Системи управління даними в змінах: стратегії успіху компанії в епоху ШІ

Управління даними: ключ до конкурентоспроможності в цифрову епоху

У сучасному діловому світі, який характеризується оцифруванням та експоненціально зростаючими даними, управління даними розвивалося від суто технічного завдання до стратегічної необхідності. Дані -це вже не просто продукт бізнес -процесів, а еліксир життя сучасних компаній. Вони є основою для обґрунтованих рішень, оперативної ефективності, інновацій та конкурентоспроможності. Таким чином, ефективне управління даними є вирішальним фактором успіху.

Що таке системи управління даними (DMS)?

Управління даними включає весь життєвий цикл даних у компанії: від запису та організації до зберігання, захисту та перевірки до обробки, аналізу та остаточного архівування чи видалення.

Системи управління даними (DMS) - це технологічні інструменти та платформи, які дозволяють та контролювати ці складні процеси. Термін "DM" часто широко сприймається і може включати різноманітні категорії системи:

Основне управління даними (MDM)

Рішення для адміністрування центральних головних даних (наприклад, клієнти, продукти, постачальники). Системи MDM гарантують, що ці дані є послідовними, правильними та повними, що є основою для надійних аналізів та операційних процесів.

Платформи даних клієнтів (CDP)

Платформи, які об'єднують дані клієнтів з різних джерел (наприклад, CRM, автоматизація маркетингу, веб -аналітика) та дозволяють однаково перегляд клієнта. CDP в основному використовуються для маркетингу, продажів та обслуговування клієнтів, щоб забезпечити персоналізований досвід та цільові кампанії.

Управління вмістом підприємства (ECM)

Системи управління неструктурованими документами та вмістом (наприклад, договорів, рахунків -фактур, електронних листів). Системи ECM полегшують пошук, затвердження та архівування документів та сприяють відповідності вимогам про дотримання. У німецькому світі їх часто просто називають DMS.

Бізнес -інтелект (BI)

Платформи для аналізу та візуалізації даних для підтримки прийняття рішень. Системи BI дозволяють розпізнавати тенденції, виявляти закономірності та контролювати ефективність роботи компанії.

Хмарні системи управління базами даних (СУБД)

Бази даних, які працюють у хмарі, і пропонують масштабованість, гнучкість та ефективність витрат. Хмарні бази даних часто використовуються в аналітичних цілях, оскільки вони обробляють велику кількість даних і можуть швидко відповісти на складні запити.

Підходить для цього:

• Застарілі ІТ -системи: спотикається блок на шляху до штучного інтелекту

Чому ефективне управління даними незамінним?

Стратегічне та ефективне управління даними має важливе значення для успіху сучасних компаній з кількох причин:

Фонд оперативних процесів

Кожен додаток, аналіз та кожен алгоритм компанії покладаються на безшовний доступ до даних високої якості. Без суцільної основи даних бізнес -процеси не можуть бути ефективними, а цифрові ініціативи не вдається. Управління даними формує основу, на якому побудовано оперативне досконалість. Приклад: Компанія, що виробляє, вимагає точних та поточних даних про запаси, виробничі плани та терміни доставки, щоб оптимально контролювати свої виробничі процеси та уникнути вузьких місць.

Основа для обґрунтованих рішень

Дані є основою для добре заданих та зрозумілих бізнес -рішень. Аналізуючи закономірності та тенденції добре керованих даних, компанії можуть зробити кращий стратегічний курс. Висока якість даних, забезпечена DMS, призводить безпосередньо до більш точних аналізів, більш точних прогнозів та в кінцевому рахунку швидше та кращих рішень. Таким чином, перетворені дані перетворюються на цінні висновки, що створюють конкурентні переваги. Приклад: за допомогою аналізів даних, роздрібна компанія може краще зрозуміти поведінку покупців своїх клієнтів та оптимізувати її діапазон, свої маркетингові кампанії та свої відділення відповідно.

Підвищення ефективності та продуктивності

Ефективне управління даними оптимізує бізнес -процеси, економить цінний час та зменшує потребу в ресурсах. І навпаки, дефектне управління даними призводить до значної втрати продуктивності праці. Дослідження показало, що працівники в Німеччині проводять в середньому дві години на день, шукаючи дані, що знижує ефективність на 18 відсотків. Компанії, які впровадили звіт про інтелектуальне управління даними щодо зниження витрат та підвищення продуктивності праці. Автоматизація, основна складова сучасних ДМ, зменшує ручні втручання і, таким чином, джерела помилок. Приклад: страхова компанія може використовувати автоматизовані процеси, щоб швидше редагувати пошкодження та швидше зробити виплати, що збільшує задоволеність клієнтів та знижує експлуатаційні витрати.

Забезпечення безпеки даних та дотримання

У час збільшення кіберзагротів та більш жорстких правил захисту даних захист корпоративних даних має екзистенціальне значення. DMS відіграє центральну роль у забезпеченні даних проти несанкціонованого доступу, втрати чи крадіжки. У той же час вони є важливими для дотримання юридичних та галузевих норм, таких як Загальний регламент захисту даних (GDPR). Управління даними, тобто визначення вказівок та обов'язків щодо поводження з даними, є невід'ємною частиною управління даними та підтримується функціями DMS. Недоруба норм може призвести до чутливих покарань та значної шкоди репутації. Приклад: Постачальник фінансових послуг повинен забезпечити захист даних клієнтів відповідно до застосовних правил захисту даних, і що операції є прозорими та зрозумілими для запобігання відмивання грошей та шахрайства.

Підходить для цього:

• Системи AI, системи високого ризику та Закон про AI для практики в компаніях та органах влади

Підтримка цифрової трансформації та інновацій

Дані часто називають "еліксиром життя" цифрової трансформації. Майбутні технології, такі як штучний інтелект (AI), машинне навчання (ML), Інтернет речей (IoT) та розширений аналіз потребують величезних кількостей поточних, точних та безпечних даних, щоб мати можливість розвивати свій повний потенціал. Ефективне управління даними створює необхідну основу для цих технологій. Крім того, це дає змогу розробити нові бізнес -моделі та інновації, спричинені даними, дозволяючи компаніям скористатися своїми даними. Приклад: виробник автомобілів може використовувати аналіз даних для аналізу поведінки своїх транспортних засобів у реальному використанні та використання цих висновків для розробки нових функцій та послуг, таких як персоналізовані системи допомоги водіям або технічне обслуговування вперед.

Витрати на нехтування

Нехтування управління даними має помітні негативні наслідки. За даними Experian, погана якість даних пояснюється витратами в середньому 15 відсотків продажів компаній. Застарілі рішення щодо управління даними («застарілі системи») пов'язують цінні ІТ -ресурси для обслуговування та усунення несправностей та запобігають компаніям витягнути повну цінність зі своїх даних. Крім того, такі системи підвищують сприйнятливість до ризиків, від незадоволених клієнтів до серйозних порушень безпеки. Складність та високі ручні зусилля в застарілих системах призводять до неефективності та перешкоджають спритності компанії.

Лідер ринку в системах управління даними

Вибір правильного рішення DMS має вирішальне значення для успіху компанії. Однак ринок динамічний і роздроблений, що ускладнює рішення. Існує безліч провайдерів, які відрізняються за функціональністю, технологіями, цінами та цільовою групою.

Далі, деякі провідні постачальники представлені в галузі систем управління даними, внаслідок чого увага зосереджена на їх ринковій позиції, їх сильних сторінах та їх унікальних точках продажу:

Комп'ютер

Провідний постачальник у сфері МДМ, інтеграції даних, управління та якості. Informatica використовує підхід, керований AI, для підвищення точності та послідовності даних. Компанія розглядається як комплексний постачальник платформ та досягає високих рейтингів користувачів. За даними Forrester, користувачі повідомляють про покращення якості даних на 70%.

Microsoft

Сильний постачальник хмар з широким портфоліо, який включає фабрику даних Azure для інтеграції та оркестрації даних, Power BI як провідна аналітика/BI платформа, SharePoint для управління документами та вмістом, а також SQL Server (включаючи SSRS) для управління базами даних та звітності. Сила Microsoft полягає в глибокій інтеграції в екосистемі Azure. Користувачі фабрики даних Azure повідомляють про 60% швидше обробку даних.

Сік

Домінант у сегменті підприємства, особливо при інтеграції з SAP ERP/S/4HANA. SAP пропонує SAP MDG для основних даних, SAP SERVIONS для інтеграції та трансформації даних, а також SAP бізнес -об'єктів для BI. Основна увага приділяється ефективності експлуатації та безшовній інтеграції з іншими продуктами SAP. Користувачі SAP Services повідомляють про 25% підвищення ефективності обробки даних.

Salesforce

Ведуча в області CRM та сильно розширюючись на платформи даних. Cloud Salesforce Cloud як CDP інтегрує AI з даними CRM. Tableau - це головне рішення для візуалізації BI та даних. Salesforce має велику увагу на вдосконаленні взаємодії з клієнтами і часто високо оцінений в аналізах CDP.

Оракул

Пропонує надійні інструменти для інтеграції даних, якості та MDM. Автономна база даних зменшує адміністративні зусилля та покращує безпеку за допомогою автоматизації. Хмарні рішення пропонують гнучкість та масштабованість. За даними IDC, користувачі відчувають 40%підвищення хірургічної ефективності. Oracle вважається всебічним постачальником платформи.

IBM

Комплексний набір для інтеграції даних, якості та уряду. Infosphere MDM високо оцінюється користувачами. IBM пропонує сильні навички аналізу та інтеграцію з іншими продуктами IBM та платформою AI Watson. Повідомляється про 30%прискорення рішень, керованих даними. IBM класифікується як постачальник платформ.

Сніжинка

Хмарна натуральна платформа даних, відома високою продуктивністю та масштабованою. Сніжинка підтримує інтеграцію даних, зберігання даних та аналіз. Унікальна архітектура розділяє сховище та обчислювальну потужність, яка оптимізує витрати та продуктивність. Дослідження BARC призвело до скорочення часу обробки запитів на 50%для користувачів. Сніжинка часто служить основою для нових "складних" архітектур CDP.

Напівархія

Високо оцінене рішення MDM, яке Gartner присуджується як "Вибір клієнтів 2024". Semarchy спеціалізується на інтеграції даних та MDM з єдиною платформою для ефективного управління даними.

Системи Stibo

Встановлений постачальник MDM, який забезпечує прозорість даних. Рішення утворюють основу для компаній, які хочуть залучити стратегічну цінність з своїх головних даних.

Енайо

У німецьких тестах на найвищому рейтингу DMS/ECM System. Enaio пропонує модульне рішення ECM для управління документами, імпортом, індексацією та ревізією. Рішення підходить для різних розмірів компанії та конкретних галузей, таких як фармацевтична чи медицина.

Платформа проти найкращого розвороту

Вибираючи DMS, компанії стикаються зі стратегічним рішенням щодо архітектури. На ринку показано напруженість між двома основними реченнями: інтегрованими платформами та спеціалізованими рішеннями "найкращих".

Великі постачальники, такі як Informatica, IBM, Oracle та SAP, пропонують широкі платформи, які поєднують широкий спектр функцій управління даними (наприклад, MDM, якість даних, інтеграція, каталогізація). Перевага - це потенційно простіша інтеграція та єдиний контакт, але ці платформи часто дорожчі і можуть більше пов'язувати компанії з постачальником.

Це виступає проти "чистої гри", які зосереджуються на конкретних областях, таких як MDM або інтеграція даних. Ці рішення часто можуть бути більш гнучкими та недорогими, але можуть вимагати більшої кількості інтеграційних зусиль.

Нещодавня розробка, яка прориває цю дихотомію, - це "складна архітектура", особливо в області CDP. Цей підхід покладається на не збереження даних самостійно, а активно активувати безпосередньо у існуючих сховищах даних. Це пропонує максимальну гнучкість і використовує існуючу інфраструктуру, але вимагає відповідних потужностей та ноу-хау.

Вибір між платформою, найкращою або складною або складною, сильно залежить від існуючого ІТ-ландшафту, внутрішніх навичок, бюджету та стратегічної пріоритетності глибини інтеграції проти гнучкості.

