemli olan meta verilerin ve veri oranı (soy) oluşturulmasını ve açıklamasını otomatikleştirebilir ve geliştirebilir.

Geliştirilmiş veri organizasyonu ve entegrasyonu

AI, farklı sistemler arasında veri alanlarının eşlenmesi, şemaları karşılaştırma ve veri formatlarının dönüşümü gibi zaman alıcı görevleri otomatikleştirir. AI sistemleri farklı kaynaklardan verilerin yapısını ve anlambilimini anlayabilir ve böylece entegrasyonu kolaylaştırabilir. AI tabanlı veri modelleme ve otomatik şema tasarımı, verilerin mantıksal ve verimli bir şekilde düzenlenmesine yardımcı olur. AI ayrıca modern analizler ve genai uygulamaları için gerekli olan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin entegrasyonunda önemli bir rol oynamaktadır.

Daha derin ve daha hızlı bilgiler

Kısa sürede AI, insan analistler için zor veya hiç zor olmayacak büyük miktarlarda verilerden değerli bilgiler elde edebilir. Gizli desenleri ve korelasyonları ortaya çıkarır ve daha kesin tahminler ve tahminler sağlar. AI ayrıca, bilgiyi daha kullanılabilir hale getiren ve daha hızlı anlamayı sağlayan rapor ve görselleştirme oluşturulmasını otomatikleştirir. Artırılmış analitik araçları, yapay zeka, insan analistlerini çalışmalarında desteklemek ve üretkenliklerini artırmak için kullanır.

Otomatik veri yönetişimi ve uyumluluk

AI, GDPR gibi veri koruma düzenlemelerine uygunluk için gerekli olan hassas veya kişisel verilerin tanımlanmasını ve sınıflandırılmasını otomatikleştirir. Potansiyel kılavuz ihlallerini veya güvenlik ihlallerini erken bir aşamada tanımak ve alarmları tetiklemek için veri erişimini ve kullanım kalıplarını izleyebilir. AI, veri yönetişim çerçevelerinin kurulmasını ve uygulanmasını destekler ve uyumluluk gereksinimlerini yönetmeye yardımcı olur. Genai, meta verilere ve soya dayalı otomatik etiketleme ile meta verilere ve soya dayalı uyum izleme ve belge yönetimini geliştirebilir.

Cerrahi avantajlar

Veri yönetiminde AI tarafından rutin görevlerin otomasyonu, özellikle personel kaynakları açısından önemli operasyonel avantajlar sunar:

Personel Eksikliği ile Mücadele

Yapay zeka, genellikle personel bulmak zor veya çekici olmayan kabul edilen tekrarlayan, zaman alıcı görevleri üstlenebilir. Bu, vasıflı işçi sıkıntısının ve yeterlilik boşluklarının köprülenmesine yardımcı olur.

Düşük değerli işin azaltılması

Çalışanlar genellikle veri arama veya manuel veri girişi ve düzeltme gibi düşük eşikli görevlerle çok zaman harcarlar. AI bu faaliyetleri azaltabilir veya ortadan kaldırabilir.

Stratejik görevlere çalışanlara odaklanın

Rutin çalışmanın otomasyonu, çalışanları monoton görevlerden kurtarır ve insan yargısı, yaratıcılık ve empati gerektiren daha yüksek kaliteli, stratejik faaliyetlere odaklanabilir.

Verimliliğin iyileştirilmesi ve maliyetlerde azalma

Otomasyon, cerrahi verimlilikte bir artışa yol açar ve manuel çalışma ve insan hatalarının neden olduğu maliyetleri düşürür.

Çalışanları güçlendirmek

Yapay zekanın veri yönetimine entegrasyonu, şirketi yalnızca operasyonel olarak kurtarmakla kalmaz, aynı zamanda çalışanları da güçlendirir:

Sıkıcı görevlerin ortadan kaldırılması

AI, veri çıkarma, ayarlama, dönüşüm, standart raporlama, e -posta sıralama veya zamanlama gibi görevleri üstlenir.

Artan odak ve iş tatmini

Çalışanlar daha zorlu sorun çözümleri, yaratıcı görevler, stratejik planlama ve müşterilerle etkileşim için kullanabilecekleri zaman ve zihinsel kapasiteleri geri kazanırlar. Bu, monoton çalışma ile daha az zaman harcandığı için iş memnuniyetini artırabilir.

Veri demokratikleştirmesi

Yapay zeka tabanlı analiz araçları, self servis platformları ve düşük kod/kodsuz çözümler, çalışanların verilere erişmesine, bunları analiz etmesine ve derin teknik bilgi olmadan bilgi kazanmalarına olanak tanır. Bu, şirkette daha geniş veri kontrollü kültürü teşvik eder.

