Değişimde Veri Yönetimi Sistemleri: Şirketin AI Çağında Başarısı için Stratejiler

Veri yönetimi: Dijital çağda rekabet gücünün anahtarı

Dijitalleşme ve katlanarak artan veri hacimleriyle karakterize edilen günümüz iş dünyasında, veri yönetimi tamamen teknik bir görev olmaktan çıkıp stratejik bir gerekliliğe dönüşmüştür. Veri artık sadece iş süreçlerinin bir yan ürünü değil, modern şirketlerin can damarıdır. Sağlıklı kararlar, operasyonel verimlilik, inovasyon ve rekabet gücünün temelini oluşturur. Bu nedenle etkili veri yönetimi, hayati bir başarı faktörüdür.

Belge yönetim sistemleri (DMS) nedir?

Veri yönetimi, bir şirket içindeki verilerin tüm yaşam döngüsünü kapsar: toplama ve düzenlemeden depolama, koruma ve doğrulamaya, işleme, analiz ve nihai arşivleme veya silmeye kadar.

Veri yönetim sistemleri (VYS), bu karmaşık süreçleri mümkün kılan ve kontrol eden teknolojik araçlar ve platformlardır. "VYS" terimi genellikle geniş anlamda kullanılır ve çeşitli sistem kategorilerini kapsayabilir:

Ana Veri Yönetimi (MDM)

Merkezi ana verilerin (örneğin, müşteriler, ürünler, tedarikçiler) yönetimine yönelik çözümler. MDM sistemleri, bu verilerin tutarlı, doğru ve eksiksiz olmasını sağlayarak güvenilir analizler ve operasyonel süreçler için temel oluşturur.

Müşteri Veri Platformları (CDP)

Müşteri Veri Platformları (CDP'ler), çeşitli kaynaklardan (örneğin, CRM, pazarlama otomasyonu, web analitiği) müşteri verilerini bir araya getiren ve müşteriye ilişkin birleşik bir görünüm sağlayan platformlardır. CDP'ler öncelikle pazarlama, satış ve müşteri hizmetleri için kişiselleştirilmiş deneyimler ve hedefli kampanyalar sağlamak amacıyla kullanılır.

Kurumsal İçerik Yönetimi (ECM)

Yapılandırılmamış belgeleri ve içeriği (örneğin, sözleşmeler, faturalar, e-postalar) yönetmeye yönelik sistemler. ECM sistemleri, belgelerin aranmasını, onaylanmasını ve arşivlenmesini kolaylaştırır ve düzenlemelere uyumluluğa katkıda bulunur. Almanca konuşulan ülkelerde bunlara genellikle kısaca DMS denir.

İş Zekası (BI)

Karar verme süreçlerini desteklemek için verileri analiz etme ve görselleştirme platformları. İş zekası sistemleri, eğilimleri belirlemeyi, kalıpları ortaya çıkarmayı ve şirket performansını izlemeyi mümkün kılar.

Bulut tabanlı veritabanı yönetim sistemleri (DBMS)

Bulutta çalışan veritabanları ölçeklenebilirlik, esneklik ve maliyet verimliliği sunar. Bulut veritabanları, büyük miktarda veriyi işleyebildikleri ve karmaşık sorguları hızlı bir şekilde yanıtlayabildikleri için sıklıkla analitik amaçlarla kullanılır.

İçin uygun:

• Eski bilişim sistemleri: Yapay zekâya giden yolda bir engel

Etkin veri yönetimi neden vazgeçilmezdir?

Stratejik ve etkili veri yönetimi, modern şirketlerin başarısı için çeşitli nedenlerden dolayı hayati önem taşımaktadır:

Operasyonel süreçler için temel

Bir şirketteki her uygulama, analiz ve algoritma, yüksek kaliteli verilere sorunsuz erişime bağlıdır. Sağlam bir veri temeli olmadan, iş süreçleri verimli bir şekilde yürütülemez ve dijital girişimler başarısızlığa mahkumdur. Veri yönetimi, operasyonel mükemmelliğin üzerine inşa edildiği temeli oluşturur. Örneğin, bir üretim şirketinin üretim süreçlerini optimize etmek ve darboğazlardan kaçınmak için envanter seviyeleri, üretim programları ve teslimat süreleri hakkında doğru ve güncel verilere ihtiyacı vardır.