Інтеграція незалежної та перехресної платформи AI-джерела для всіх матчів компанії: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучкі рішення AI-таїлові рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Ця платформа AI взаємодіє з усіма конкретними джерелами даних
  • Від SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox та багатьох інших систем управління даними
• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Виклики, які вирішує наша платформа AI

• Відсутність точності звичайних рішень AI
• Захист даних та безпечне управління конфіденційними даними
• Високі витрати та складність індивідуального розвитку ШІ
• Відсутність кваліфікованого ШІ
• Інтеграція ШІ в існуючі ІТ -системи

Детальніше про це тут:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Управління даними на основі AI: ключ до цифрової трансформації-зображення: xpert.digital

Майбутні тенденції управління даними

Область управління даними підлягає постійній зміні, зумовленій технологічним прогресом та зміною вимог до бізнесу. Наступні тенденції значно формують майбутнє:

Хмарне домінування

Тенденція до хмарних рішень для управління даними безпомилкова і триває. Хмарні платформи пропонують вирішальні переваги, такі як масштабованість, гнучкість та ефективність витрат. Компанії все частіше покладаються на стратегії з багаторазовими, щоб уникнути залежностей, оптимізувати витрати, підвищити надійність та вибирати найкращі доступні послуги для конкретних завдань. У той же час гібридні хмарні платформи зберігають своє значення, особливо в сильно регульованих галузях.

Обробка обсягу та різноманітності

Кількість даних, що генеруються у всьому світі, продовжує вибухнути експоненціально. Ці дані також надзвичайно різноманітні і включають структуровані, неструктуровані та напівструктуровані формати з найрізноманітніших джерел. Традиційні склади даних досягають своїх меж тут. Тому такі архітектури, як озера даних та дані озера, стають важливішими. Озера даних можуть заощадити величезну кількість необроблених даних з різних форматів. Дані Lakehoushes намагаються поєднати гнучкість озер даних із навичками структурування та управління сховищами даних, щоб створити єдину платформу для зберігання, обробки, аналітики та машинного навчання.

Збільшення швидкості

Швидкість, з якою можна обробити та проаналізувати дані, стає рішучим конкурентним фактором. Тенденція зрозуміла від традиційної пакетної обробки до обробки потоків даних у режимі реального часу (обробка потоку). Це дає змогу компаніям реагувати безпосередньо на події, приймати обстановлені рішення в даний момент того, що відбувається, щоб покращити досвід клієнтів за допомогою негайної персоналізації та активно визнати та вирішити проблеми.

Архітектурні зрушення

Для того, щоб освоїти складність розподілених ландшафтів даних, встановлюються нові архітектурні концепції:
Тканина даних: Тканина даних - це архітектура, яка має на меті інтелектуально поєднувати різні джерела даних, додатки та системи, щоб забезпечити рівномірний послідовний вигляд усіх даних компанії, незалежно від того, де вони зберігаються. Кажуть, що розбивають силоси даних, спрощують інтеграцію даних та покращують управління даними.
Сітка даних: На відміну від досить централізованої точки зору тканини даних, сітка даних дотримується децентралізованого підходу. Тут відповідальність за продукцію даних розподіляється на конкретні сфери бізнесу (домени). Кожен домен керує вашими власними даними та надає вам інші області за допомогою визначених інтерфейсів. Метою є підвищення спритності, масштабованості та швидкості здобуття знань, вирішуючи монолітні, централізовані групи даних та озера даних.

Автоматизація та інтеграція AI

Інтеграція штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML) є однією з загальних та найважливіших тенденцій управління даними. AI все частіше використовується для автоматизації завдань у всіх етапах життєвого циклу даних, від інтеграції даних та перевірки якості до управління до аналізу та навіть дизайну схем. "Розширена аналітика", в якій AI підтримує людських аналітиків у підготовці даних та здобуття знань, також стає важливішим.

Посилений фокус на управлінні, якості, безпеці та конфіденційності

Зі збільшенням стратегічного значення даних та його розподілу в різних середовищах, необхідність забезпечити їх якість, безпеку та дотримання. Важливими розробками в цій галузі є автоматизоване управління даними, спостереження за даними, покращені заходи безпеки, надійні рамки захисту даних, якість даних як пріоритет та дані.

Інтеграція AI: трансформація управління даними

Інтеграція штучного інтелекту (AI) у системи управління даними вже не є футуристичним баченням, але стає основною стратегічною необхідністю для компаній, які хочуть залишатися конкурентоспроможними в епоху цифрової епохи. Зважаючи на вибухну кількість даних, зростаюча швидкість виробництва даних та зростаюча різноманітність форматів даних, AI має важливе значення для управління цією складністю та ефективного управління даними.