İş süreçlerinin hızlanması

Yapay zekanın veri yönetimi destekli süreçlere entegrasyonu, şirketin hemen hemen tüm alanlarındaki süreçleri hızlandırır:

Satış ve Pazarlama

AI, potansiyel müşterileri otomatik olarak değerlendirebilir ve önceliklendirebilir, kişiselleştirilmiş ürün önerilerini telaffuz edebilir, fiyatları dinamik olarak uyarlayabilir, pazarlama kampanyası sürümlerini otomatikleştirebilir ve müşteri ruh hallerini metinlerden analiz edebilir.

Müşteri servisi

AI chatbots soruların ilk işlenmesini devralır, biletler otomatik olarak kategorize edilir ve doğru işlemcilere iletilir ve KI sık sorular için uygun cevaplar önerir.

Finans ve Tedarik

Faturalar otomatik olarak okunabilir ve işlenebilir, tüm ödemeye temin işlemi otomatikleştirilebilir ve AI risk değerlendirmesi ve kredi kontrolünü destekler.

İK

CV'ler otomatik olarak taranabilir ve değerlendirilebilir ve çalışanların işe alınması ve dışındaki iş akışları otomatikleştirilebilir.

Operasyonlar

AI, talep tahminleri yoluyla depo yönetimini optimize eder, tedarik zinciri planlamasını destekler ve makinelerin ileriye dönük bakımını (öngörücü bakım) sağlar.

İçin uygun:

• Ürün yönetiminde çok fazla amaç ve hedef: hata kaynakları ve optimizasyona yönelik yenilikçi yaklaşımlar - AI ve SMarket ile

Yapay zeka tabanlı veri yönetimi için stratejik öneriler

Veri yönetiminde AI'nın dönüştürücü gücünü başarılı bir şekilde kullanmak için şirketler stratejik bir yaklaşım izlemelidir:

Yapay zeka özellikli bir veri esasına göre oluşturmak

Her başarılı AI girişiminin temeli yüksek kaliteli ve iyi yönetilen verilerdir. Bu nedenle şirketler veri kalitesine ve veri yönetişine öncelik vermeli, modern veri mimarilerine yatırım yapmalı, veri entegrasyonuna odaklanmalı ve açık sorumlulukları belirlemelidir.

Uygun AI özellikli DMS çözümlerinin seçimi

Doğru teknolojiyi seçmek çok önemlidir. Şirketler, potansiyel DMS sağlayıcılarını özel gereksinimleriyle ilgili olan entegre AI becerilerine göre spesifik olarak değerlendirmeli, mimari uyumu dikkate almalı, sorunsuz entegrasyon sağlayın ve kullanıcı dostu olmasını ve demokratikleşmeyi değerlendirmelidir.

Uygulama engellerinin üstesinden gelmek

Yapay zeka destekli veri yönetiminin tanıtımı genellikle zorluklarla ilişkilidir. Şirketler veri zorluklarıyla uğraşmak, uzman bilgi ve know-how oluşturmak, maliyetleri ve kaynakları planlamak ve güven ve değişim yönetimini teşvik etmek zorundadır.

Küçük başlayın, hızlı bir şekilde ölçeklendirin

AI odaklı veri yönetimine tam geçiş büyük bir görev olabilir. Daha pragmatik ve çoğu zaman daha başarılı bir yaklaşım, hedeflenen ve kademeli olarak ölçeklendirmektir. Şu anda manuel veri işleme ile yavaşlatılan veya yüksek hata kotaları olan belirli iş süreçlerini belirleyin. Hızlı bir şekilde AI ve açık bir yatırım getirisi kullanarak bu alanlarda iyileştirmeler elde etmeye odaklanın.

Şirketleri sürdürülebilir hale getiren AI stratejileri

Analiz, güçlü veri yönetimi, yapay zekanın stratejik entegrasyonu ve günümüzün dijital ekonomisinde sürdürülebilir iş başarısı arasındaki ayrılmaz bağlantıyı göstermektedir. Etkili veri yönetimi, AI'nın potansiyelinden tam olarak yararlanmak için şirketlerin inşa etmesi gereken temel temeldir. Gelecek, verileri stratejik sermaye olarak anlayan ve bu sermayeyi akıllıca yönetmek ve etkinleştirmek için yapay zeka kullanan kuruluşlara aittir. Bu nedenle AI odaklı bir veri yönetimi stratejisinin uygulanması artık isteğe bağlı bir adım değil, gelecekteki başarı için belirleyici bir kurs.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

 

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

 

 

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus