Системи управління даними в перехідний період: стратегії успіху бізнесу в епоху штучного інтелекту

Управління даними: ключ до конкурентоспроможності в цифрову епоху

У сучасному бізнес-світі, що характеризується цифровізацією та експоненціальним зростанням обсягів даних, управління даними перетворилося з суто технічного завдання на стратегічну необхідність. Дані вже не є просто побічним продуктом бізнес-процесів, а життєвою силою сучасних компаній. Вони формують основу для прийняття обґрунтованих рішень, операційної ефективності, інновацій та конкурентоспроможності. Тому ефективне управління даними є вирішальним фактором успіху.

Що таке системи управління документами (СУД)?

Управління даними охоплює весь життєвий цикл даних у компанії: від збору та організації через зберігання, захист та перевірку до обробки, аналізу та остаточного архівування або видалення.

Системи управління даними (СУД) – це технологічні інструменти та платформи, які забезпечують та контролюють ці складні процеси. Термін «СУД» часто використовується в широкому сенсі та може охоплювати різноманітні категорії систем:

Управління основними даними (MDM)

Рішення для управління централізованими основними даними (наприклад, клієнти, продукти, постачальники). Системи MDM забезпечують узгодженість, точність та повноту цих даних, формуючи основу для надійного аналізу та операційних процесів.

Платформи даних клієнтів (CDP)

Платформи даних клієнтів (CDP) – це платформи, які агрегують дані про клієнтів з різних джерел (наприклад, CRM, автоматизація маркетингу, веб-аналітика) та надають єдине уявлення про клієнта. CDP в основному використовуються для маркетингу, продажів та обслуговування клієнтів, щоб забезпечити персоналізований досвід та цільові кампанії.

Управління корпоративним контентом (ECM)

Системи для управління неструктурованими документами та контентом (наприклад, договорами, рахунками-фактурами, електронними листами). Системи ECM полегшують пошук, затвердження та архівування документів і сприяють дотриманню нормативних вимог. У німецькомовних країнах їх часто називають просто DMS.

Бізнес-аналітика (BI)

Платформи для аналізу та візуалізації даних для підтримки прийняття рішень. Системи бізнес-аналітики дозволяють виявляти тенденції, виявляти закономірності та контролювати ефективність компанії.

Системи керування хмарними базами даних (СКБД)

Бази даних, що працюють у хмарі, пропонують масштабованість, гнучкість та економічну ефективність. Хмарні бази даних часто використовуються для аналітичних цілей, оскільки вони можуть обробляти великі обсяги даних та швидко відповідати на складні запити.

Підходить для цього:

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

Чому ефективне управління даними є незамінним?

Стратегічне та ефективне управління даними є важливим для успіху сучасних компаній з кількох причин:

Основа для операційних процесів

Кожна програма, аналіз і алгоритм у компанії залежать від безперешкодного доступу до високоякісних даних. Без міцної бази даних бізнес-процеси не можуть працювати ефективно, а цифрові ініціативи приречені на провал. Управління даними формує основу, на якій будується операційна досконалість. Наприклад, виробничій компанії потрібні точні та актуальні дані про рівень запасів, графіки виробництва та терміни доставки, щоб оптимізувати свої виробничі процеси та уникнути вузьких місць.

Підстава для обґрунтованих рішень

Дані формують основу для прийняття обґрунтованих та прозорих бізнес-рішень. Аналізуючи закономірності та тенденції в добре керованих даних, компанії можуть приймати кращі стратегічні рішення. Висока якість даних, що забезпечується системою управління документами (DMS), безпосередньо призводить до точнішого аналізу, точніших прогнозів і, зрештою, швидших і кращих рішень. Таким чином, керовані дані перетворюються на цінну інформацію, яка створює конкурентні переваги. Наприклад, роздрібна компанія може використовувати аналітику даних, щоб краще зрозуміти купівельну поведінку своїх клієнтів і відповідно оптимізувати асортимент продукції, маркетингові кампанії та розташування магазинів.

Підвищена ефективність та продуктивність

Ефективне управління даними оптимізує бізнес-процеси, заощаджує дорогоцінний час і зменшує потреби в ресурсах. І навпаки, неадекватне управління даними призводить до значних втрат продуктивності. Одне дослідження показало, що працівники в Німеччині витрачають в середньому дві години на день на пошук даних, що знижує ефективність на 18 відсотків. Компанії, які впровадили інтелектуальне управління даними, навпаки, повідомляють про скорочення витрат і підвищення продуктивності. Автоматизація, основний компонент сучасних систем управління документами (DMS), зменшує ручне втручання і, таким чином, потенційні джерела помилок. Наприклад, страхова компанія може використовувати автоматизовані процеси для швидшої обробки претензій і швидшого здійснення платежів, що підвищує задоволеність клієнтів і зменшує операційні витрати.

Забезпечення безпеки даних та відповідності вимогам

В епоху зростання кіберзагроз та суворіших правил захисту даних, захист корпоративних даних має життєво важливе значення. Системи управління документами (СДО) відіграють центральну роль у захисті даних від несанкціонованого доступу, втрати чи крадіжки. Водночас вони є важливими для дотримання правових та галузевих норм, таких як Загальний регламент про захист даних (GDPR). Управління даними, тобто встановлення політик та відповідальності за обробку даних, є невід'ємною частиною управління даними та підтримується функціональністю СДО. Недотримання вимог може призвести до значних штрафів та значної шкоди репутації. Наприклад, постачальник фінансових послуг повинен забезпечити захист даних клієнтів відповідно до чинних правил захисту даних, а також прозорість та відстеження транзакцій для запобігання відмиванню грошей та шахрайству.

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 описують як життєву силу цифрової трансформації. Технології майбутнього, такі як штучний інтелект (ШІ), машинне навчання (МН), Інтернет речей (IoT) та передова аналітика, вимагають величезної кількості актуальних, точних та безпечних даних для повної реалізації свого потенціалу. Ефективне управління даними забезпечує необхідну основу для цих технологій. Крім того, воно дозволяє розробляти нові бізнес-моделі та інновації, що базуються на даних, надаючи компаніям можливість отримувати вигоду від своїх даних. Наприклад, виробник автомобілів може використовувати аналітику даних для аналізу поведінки своїх транспортних засобів у реальному світі та використовувати ці знання для розробки нових функцій та послуг, таких як персоналізовані системи допомоги водієві або прогнозне обслуговування.

Ціна нехтування

Нехтування управлінням даними має значні негативні наслідки. За оцінками Experian, низька якість даних коштує компаніям в середньому 15 відсотків їхнього доходу. Застарілі рішення для управління даними («застарілі системи») витрачають цінні ІТ-ресурси на обслуговування та усунення несправностей, заважаючи компаніям повною мірою реалізувати цінність своїх даних. Крім того, такі системи підвищують вразливість до ризиків, починаючи від невдоволених клієнтів і закінчуючи серйозними порушеннями безпеки. Складність та високий рівень ручної роботи, що вимагаються застарілими системами, призводять до неефективності та перешкоджають гнучкості компанії.

Лідер ринку систем управління даними

Вибір правильної системи управління документами (DMS) має вирішальне значення для успіху компанії. Однак ринок динамічний і фрагментований, що ускладнює прийняття рішення. Існує безліч постачальників, які відрізняються функціональністю, технологіями, ціною та цільовою аудиторією.

У наступному розділі представлено деяких провідних постачальників у галузі систем управління даними, зосереджуючись на їхніх ринкових позиціях, сильних сторонах та унікальних торгових перевагах:

Інформатика

Провідний постачальник рішень для управління управлінням даними (MDM), інтеграції даних, управління та якості, Informatica використовує підхід на основі штучного інтелекту для підвищення точності та узгодженості даних. Компанія вважається постачальником комплексних платформ і отримує високі оцінки користувачів. За даними Forrester, користувачі повідомляють про покращення якості даних на 70%.

Майкрософт

Потужний постачальник хмарних послуг із широким портфоліо, що включає Azure Data Factory для інтеграції та оркестрації даних, Power BI як провідну платформу аналітики/бізнес-аналітики, SharePoint для керування документами та контентом, а також SQL Server (включно з SSRS) для керування базами даних та звітності. Сильна сторона Microsoft полягає в глибокій інтеграції в екосистему Azure. Користувачі Azure Data Factory повідомляють про 60% швидшу обробку даних.

САП

Домінуючи в корпоративному сегменті, особливо в інтеграції з SAP ERP/S/4HANA, SAP пропонує SAP MDG для основних даних, SAP Data Services для інтеграції та трансформації даних, а також SAP BusinessObjects для бізнес-аналітики. Основна увага приділяється операційній ефективності та безперебійній інтеграції з іншими продуктами SAP. Користувачі SAP Data Services повідомляють про 25% підвищення ефективності обробки даних.

Salesforce

Salesforce, лідер у сфері CRM, швидко розширює свою діяльність на платформи даних. Її Data Cloud, як платформа обробки даних (CDP), інтегрує штучний інтелект з даними CRM. Tableau – це провідне рішення для бізнес-аналітики та візуалізації даних. Salesforce приділяє значну увагу покращенню залучення клієнтів і часто отримує високі оцінки в аналізах CDP.

Оракул

Він пропонує надійні інструменти для інтеграції даних, контролю якості даних та MDM. Автономна база даних зменшує адміністративні витрати та покращує безпеку завдяки автоматизації. Хмарні рішення пропонують гнучкість та масштабованість. За даними IDC, користувачі відчувають 40% підвищення операційної ефективності. Oracle вважається постачальником комплексних платформ.

ІБМ

Комплексний пакет для інтеграції даних, якості та управління. InfoSphere MDM високо оцінюється користувачами. IBM пропонує потужні аналітичні можливості та інтеграцію з іншими продуктами IBM та платформою Watson AI. Звіти вказують на 30% прискорення прийняття рішень на основі даних. IBM вважається постачальником платформи.

Сніжинка

Snowflake — хмарна платформа даних, відома своєю високою продуктивністю та масштабованістю, яка підтримує інтеграцію даних, сховище даних та аналітику. Її унікальна архітектура розділяє сховище та обчислення, оптимізуючи як витрати, так і продуктивність. Дослідження BARC показало 50% скорочення часу обробки запитів для користувачів. Snowflake часто служить основою для новіших, компонуємих архітектур CDP.

Семархія

Високо оцінене MDM-рішення, нагороджене нагородою «Вибір клієнтів 2024» від Gartner. Semarchy спеціалізується на інтеграції даних та MDM з єдиною платформою для ефективного управління даними.

Системи Stibo

Встановлений постачальник MDM-рішень, що забезпечує прозорість даних. Їхні рішення формують основу для компаній, які хочуть отримати стратегічну цінність зі своїх основних даних.

Енайо

Enaio — це система DMS/ECM з найвищим рейтингом у німецьких тестах. Вона пропонує модульне ECM-рішення для управління документами, імпорту, індексації та архівування, захищеного від аудиту. Рішення підходить для компаній різного розміру та конкретних галузей, таких як фармацевтика чи медицина.

Платформа проти найкращого у своєму роді

Вибираючи систему управління документами (DMS), компанії стикаються зі стратегічним рішенням щодо її архітектури. Ринок демонструє суперечність між двома основними підходами: інтегрованими платформами та спеціалізованими «найкращими у своєму класі» рішеннями.

Великі постачальники, такі як Informatica, IBM, Oracle та SAP, пропонують комплексні платформи, що поєднують широкий спектр функцій управління даними (таких як MDM, якість даних, інтеграція та каталогізація) під одним дахом. Перевага полягає в потенційно простішій інтеграції та єдиній точці контакту; однак ці платформи часто дорожчі та можуть міцніше прив'язувати компанії до одного постачальника.

На противагу цьому, існують постачальники послуг «чистої гри», які зосереджуються на певних сферах, таких як MDM або інтеграція даних. Ці рішення часто можуть бути більш гнучкими та економічно ефективними, але можуть вимагати більше зусиль з інтеграції.

Новітнішим розробком, який руйнує цю дихотомію, є «компонована архітектура», особливо в галузі CDP. Цей підхід зосереджений не на зберіганні самих даних, а на їх активації безпосередньо в існуючих сховищах даних. Це пропонує максимальну гнучкість та використовує існуючу інфраструктуру, але вимагає відповідної потужності сховища даних та експертизи.

Таким чином, вибір між платформою, найкращою у своєму класі або компонуємою значною мірою залежить від існуючого ІТ-ландшафту, внутрішніх компетенцій, бюджету та стратегічної пріоритезації глибини інтеграції порівняно з гнучкістю.

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 базі штучного інтелекту: ключ до цифрової трансформації – Зображення: Xpert.Digital

Майбутні тенденції в управлінні даними

Галузь управління даними постійно розвивається, зумовлена ​​технологічним прогресом та зміною бізнес-вимог. Наступні тенденції суттєво впливатимуть на майбутнє:

Домінування хмарних технологій

Тенденція до хмарних рішень для управління даними є безпомилковою та продовжує зростати. Хмарні платформи пропонують важливі переваги, такі як масштабованість, гнучкість та економічна ефективність. Все частіше компанії впроваджують багатохмарні стратегії, щоб уникнути залежностей, оптимізувати витрати, підвищити стійкість та вибрати найкращі доступні сервіси для конкретних завдань. Водночас гібридні хмарні платформи зберігають свою важливість, особливо у високорегульованих галузях.

Обробка обсягу та різноманітності

Обсяг даних, що генеруються у всьому світі, продовжує зростати в геометричній прогресії. Ці дані також надзвичайно різноманітні, охоплюючи структуровані, неструктуровані та напівструктуровані формати з найрізноманітніших джерел. Традиційні сховища даних досягають своїх меж. Тому такі архітектури, як озера даних та сховища даних, набувають все більшого значення. Озера даних можуть зберігати величезні обсяги необроблених даних у різних форматах. Сховища даних намагаються поєднати гнучкість озер даних із можливостями структурування та управління сховищами даних, щоб створити єдину платформу для зберігання, обробки, аналітики та машинного навчання.

Збільшення швидкості

Швидкість обробки та аналізу даних стає вирішальним конкурентним фактором. Тенденція явно переходить від традиційної пакетної обробки до обробки потоків даних у режимі реального часу. Це дозволяє компаніям негайно реагувати на події, приймати обґрунтовані рішення в даний момент, покращувати взаємодію з клієнтами завдяки миттєвій персоналізації, а також проактивно виявляти та вирішувати проблеми.

Архітектурні зрушення

Для управління складністю розподілених ландшафтів даних з'являються нові архітектурні концепції:
Data Fabric (Тканина даних): Data Fabric – це архітектура, яка має на меті інтелектуальне об'єднання різнорідних джерел даних, програм і систем, щоб забезпечити єдине, узгоджене представлення всіх корпоративних даних, незалежно від того, де вони зберігаються. Вона розроблена для руйнування ізоляцій даних, спрощення інтеграції даних та покращення управління даними.
Data Mesh (Меша даних): На відміну від більш централізованого погляду Data Fabric, Data Mesh використовує децентралізований підхід. Тут відповідальність за продукти даних розподіляється між певними бізнес-одиницями (доменами). Кожен домен керує власними даними та робить їх доступними для інших підрозділів через визначені інтерфейси. Мета полягає в тому, щоб підвищити гнучкість, масштабованість і швидкість отримання аналітичних даних шляхом відмови від монолітних, централізованих команд обробки даних та озер даних.

Автоматизація та інтеграція штучного інтелекту

Інтеграція штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН) є однією з найважливіших тенденцій в управлінні даними. ШІ все частіше використовується для автоматизації завдань на всіх етапах життєвого циклу даних, від інтеграції даних та забезпечення якості до управління, аналізу та навіть проектування схем. Розширена аналітика, де ШІ допомагає аналітикам-людям у підготовці даних та генеруванні аналітичних висновків, також набуває значення.

Підвищена увага до управління даними, якості, безпеки та конфіденційності

Зі зростанням стратегічної важливості даних та їх розподілу в різних середовищах також зростає потреба в забезпеченні їхньої якості, безпеки та відповідності вимогам. Ключові розробки в цій галузі включають автоматизоване управління даними, спостережуваність даних, покращені заходи безпеки, надійні системи захисту даних, пріоритезацію якості даних та DataOps.

Інтеграція штучного інтелекту: трансформація управління даними

Інтеграція штучного інтелекту (ШІ) в системи управління даними вже не є футуристичним баченням, а перетворюється на фундаментальну стратегічну необхідність для компаній, які хочуть залишатися конкурентоспроможними в цифрову епоху. З огляду на стрімке зростання обсягів даних, зростання швидкості їх генерації та зростаючу різноманітність форматів даних, ШІ є важливим для управління цією складністю та ефективної обробки даних.

Штучний інтелект перетворює управління даними з часто реактивного, ручного процесу на проактивну, високоавтоматизовану систему. Це ключ до розкриття повної цінності інформаційних активів компанії та створення справді культури прийняття рішень та інновацій, що базується на даних. Компанії, які стратегічно впроваджують ШІ в управління даними, отримують значні переваги.

Підходить для цього:

• Штучний інтелект, будинок у вогні! Вік штучного інтелекту вже настав, але наскільки важливий людський фактор? Чи він у 20 разів важливіший для маркетингу та комерції в епоху штучного інтелекту?

Покращення на базі штучного інтелекту

Штучний інтелект пропонує конкретні покращення в ключових сферах управління даними:

Покращена якість даних

Алгоритми штучного інтелекту можуть автоматично виявляти та виправляти помилки, невідповідності та дублікати у великих наборах даних, значно покращуючи якість даних. Машинне навчання (ML) виявляє аномалії та викиди, які вказують на проблеми з якістю. Інструменти на базі штучного інтелекту автоматично стандартизують та очищують дані. Зокрема, генеративний штучний інтелект (GenAI) може автоматизувати та покращити створення та анотування метаданих і походження даних, що має вирішальне значення для оцінки та забезпечення якості даних.

Покращена організація та інтеграція даних

Штучний інтелект автоматизує трудомісткі завдання, такі як зіставлення полів даних між різними системами, зіставлення схем та перетворення форматів даних. Системи ШІ можуть розуміти структуру та семантику даних з різних джерел, що сприяє інтеграції. Моделювання даних на основі ШІ та автоматизоване проектування схем допомагають логічно та ефективно впорядковувати дані. ШІ також відіграє вирішальну роль в інтеграції структурованих та неструктурованих даних, що є важливим для сучасної аналітики та застосувань GenAI.

Глибші та швидші аналітичні дані

Штучний інтелект може швидко витягувати цінну інформацію з величезних наборів даних, які аналітикам-людям було б важко або неможливо знайти. Він виявляє приховані закономірності та кореляції, що дозволяє робити точніші прогнози та прогнози. Штучний інтелект також автоматизує створення звітів та візуалізацій, роблячи аналітичні дані доступними та легшими для розуміння. Інструменти розширеної аналітики використовують ШІ для підтримки аналітиків-людей у ​​їхній роботі та підвищення їхньої продуктивності.

Автоматизоване управління даними та дотримання вимог

Штучний інтелект автоматизує ідентифікацію та класифікацію конфіденційних або персональних даних, що є важливим для дотримання правил захисту даних, таких як GDPR. Він може відстежувати доступ до даних та їх використання, щоб виявляти потенційні порушення політики або порушення безпеки на ранній стадії та ініціювати сповіщення. Штучний інтелект підтримує створення та забезпечення дотримання правил управління даними та допомагає керувати вимогами до дотримання вимог. GenAI може покращити моніторинг відповідності та управління документами, автоматично позначаючи набори даних на основі метаданих та походження.

Експлуатаційні переваги

Автоматизація рутинних завдань за допомогою штучного інтелекту в управлінні даними пропонує значні операційні переваги, особливо щодо людських ресурсів:

Боротьба з нестачею персоналу

Штучний інтелект може виконувати повторювані, трудомісткі завдання, для яких часто важко знайти персонал або які вважаються непривабливими. Це допомагає подолати дефіцит навичок та розрив у кваліфікації.

Скорочення низькоцінної роботи

Працівники часто витрачають багато часу на завдання з низьким порогом відповідальності, такі як пошук даних або ручне введення та виправлення даних. Штучний інтелект може зменшити або взагалі усунути ці дії.

Зосередження співробітників на стратегічних завданнях

Автоматизуючи рутинні завдання, працівники звільняються від монотонних обов'язків і можуть зосередитися на більш цінних, стратегічних видах діяльності, які потребують людського судження, креативності та емпатії.

Підвищення ефективності та зниження витрат

Автоматизація призводить до підвищення операційної ефективності та зменшення витрат, пов'язаних з ручною працею та людськими помилками.

Зміцнення співробітників

Інтеграція штучного інтелекту в управління даними не лише знімає операційне навантаження з компанії, але й розширює можливості співробітників:

Позбавлення від нудних завдань

Штучний інтелект бере на себе такі завдання, як вилучення даних, очищення, перетворення, стандартна звітність, сортування електронної пошти або планування.

Підвищена зосередженість та задоволення від роботи

Працівники повертають собі час та розумові здібності, які вони можуть використовувати для вирішення складніших проблем, творчих завдань, стратегічного планування та взаємодії з клієнтами. Це може підвищити задоволення від роботи, оскільки менше часу витрачається на монотонну роботу.

Демократизація даних

Інструменти аналітики на базі штучного інтелекту, платформи самообслуговування та рішення з низьким/без коду дозволяють співробітникам без глибоких технічних знань отримувати доступ до даних, аналізувати їх та отримувати аналітичну інформацію. Це сприяє формуванню ширшої культури, орієнтованої на дані, в компанії.

Прискорення бізнес-процесів

Інтеграція штучного інтелекту в процеси, що підтримуються управлінням даними, прискорює робочі процеси майже у всіх сферах компанії:

Продажі та маркетинг

Штучний інтелект може автоматично оцінювати та визначати пріоритети потенційних клієнтів, надавати персоналізовані рекомендації щодо продуктів, динамічно коригувати ціни, автоматизувати схвалення маркетингових кампаній та аналізувати настрої клієнтів на основі текстових повідомлень.

Обслуговування клієнтів

Чат-боти на базі штучного інтелекту обробляють початкову обробку запитів, заявки автоматично класифікуються та пересилаються відповідним агентам, а штучний інтелект пропонує відповідні відповіді на поширені запитання.

Фінанси та закупівлі

Рахунки-фактури можна автоматично зчитувати та обробляти, весь процес від закупівлі до оплати можна автоматизувати, а штучний інтелект підтримує оцінку ризиків та перевірку кредитоспроможності.

HR

Резюме можна автоматично сканувати та оцінювати, а робочі процеси для адаптації та звільнення співробітників можна автоматизувати.

Операції

Штучний інтелект оптимізує управління складом за допомогою прогнозів попиту, підтримує планування ланцюга поставок та забезпечує прогнозне обслуговування машин.

Підходить для цього:

• Занадто багато цілей та специфікацій в управлінні продуктом: джерела помилок та інноваційні підходи до оптимізації – за допомогою штучного інтелекту та SMarket

Стратегічні рекомендації щодо управління даними за допомогою штучного інтелекту

Щоб успішно використовувати трансформаційну силу штучного інтелекту в управлінні даними, компанії повинні застосовувати стратегічний підхід:

Створення бази даних на базі штучного інтелекту

Основою будь-якої успішної ініціативи у сфері штучного інтелекту є високоякісні та добре керовані дані. Тому компанії повинні пріоритезувати якість даних та управління даними, інвестувати в сучасні архітектури даних, зосереджуватися на інтеграції даних та встановлювати чіткі обов'язки.

Вибір відповідних рішень DMS на базі штучного інтелекту

Вибір правильної технології має вирішальне значення. Компанії повинні спеціально оцінювати потенційних постачальників DMS на основі їхніх інтегрованих можливостей штучного інтелекту, що відповідають їхнім конкретним вимогам, враховувати архітектурну відповідність, забезпечувати безперебійну інтеграцію, а також оцінювати зручність використання та демократизацію.

Подолання перешкод у впровадженні

Впровадження управління даними на основі штучного інтелекту часто пов'язане з певними труднощами. Компанії повинні вирішувати проблеми з даними, нарощувати експертизу та ноу-хау, планувати витрати та ресурси, а також сприяти довірі та управлінню змінами.

Почніть з малого, швидко масштабуйтеся

Повний перехід на управління даними на основі штучного інтелекту може бути складним завданням. Більш прагматичний і часто успішніший підхід полягає в тому, щоб почати стратегічно та поступово масштабуватися. Визначте конкретні бізнес-процеси, які наразі ускладнюються ручною обробкою даних або мають високий рівень помилок. Зосередьтеся на досягненні швидких, вимірюваних покращень та чіткої рентабельності інвестицій у цих сферах за допомогою використання штучного інтелекту.

Стратегії штучного інтелекту, які роблять компанії готовими до майбутнього

Аналіз підкреслює нерозривний зв'язок між надійним управлінням даними, стратегічною інтеграцією штучного інтелекту та сталим успіхом бізнесу в сучасній цифровій економіці. Ефективне управління даними є важливою основою, на якій компанії повинні будувати, щоб повною мірою використовувати потенціал штучного інтелекту. Майбутнє належить організаціям, які розуміють дані як стратегічний капітал та використовують штучний інтелект для інтелектуального управління та активації цього капіталу. Тому впровадження стратегії управління даними на основі штучного інтелекту вже не є необов'язковим кроком, а є вирішальним кроком для майбутнього успіху.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Konrad Wolfenstein

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