AI перетворює управління даними з часто реактивного процесу вручну в процесі проактивної, високо автоматизованої системи. Це ключ до відкриття повного значення з баз даних компанії та встановлення дійсно керованої даними культури прийняття рішень та інновацій. Компанії, які стратегічно використовують в управлінні даними, отримують значні переваги.

Підходить для цього:

• Кі, хата горить! Вік ШІ є і наскільки важливим є людський фактор? У вік AI у 20 разів важливіше для маркетингу та торгівлі?

Удосконалення на основі AI

KI пропонує конкретні вдосконалення в центральних областях управління даними:

Покращена якість даних

Алгоритми AI можуть автоматично розпізнавати та виправити помилки, невідповідності та дублікати у великих записах даних, що значно покращує якість даних. Машинне навчання (ML) визначає аномалії та переживчі, що вказують на проблеми якості. Встаньте інструменти на основі AI автоматично. Зокрема, генеративна KI (Genai) може автоматизувати та вдосконалювати створення та анотацію метаданих та походження даних (Lineage), що має вирішальне значення для оцінки та забезпечення якості даних.

Покращена організація даних та інтеграція

AI автоматизує завдання, що споживають час, такі як відображення полів даних між різними системами, порівняння схем та перетворення форматів даних. Системи AI можуть зрозуміти структуру та семантику даних з різних джерел і, таким чином, полегшити інтеграцію. Моделювання даних на основі AI та автоматизована конструкція схеми допомагає впорядкувати дані логічно та ефективно. AI також відіграє важливу роль у інтеграції структурованих та неструктурованих даних, що є важливим для сучасних аналізів та застосувань Genai.

Глибші та швидші уявлення

За короткий час AI може отримати цінні відомості з величезної кількості даних, які були б важкими чи зовсім не для людських аналітиків. Він розкриває приховані закономірності та кореляції та дозволяє більш точні прогнози та прогнози. AI також автоматизує створення звітів та візуалізацій, що робить знання більш доступними та розуміти швидше. Розширені інструменти аналітики використовують AI для підтримки аналітиків людини у своїй роботі та підвищення їх продуктивності.

Автоматизоване управління та дотримання даних

AI автоматизує ідентифікацію та класифікацію чутливих чи персональних даних, що є важливим для дотримання правил захисту даних, таких як GDPR. Він може відстежувати доступу до даних та використовувати шаблони, щоб визнати потенційні порушення керівних принципів або порушення безпеки на ранній стадії та спровокувати тривогу. AI підтримує створення та виконання рамок управління даними та допомагає керувати вимогами про дотримання. Genai може покращити моніторинг дотримання та управління документами на основі метаданих та родового шляху шляхом автоматичного тегування на основі метаданих та ліній.

Хірургічні переваги

Автоматизація звичайних завдань AI в управлінні даними пропонує значні оперативні переваги, особливо стосовно персональних ресурсів:

Боротьба з персоналу не вистачає

AI може взяти на себе повторювані завдання, що споживають час, для яких часто важко знайти персонал або які вважаються непривабливими. Це допомагає подолати дефіцит кваліфікованих робітників та кваліфікаційних прогалин.

Зниження роботи з низьким значенням

Співробітники часто проводять багато часу з низькими поперечними завданнями, такими як пошук даних або введення вручну введення даних та виправлення. AI може зменшити або усунути ці заходи.

Зосередьтеся на працівниках на стратегічних завданнях

Автоматизація звичайної роботи позбавляє працівників монотонних завдань і може зосередитися на вищої якості, стратегічної діяльності, яка потребує людського судження, творчості та співпереживання.

Поліпшення ефективності та зниження витрат

Автоматизація призводить до підвищення хірургічної ефективності та зниження витрат, спричинених ручною роботою та людськими помилками.

Зміцнення працівників

Інтеграція ШІ в управління даними не тільки оперативно знімає компанію, але й зміцнює працівників:

Усунення стомлюючих завдань

AI бере на себе завдання, такі як вилучення даних, коригування, трансформація, стандартна звітність, сортування електронної пошти або планування.