Sağlam temellere dayalı kararların temeli

Veriler, sağlam ve şeffaf iş kararlarının temelini oluşturur. İyi yönetilen verilerdeki kalıpları ve eğilimleri analiz ederek, şirketler daha iyi stratejik kararlar alabilirler. Belge yönetim sistemi (DMS) tarafından sağlanan yüksek veri kalitesi, doğrudan daha hassas analizlere, daha doğru tahminlere ve nihayetinde daha hızlı ve daha iyi kararlara yol açar. Yönetilen veriler böylece rekabet avantajı yaratan değerli içgörülere dönüştürülür. Örneğin, bir perakende şirketi, veri analitiğini kullanarak müşterilerinin satın alma davranışlarını daha iyi anlayabilir ve buna göre ürün yelpazesini, pazarlama kampanyalarını ve mağaza konumlarını optimize edebilir.

Artan verimlilik ve üretkenlik

Etkin veri yönetimi, iş süreçlerini optimize eder, değerli zamandan tasarruf sağlar ve kaynak gereksinimlerini azaltır. Tersine, yetersiz veri yönetimi önemli verimlilik kayıplarına yol açar. Bir araştırmaya göre, Almanya'daki çalışanlar günde ortalama iki saatlerini veri aramakla geçiriyor ve bu da verimliliği %18 oranında azaltıyor. Öte yandan, akıllı veri yönetimini uygulayan şirketler, maliyet düşüşleri ve verimlilik artışları bildirmektedir. Modern belge yönetim sistemlerinin (DMS) temel bir bileşeni olan otomasyon, manuel müdahaleyi ve dolayısıyla potansiyel hata kaynaklarını azaltır. Örneğin, bir sigorta şirketi, otomatik süreçleri kullanarak hasar taleplerini daha hızlı işleyebilir ve ödemeleri daha hızlı yapabilir; bu da müşteri memnuniyetini artırır ve işletme maliyetlerini düşürür.

Veri güvenliğinin ve uyumluluğun sağlanması

Artan siber tehditler ve daha sıkı veri koruma düzenlemeleri çağında, kurumsal verilerin korunması hayati önem taşımaktadır. Belge yönetim sistemleri (DMS), verilerin yetkisiz erişime, kayba veya hırsızlığa karşı korunmasında merkezi bir rol oynamaktadır. Aynı zamanda, Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi yasal ve sektöre özgü düzenlemelere uyum sağlamak için de gereklidirler. Veri yönetimi, yani verilerin işlenmesine ilişkin politikaların ve sorumlulukların belirlenmesi, veri yönetiminin ayrılmaz bir parçasıdır ve DMS işlevleri tarafından desteklenir. Uyumsuzluk, önemli para cezalarına ve ciddi itibar kaybına yol açabilir. Örneğin, bir finansal hizmet sağlayıcısı, müşteri verilerinin geçerli veri koruma düzenlemelerine uygun olarak korunmasını ve kara para aklama ve dolandırıcılığı önlemek için işlemlerin şeffaf ve izlenebilir olmasını sağlamalıdır.

İçin uygun:

• Şirketlerde ve kamu kurumlarında pratik uygulamaya yönelik yapay zeka sistemleri, yüksek riskli sistemler ve yapay zeka yasası

Dijital dönüşümü ve inovasyonu desteklemek

Veri, sıklıkla dijital dönüşümün can damarı olarak tanımlanır. Yapay zeka (YZ), makine öğrenimi (ML), Nesnelerin İnterneti (IoT) ve gelişmiş analitik gibi geleceğe yönelik teknolojiler, tam potansiyellerine ulaşmak için büyük miktarda güncel, doğru ve güvenli veriye ihtiyaç duyar. Etkin veri yönetimi, bu teknolojiler için gerekli temeli sağlar. Dahası, şirketlerin verilerinden yararlanmalarını sağlayarak yeni, veri odaklı iş modellerinin ve yeniliklerin geliştirilmesini mümkün kılar. Örneğin, bir otomotiv üreticisi, veri analitiğini kullanarak araçlarının gerçek dünya kullanımındaki davranışlarını analiz edebilir ve bu içgörülerden yararlanarak kişiselleştirilmiş sürücü destek sistemleri veya öngörücü bakım gibi yeni özellikler ve hizmetler geliştirebilir.

İhmalin maliyeti

Veri yönetimini ihmal etmenin önemli olumsuz sonuçları vardır. Experian tahminlerine göre, düşük veri kalitesi şirketlere gelirlerinin ortalama %15'ine mal oluyor. Eski veri yönetim çözümleri ("eski sistemler"), değerli BT kaynaklarını bakım ve sorun giderme işlemlerine bağlıyor ve şirketlerin verilerinin tam değerini elde etmelerini engelliyor. Dahası, bu tür sistemler, memnuniyetsiz müşterilerden ciddi güvenlik ihlallerine kadar uzanan risklere karşı savunmasızlığı artırıyor. Eski sistemlerin gerektirdiği karmaşıklık ve yüksek manuel çaba, verimsizliğe yol açıyor ve şirketin çevikliğini engelliyor.

Veri yönetim sistemlerinde pazar lideri

Doğru belge yönetim sistemini (DMS) seçmek, bir şirketin başarısı için çok önemlidir. Ancak, pazar dinamik ve parçalı olduğundan karar vermek zorlaşıyor. İşlevsellik, teknoloji, fiyat ve hedef kitle açısından farklılık gösteren çok sayıda satıcı bulunmaktadır.

Aşağıdaki bölümde, veri yönetim sistemleri alanındaki önde gelen sağlayıcılardan bazıları, pazar konumları, güçlü yönleri ve benzersiz satış noktaları vurgulanarak tanıtılmaktadır:

Bilişim

MDM, veri entegrasyonu, yönetişim ve kalite çözümlerinde lider bir sağlayıcı olan Informatica, veri doğruluğunu ve tutarlılığını iyileştirmek için yapay zeka odaklı bir yaklaşım kullanmaktadır. Şirket, kapsamlı bir platform sağlayıcısı olarak kabul edilir ve yüksek kullanıcı puanları almaktadır. Forrester'a göre, kullanıcılar veri kalitesinde %70'lik bir iyileşme bildirmektedir.

Microsoft

Geniş bir portföye sahip güçlü bir bulut sağlayıcısı olan Microsoft, veri entegrasyonu ve düzenlemesi için Azure Data Factory, önde gelen analitik/iş zekası platformu Power BI, belge ve içerik yönetimi için SharePoint ve veritabanı yönetimi ve raporlama için SQL Server (SSRS dahil) gibi çözümler sunmaktadır. Microsoft'un gücü, Azure ekosistemi içindeki derin entegrasyonunda yatmaktadır. Azure Data Factory kullanıcıları, veri işlemede %60 daha hızlı sonuçlar bildirmektedir.

SAP

Özellikle SAP ERP/S/4HANA ile entegrasyonda kurumsal segmentte baskın konumda olan SAP, ana veri için SAP MDG, veri entegrasyonu ve dönüşümü için SAP Data Services ve iş zekası için SAP BusinessObjects sunmaktadır. Odak noktası operasyonel verimlilik ve diğer SAP ürünleriyle sorunsuz entegrasyondur. SAP Data Services kullanıcıları, veri işleme verimliliğinde %25'lik bir artış bildirmektedir.

Salesforce

CRM alanında lider olan Salesforce, veri platformlarına hızla yayılıyor. Müşteri Veri Platformu (CDP) olarak sunduğu Veri Bulutu, yapay zekayı CRM verileriyle entegre ediyor. Tableau ise iş zekası ve veri görselleştirme alanında önde gelen bir çözüm. Salesforce, müşteri etkileşimini iyileştirmeye büyük önem veriyor ve CDP analizlerinde sıklıkla yüksek puanlar alıyor.

Oracle

Veri entegrasyonu, veri kalitesi ve MDM için güçlü araçlar sunar. Otonom Veritabanı, otomasyon yoluyla yönetim yükünü azaltır ve güvenliği artırır. Bulut çözümleri esneklik ve ölçeklenebilirlik sunar. IDC'ye göre, kullanıcılar operasyonel verimlilikte %40'lık bir artış yaşıyor. Oracle, kapsamlı bir platform sağlayıcısı olarak kabul edilir.

IBM

Veri entegrasyonu, kalitesi ve yönetişimi için kapsamlı bir paket. InfoSphere MDM, kullanıcılar tarafından yüksek puan almaktadır. IBM, güçlü analitik yetenekleri ve diğer IBM ürünleri ve Watson yapay zeka platformuyla entegrasyon sunmaktadır. Raporlar, veri odaklı kararlarda %30'luk bir hızlanma olduğunu göstermektedir. IBM, bir platform sağlayıcısı olarak kabul edilmektedir.

Kar tanesi

Yüksek performansı ve ölçeklenebilirliğiyle bilinen bulut tabanlı bir veri platformu olan Snowflake, veri entegrasyonunu, veri ambarını ve analitiği destekler. Benzersiz mimarisi, depolama ve işlem gücünü ayırarak hem maliyetleri hem de performansı optimize eder. Bir BARC araştırması, kullanıcılar için sorgu işleme sürelerinde %50'lik bir azalma göstermiştir. Snowflake genellikle daha yeni, birleştirilebilir CDP mimarileri için temel oluşturur.

Semarchy

Gartner tarafından "Müşterilerin Seçimi 2024" ödülüne layık görülen, yüksek puanlı bir MDM çözümü. Semarchy, verimli veri yönetimi için birleşik bir platformla veri entegrasyonu ve MDM konusunda uzmanlaşmıştır.

Stibo Sistemleri

Veri şeffaflığını sağlayan, köklü bir MDM (Ana Veri Yönetimi) sağlayıcısı. Çözümleri, ana verilerinden stratejik değer elde etmek isteyen şirketler için temel bir altyapı oluşturmaktadır.

Enaio

Enaio, Alman testlerinde en yüksek puan alan bir DMS/ECM sistemidir. Belge yönetimi, içe aktarma, indeksleme ve denetlenebilir arşivleme için modüler bir ECM çözümü sunar. Çözüm, çeşitli şirket büyüklükleri ve ilaç veya tıp gibi belirli sektörler için uygundur.

Platform vs. En İyi Sınıf

Belge yönetim sistemi (DMS) seçerken, şirketler mimarisiyle ilgili stratejik bir karar vermek zorundadır. Piyasada iki ana yaklaşım arasında bir gerilim söz konusudur: entegre platformlar ve özel "en iyi sınıf" çözümler.

Informatica, IBM, Oracle ve SAP gibi büyük tedarikçiler, çok çeşitli veri yönetimi işlevlerini (MDM, veri kalitesi, entegrasyon ve kataloglama gibi) tek bir çatı altında birleştiren kapsamlı platformlar sunmaktadır. Avantajı, potansiyel olarak daha basit entegrasyon ve tek bir iletişim noktası olmasıdır; ancak bu platformlar genellikle daha pahalıdır ve şirketleri tek bir tedarikçiye daha sıkı bir şekilde bağlayabilir.

Öte yandan, MDM veya veri entegrasyonu gibi belirli alanlara odaklanan "sadece bu alanda hizmet veren" sağlayıcılar da bulunmaktadır. Bu çözümler genellikle daha esnek ve uygun maliyetli olabilir, ancak daha fazla entegrasyon çabası gerektirebilir.

Bu ikiliği ortadan kaldıran daha yeni bir gelişme ise özellikle CDP alanında "Birleştirilebilir Mimari"dir. Bu yaklaşım, verinin kendisini depolamak yerine, onu mevcut veri ambarlarında doğrudan etkinleştirmeye odaklanır. Bu, maksimum esneklik sunar ve mevcut altyapıdan yararlanır, ancak buna karşılık gelen veri ambarı kapasitesi ve uzmanlığı gerektirir.

Dolayısıyla platform, en iyi sınıf çözüm veya birleştirilebilir çözüm arasındaki seçim, mevcut BT altyapısına, iç yetkinliklere, bütçeye ve entegrasyon derinliği ile esneklik arasındaki stratejik önceliklendirmeye büyük ölçüde bağlıdır.

Tüm şirket meseleleri için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında bir AI platformunun entegrasyonu-imge: xpert.digital

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

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Tüm şirket konuları için bağımsız ve veriler arası bir kaynak çapında AI platformunun yapay zeka entegrasyonu

Yapay zekâ destekli veri yönetimi: Dijital dönüşümün anahtarı – Görsel: Xpert.Digital

Veri yönetiminde gelecekteki trendler

Veri yönetimi alanı, teknolojik gelişmeler ve değişen iş gereksinimleri doğrultusunda sürekli olarak gelişmektedir. Aşağıdaki trendler geleceği önemli ölçüde şekillendirecektir:

Bulut Hakimiyeti

Bulut tabanlı veri yönetimi çözümlerine yönelik eğilim tartışılmaz ve giderek artmaktadır. Bulut platformları, ölçeklenebilirlik, esneklik ve maliyet verimliliği gibi önemli avantajlar sunmaktadır. Şirketler, bağımlılıkları önlemek, maliyetleri optimize etmek, dayanıklılığı artırmak ve belirli görevler için en uygun hizmetleri seçmek amacıyla giderek daha fazla çoklu bulut stratejisi benimsemektedir. Aynı zamanda, özellikle yüksek düzeyde düzenlemeye tabi sektörlerde hibrit bulut platformları önemini korumaktadır.

Hacim ve Çeşitliliğin İşlenmesi

Dünya çapında üretilen veri miktarı katlanarak artmaya devam ediyor. Bu veriler aynı zamanda son derece çeşitli olup, çok çeşitli kaynaklardan gelen yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış formatları kapsamaktadır. Geleneksel veri ambarları sınırlarına ulaşmaktadır. Bu nedenle, veri gölleri ve veri gölü evleri gibi mimariler önem kazanmaktadır. Veri gölleri, çeşitli formatlarda büyük miktarda ham veriyi depolayabilir. Veri gölü evleri, veri göllerinin esnekliğini veri ambarlarının yapılandırma ve yönetim yetenekleriyle birleştirerek depolama, işleme, analiz ve makine öğrenimi için birleşik bir platform oluşturmayı amaçlamaktadır.

Hız Artışı

Verilerin işlenme ve analiz edilme hızı, giderek daha önemli bir rekabet faktörü haline geliyor. Eğilim, geleneksel toplu işlemden gerçek zamanlı veri akışı işlemine doğru açıkça kayıyor. Bu, şirketlerin olaylara anında tepki vermesini, anlık kararlar almasını, anlık kişiselleştirme yoluyla müşteri deneyimlerini iyileştirmesini ve sorunları proaktif olarak belirleyip çözmesini sağlıyor.

Mimari Değişimler

Dağıtılmış veri ortamlarının karmaşıklığını yönetmek için yeni mimari kavramlar ortaya çıkıyor:
Veri Kumaşı (Data Fabric): Veri Kumaşı, nerede depolandığına bakılmaksızın tüm kurumsal verilerin birleşik ve tutarlı bir görünümünü sağlamak için farklı veri kaynaklarını, uygulamaları ve sistemleri akıllıca birbirine bağlamayı amaçlayan bir mimaridir. Veri silolarını ortadan kaldırmak, veri entegrasyonunu basitleştirmek ve veri yönetimini iyileştirmek için tasarlanmıştır.
Veri Ağı (Data Mesh): Veri Kumaşının daha merkezileştirilmiş görünümünün aksine, Veri Ağı merkezi olmayan bir yaklaşım benimser. Burada, veri ürünlerinin sorumluluğu belirli iş birimleri (alanlar) arasında dağıtılır. Her alan kendi verilerini yönetir ve tanımlanmış arayüzler aracılığıyla diğer birimlere sunar. Amaç, monolitik, merkezileştirilmiş veri ekiplerinden ve veri göllerinden uzaklaşarak çevikliği, ölçeklenebilirliği ve içgörü hızını artırmaktır.

Otomasyon ve Yapay Zeka Entegrasyonu

Yapay zekâ (YZ) ve makine öğreniminin (ML) entegrasyonu, veri yönetimindeki en kapsamlı ve önemli trendlerden biridir. YZ, veri entegrasyonu ve kalite güvencesinden yönetişime, analize ve hatta şema tasarımına kadar veri yaşam döngüsünün tüm aşamalarındaki görevleri otomatikleştirmek için giderek daha fazla kullanılmaktadır. YZ'nin insan analistlere veri hazırlama ve içgörü oluşturmada yardımcı olduğu artırılmış analitik de önem kazanmaktadır.

Veri Yönetimi, Kalitesi, Güvenliği ve Gizliliğine Artan Odaklanma

Verinin stratejik öneminin ve çeşitli ortamlara dağıtımının artmasıyla birlikte, kalitesinin, güvenliğinin ve uyumluluğunun sağlanması ihtiyacı da artmaktadır. Bu alandaki önemli gelişmeler arasında otomatik veri yönetimi, veri gözlemlenebilirliği, geliştirilmiş güvenlik önlemleri, sağlam veri koruma çerçeveleri, veri kalitesine öncelik verilmesi ve Veri Operasyonları (DataOps) yer almaktadır.

Yapay Zeka Entegrasyonu: Veri Yönetiminin Dönüşümü

Yapay zekanın (YZ) veri yönetim sistemlerine entegrasyonu artık fütüristik bir vizyon olmaktan çıkıp, dijital çağda rekabetçi kalmak isteyen şirketler için temel bir stratejik gerekliliğe dönüşüyor. Veri hacminin hızla artması, veri üretim hızının yükselmesi ve veri formatlarının çeşitliliğinin artması göz önüne alındığında, YZ bu karmaşıklığı yönetmek ve verileri etkili bir şekilde işlemek için hayati önem taşıyor.

Yapay zekâ, veri yönetimini genellikle reaktif, manuel bir süreçten proaktif, yüksek düzeyde otomatikleştirilmiş bir sisteme dönüştürüyor. Şirketlerin veri varlıklarının tam değerini ortaya çıkarmanın ve gerçekten veri odaklı bir karar alma ve inovasyon kültürü oluşturmanın anahtarıdır. Veri yönetiminde yapay zekâyı stratejik olarak kullanan şirketler önemli avantajlar elde eder.

İçin uygun:

• Yapay zekâ, ortalığı kasıp kavuruyor! Yapay zekâ çağı geldi, peki insan faktörü ne kadar önemli? Yapay zekâ çağında pazarlama ve ticaret için insan faktörü 20 kat daha mı önemli?

Yapay zeka destekli iyileştirmeler

Yapay zeka, veri yönetiminin temel alanlarında somut iyileştirmeler sunuyor:

Veri kalitesinde iyileşme

Yapay zekâ algoritmaları, büyük veri kümelerindeki hataları, tutarsızlıkları ve tekrarları otomatik olarak tespit edip düzeltebilir ve veri kalitesini önemli ölçüde iyileştirebilir. Makine öğrenimi (ML), kalite sorunlarını gösteren anormallikleri ve aykırı değerleri belirler. Yapay zekâ destekli araçlar, verileri otomatik olarak standartlaştırır ve temizler. Özellikle, üretken yapay zekâ (GenAI), veri kalitesini değerlendirmek ve sağlamak için çok önemli olan meta verilerin ve veri soy ağacının oluşturulmasını ve açıklanmasını otomatikleştirebilir ve iyileştirebilir.

Veri organizasyonu ve entegrasyonunda iyileşme

Yapay zekâ, farklı sistemler arasında veri alanlarını eşleştirme, şemaları eşleştirme ve veri formatlarını dönüştürme gibi zaman alan görevleri otomatikleştirir. Yapay zekâ sistemleri, çeşitli kaynaklardan gelen verilerin yapısını ve anlamını anlayarak entegrasyonu kolaylaştırır. Yapay zekâ destekli veri modelleme ve otomatik şema tasarımı, verilerin mantıklı ve verimli bir şekilde düzenlenmesine yardımcı olur. Yapay zekâ ayrıca, modern analitik ve GenAI uygulamaları için gerekli olan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin entegrasyonunda da önemli bir rol oynar.

Daha derin ve daha hızlı içgörüler

Yapay zekâ, insan analistlerin bulması zor veya imkansız olan büyük veri kümelerinden değerli içgörüleri hızla çıkarabilir. Gizli kalıpları ve korelasyonları ortaya çıkararak daha doğru tahminler ve öngörüler yapılmasını sağlar. Yapay zekâ ayrıca raporların ve görselleştirmelerin oluşturulmasını otomatikleştirerek içgörüleri daha erişilebilir ve anlaşılır hale getirir. Artırılmış analitik araçlar, insan analistlerin çalışmalarını desteklemek ve verimliliklerini artırmak için yapay zekâyı kullanır.

Otomatik Veri Yönetimi ve Uyumluluk

Yapay zeka, GDPR gibi veri koruma düzenlemelerine uyum için gerekli olan hassas veya kişisel verilerin tanımlanmasını ve sınıflandırılmasını otomatikleştirir. Potansiyel politika ihlallerini veya güvenlik açıklarını erken tespit etmek ve uyarılar tetiklemek için veri erişim ve kullanım kalıplarını izleyebilir. Yapay zeka, veri yönetişim çerçevelerinin oluşturulmasını ve uygulanmasını destekler ve uyumluluk gereksinimlerinin yönetilmesine yardımcı olur. GenAI, meta veriler ve soy ağacına dayalı olarak veri kümelerini otomatik olarak etiketleyerek uyumluluk izleme ve belge yönetimini iyileştirebilir.

Operasyonel avantajlar

Veri yönetiminde yapay zeka aracılığıyla rutin görevlerin otomatikleştirilmesi, özellikle insan kaynakları açısından önemli operasyonel avantajlar sunmaktadır:

Personel açığıyla mücadele

Yapay zekâ, personel bulmanın zor olduğu veya cazip görülmeyen, tekrarlayan ve zaman alan görevleri üstlenebilir. Bu da beceri eksikliklerini ve nitelik açıklarını kapatmaya yardımcı olur.

Düşük değerli işlerin azaltılması

Çalışanlar genellikle veri arama veya manuel veri girişi ve düzeltme gibi düşük öncelikli görevlere çok zaman harcarlar. Yapay zeka bu faaliyetleri azaltabilir veya ortadan kaldırabilir.

Çalışanların stratejik görevlere odaklanmasını sağlamak

Rutin görevlerin otomasyonu sayesinde, çalışanlar monoton işlerden kurtulur ve insan yargısı, yaratıcılık ve empati gerektiren daha yüksek değerli, stratejik faaliyetlere odaklanabilirler.

Verimliliği artırmak ve maliyetleri düşürmek

Otomasyon, operasyonel verimliliği artırır ve manuel iş gücü ile insan hatasından kaynaklanan maliyetleri azaltır.

Çalışanların güçlendirilmesi

Yapay zekayı veri yönetimine entegre etmek, şirketin operasyonel yüklerini hafifletmekle kalmaz, aynı zamanda çalışanları da güçlendirir:

Sıkıcı görevleri ortadan kaldırmak

Yapay zeka, veri çıkarma, temizleme, dönüştürme, standart raporlama, e-posta sıralama veya planlama gibi görevleri üstleniyor.

Odaklanmada ve iş memnuniyetinde artış

Çalışanlar, daha zorlu problem çözme, yaratıcı görevler, stratejik planlama ve müşteri etkileşimi için kullanabilecekleri zamanı ve zihinsel kapasiteyi geri kazanırlar. Bu da, monoton işlere daha az zaman harcandığı için iş memnuniyetini artırabilir.

Veri demokratizasyonu

Yapay zekâ destekli analiz araçları, self-servis platformları ve düşük kodlu/kodsuz çözümler, derinlemesine teknik bilgiye sahip olmayan çalışanların verilere erişmesini, analiz etmesini ve içgörüler elde etmesini sağlar. Bu, şirket içinde daha geniş bir veri odaklı kültürü teşvik eder.

İş süreçlerini hızlandırmak

Yapay zekanın veri yönetimi destekli süreçlere entegrasyonu, bir şirketin neredeyse tüm alanlarındaki iş akışlarını hızlandırır:

Satış ve Pazarlama

Yapay zeka, potansiyel müşterileri otomatik olarak değerlendirip önceliklendirebilir, kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunabilir, fiyatları dinamik olarak ayarlayabilir, pazarlama kampanyası onaylarını otomatikleştirebilir ve mesajlardan müşteri duyarlılığını analiz edebilir.

Müşteri hizmetleri

Yapay zekâ destekli sohbet robotları taleplerin ilk işlenmesini üstlenir, biletler otomatik olarak kategorize edilir ve uygun temsilcilere iletilir ve yapay zekâ sık sorulan sorular için uygun yanıtlar önerir.

Finans ve Tedarik

Faturalar otomatik olarak okunup işlenebilir, tüm satın alma-ödeme süreci otomatikleştirilebilir ve yapay zeka risk değerlendirmesi ve kredi değerliliği kontrollerini destekleyebilir.

İK

Özgeçmişler otomatik olarak taranıp değerlendirilebilir ve çalışanların işe alım ve işten ayrılma süreçleri otomatikleştirilebilir.

Operasyonlar

Yapay zeka, talep tahminleri yoluyla depo yönetimini optimize eder, tedarik zinciri planlamasını destekler ve makinelerin öngörücü bakımını mümkün kılar.

İçin uygun:

• Ürün yönetiminde çok fazla hedef ve şartname: Hata kaynakları ve optimizasyona yönelik yenilikçi yaklaşımlar – yapay zeka ve SMarket ile

Yapay zekâ destekli veri yönetimi için stratejik öneriler

Veri yönetiminde yapay zekanın dönüştürücü gücünden başarıyla yararlanmak için şirketler stratejik bir yaklaşım izlemelidir:

Yapay zekâya uygun bir veri altyapısı oluşturmak

Başarılı bir yapay zeka girişiminin temeli, yüksek kaliteli ve iyi yönetilen verilerdir. Bu nedenle şirketler, veri kalitesine ve veri yönetimine öncelik vermeli, modern veri mimarilerine yatırım yapmalı, veri entegrasyonuna odaklanmalı ve net sorumluluklar belirlemelidir.

Uygun yapay zeka destekli DMS çözümlerinin seçimi

Doğru teknolojiyi seçmek çok önemlidir. Şirketler, potansiyel DMS sağlayıcılarını özellikle kendi özel gereksinimleriyle ilgili entegre yapay zeka yeteneklerine göre değerlendirmeli, mimari uyumluluğu göz önünde bulundurmalı, sorunsuz entegrasyonu sağlamalı ve kullanılabilirlik ile demokratikleşmeyi değerlendirmelidir.

Uygulama engellerinin aşılması

Yapay zekâ destekli veri yönetiminin 도입u genellikle zorluklarla doludur. Şirketler veri sorunlarını ele almalı, uzmanlık ve bilgi birikimi oluşturmalı, maliyet ve kaynak planlaması yapmalı ve güveni ve değişim yönetimini geliştirmelidir.

Küçük başlayın, hızla büyütün

Yapay zekâ destekli veri yönetimine tam geçiş zorlu bir görev olabilir. Daha pragmatik ve genellikle daha başarılı bir yaklaşım, stratejik olarak başlamak ve kademeli olarak ölçeklendirmektir. Şu anda manuel veri işleme nedeniyle aksayan veya yüksek hata oranlarına sahip belirli iş süreçlerini belirleyin. Yapay zekâ kullanımı yoluyla bu alanlarda hızlı, ölçülebilir iyileştirmeler ve net bir yatırım getirisi elde etmeye odaklanın.

Şirketleri geleceğe hazırlayan yapay zeka stratejileri

Analiz, günümüzün dijital ekonomisinde güçlü veri yönetimi, yapay zekanın stratejik entegrasyonu ve sürdürülebilir iş başarısı arasındaki ayrılmaz bağı vurgulamaktadır. Etkin veri yönetimi, şirketlerin yapay zekanın potansiyelinden tam olarak yararlanabilmeleri için üzerine inşa etmeleri gereken temel unsurdur. Gelecek, veriyi stratejik sermaye olarak anlayan ve bu sermayeyi akıllıca yönetmek ve harekete geçirmek için yapay zekayı kullanan kuruluşlara aittir. Bu nedenle, yapay zeka odaklı bir veri yönetimi stratejisi uygulamak artık isteğe bağlı bir adım değil, gelecekteki başarı için hayati bir adımdır.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

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