Збільшення фокусування та задоволення від роботи

Співробітники відновлюють час та психічні можливості, які вони можуть використовувати для більш вимогливих проблемних рішень, творчих завдань, стратегічного планування та взаємодії з клієнтами. Це може збільшити задоволеність роботою, оскільки менше часу витрачається на монотонну роботу.

Дані демократизація

Інструменти аналізу на основі AI, платформи самообслуговування та низький код/рішення без коду також дозволяють працівникам отримувати доступ до даних, аналізувати їх та отримувати знання без глибоких технічних знань. Це сприяє більш широкій культурі, що керується даними в компанії.

Прискорення бізнес -процесів

Інтеграція ШІ в процеси, що підтримуються управлінням, прискорюють процеси майже у всіх сферах компанії:

Продаж та маркетинг

AI може автоматично оцінювати та визначати пріоритетність потенційних клієнтів, вимовляти персоналізовані рекомендації щодо продуктів, динамічно адаптувати ціни, автоматизувати випуски маркетингової кампанії та аналізувати настрої клієнтів з текстів.

Обслуговування клієнтів

Чатботи AI беруть на себе початкову обробку запитів, квитки автоматично класифікуються та пересилюються до правильних процесорів, і KI пропонує відповідні відповіді на часті запитання.

Фінанси та закупівля

Рахунки можна прочитати та обробити автоматично, весь процес закупівлі до оплати може бути автоматизованою, а AI підтримує оцінку ризику та перевірку кредитів.

HR

Результати можна сканувати та оцінювати автоматично, а робочі процеси для на борту та офлайт працівників можна автоматизувати.

Операції

AI оптимізує управління складом за допомогою прогнозів попиту, підтримує планування ланцюгів поставок та дозволяє вперед -виглядаючи технічне обслуговування (прогностичне обслуговування) машин.

Підходить для цього:

• Занадто багато цілей та технічних характеристик управління продуктами: джерела помилок та інноваційні підходи до оптимізації - з AI та Smarket

Стратегічні рекомендації щодо управління даними на основі AI

Для успішного використання трансформаційної сили ШІ в управлінні даними компанії повинні дотримуватися стратегічного підходу:

Побудова основи даних, що відповідає AI

Основою для кожної успішної ініціативи AI є якісні та добре керовані дані. Таким чином, компанії повинні надати пріоритет якості даних та управління даними, інвестувати в сучасні архітектури даних, зосередитись на інтеграції даних та визначити чіткі обов'язки.

Вибір відповідних AI-доступних рішень DMS

Вибір правильної технології має вирішальне значення. Компанії повинні спеціально оцінювати потенційних постачальників DMS відповідно до їх інтегрованих навичок ШІ, які є актуальними для їх конкретних вимог, враховують архітектурну відповідність, забезпечують безперебійну інтеграцію та оцінювати зручність та демократизацію.

Подолання перешкод для впровадження

Впровадження управління даними, що підтримується AI, часто пов'язане з проблемами. Компанії доводиться вирішувати проблеми з даними, створювати спеціалізовані знання та ноу-хау, планувати витрати та ресурси та сприяти довірі та управлінню змінами.

Почати невеликий, масштабно швидко

Повний перехід на управління даними AI може бути величезним завданням. Більш прагматичний і часто більш успішний підхід - почати поступово цілеспрямовано та скакати. Визначте конкретні бізнес -процеси, які зараз сповільнюються за допомогою ручної обробки даних або мають високі квоти помилок. Концентруйтеся на досягненні вдосконалень у цих областях, використовуючи ШІ швидко та чітку рентабельність інвестицій.

Стратегії AI, які роблять компанії стійкими

Аналіз ілюструє нерозлучний зв’язок між надійним управлінням даними, стратегічною інтеграцією штучного інтелекту та стійким успіхом бізнесу в сучасній цифровій економіці. Ефективне управління даними - це важлива основа, на якій компанії повинні будувати, щоб повністю експлуатувати потенціал ШІ. Майбутнє належить організаціям, які розуміють дані як стратегічний капітал та використовують штучний інтелект для інтелектуального управління та активації цього капіталу. Отже, реалізація стратегії управління даними AI-орієнтована на AI більше не є необов'язковим кроком, а вирішальним курсом для майбутнього успіху.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus