变更中的数据管理系统：公司在AI时代成功的策略
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发表于：2025年4月12日 /更新：2025年4月12日 - 作者： Konrad Wolfenstein
变更中的数据管理系统：公司在AI时代成功的策略 - 图像：XPERT.Digital
数据管理 - 结合良好决策的基础
数据管理：数字时代竞争力的关键
在当今的商业世界中，以数字化和指数增长的数据为特征，数据管理已从纯粹的技术任务到战略必要性发展。数据不再仅仅是业务流程的生产，而是现代公司的寿命。它们是正确决策，运营效率，创新和竞争力的基础。因此，有效的数据管理是关键的成功因素。
什么是数据管理系统（DMS）？
数据管理包括公司内数据的整个生命周期：从记录和组织到存储，保护和验证再到处理，分析和最终归档或删除。
数据管理系统（DMS）是能够启用和控制这些复杂过程的技术工具和平台。 “ DMS”一词通常被广泛掌握，可以包括各种系统类别：
主数据管理（MDM）
中央主数据管理的解决方案（例如客户，产品，供应商）。 MDM系统确保此数据是一致，正确和完整的，这构成了可靠的分析和操作过程的基础。
客户数据平台（CDP）
从各种来源合并客户数据的平台（例如CRM，营销自动化，Web分析），并可以统一对客户的看法。 CDP主要用于营销，销售和客户服务，以实现个性化的体验和有针对性的活动。
企业内容管理（ECM）
用于管理非结构化文档和内容的系统（例如合同，发票，电子邮件）。 ECM系统促进了文档的搜索，批准和归档，并有助于遵守合规要求。在讲德语的世界中，这些世界通常被简单地称为DM。
商业智能（BI）
用于分析和可视化数据以支持决策制定的平台。 BI系统使识别趋势，发现模式并监视公司的业绩成为可能。
云数据库管理系统（DBMS）
在云中运行并提供可扩展性，灵活性和成本效率的数据库。云数据库通常用于分析目的，因为它们处理大量数据并可以快速回答复杂的查询。
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为什么有效的数据管理必不可少？
战略和有效的数据管理对于现代公司的成功至关重要，原因有几个：
运营过程基金会
公司中的每个应用程序，分析和每种算法都依赖于对高质量数据的无缝访问。没有稳定的数据基础，业务流程就无法有效，数字计划失败了。数据管理构成了建立卓越运营的基础。一个示例：生产公司需要精确和当前有关库存，生产计划和交付时间的数据，以最佳地控制其生产过程并避免瓶颈。
良好决策的基础
数据构成了良好的且可理解的业务决策的基础。通过分析管理良好的数据的模式和趋势，公司可以制定更好的战略过程。 DMS确保的高数据质量直接导致更精确的分析，更精确的预测以及最终更快，更更好的决策。因此，转换后的数据被转变为创造竞争优势的宝贵发现。一个例子：借助数据分析，零售公司可以更好地了解客户的购买行为，并相应地优化其范围，营销活动和分支机构。
提高效率和生产力
有效的数据管理优化了业务流程，节省了宝贵的时间并减少了对资源的需求。相反，有缺陷的数据管理会导致大量生产率损失。一项研究表明，德国的员工平均每天花费两个小时寻找数据，这将效率降低了18％。实施智能数据管理的公司报告了降低成本和生产率的提高。自动化是现代DMS的核心组成部分，可减少手动干预措施，从而减少错误源。一个示例：保险公司可以使用自动流程来更快地编辑损失并更快地进行支出，从而提高客户满意度并降低运营成本。
确保数据安全和合规性
在增加网络威胁和更严格的数据保护法规的时期，对公司数据的保护至关重要。 DMS在确保未经授权的访问，丢失或盗窃的数据方面发挥了核心作用。同时，它们对于遵守法律和特定于行业的法规（例如一般数据保护法规（GDPR））至关重要。数据治理，即确定处理数据的准则和职责，是数据管理不可或缺的一部分，并由DMS功能支持。法规的不遵守可能会导致敏感的惩罚和大量声誉损害。一个例子：金融服务提供商必须确保根据适用的数据保护法规保护客户数据，并且交易是透明且可以理解的，以防止洗钱和欺诈。
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支持数字化转型和创新
数据通常被称为数字化转型的“生命精神病”。基于未来的技术，例如人工智能（AI），机器学习（ML），物联网（IoT）和高级分析，需要大量的当前，精确和安全的数据，以便能够发挥其全部潜力。有效的数据管理为这些技术创造了必要的基础。此外，它通过使公司能够利用其数据来开发新的，数据驱动的业务模型和创新。一个示例：汽车制造商可以使用数据分析来分析其实际使用中车辆的行为，并使用这些发现来开发新功能和服务，例如个性化驾驶员辅助系统或前进的维护。
忽视成本
忽视数据管理会产生明显的负面后果。根据Experian的说法，数据质量差是由于公司销售的平均成本。过时的数据管理解决方案（“传统系统”）将有价值的IT资源结合起来，以维护和故障排除，并防止公司从其数据中提取全部价值。此外，从不满意的客户到严重违反安全性的行为，此类系统提高了对风险的敏感性。过时的系统中的复杂性和高度手动努力导致效率低下，并阻碍了公司的敏捷性。
数据管理系统的市场领导者
选择正确的DMS解决方案对于公司的成功至关重要。但是，市场是动态的和分散的，这使该决定变得困难。功能，技术，价格和目标群体方面有各种各样的提供商。
在下文中，一些领先的提供商在数据管理系统领域中介绍，从而将重点放在他们的市场地位，优势和独特的销售点上：
电脑
MDM，数据集成，治理和质量领域的领先提供商。 Informatica使用AI控制的方法来提高数据准确性和一致性。该公司被视为全面的平台提供商，并获得了高度的用户评分。根据Forrester的数据，用户报告的数据质量提高了70％。
微软
一个具有广泛投资组合的强大云提供商，其中包括用于数据集成和编排的Azure数据工厂，Power BI作为领先的分析/BI平台，用于文档和内容管理的SharePoint以及用于数据库管理的SQL Server（包括SSRS）。微软的力量在于在Azure生态系统中进行深入整合。 Azure数据工厂用户报告的数据处理速度更快60％。
树液
在企业段中占主导地位，尤其是与SAP ERP/S/4HANA集成时。 SAP为主数据提供SAP MDG，用于数据集成和转换的SAP数据服务以及BI的SAP业务对象。重点是与其他SAP产品的运营效率和无缝集成。 SAP数据服务用户报告了25％的数据处理效率。
Salesforce
在CRM区域领导并大量扩展到数据平台。 Salesforce数据云作为CDP将AI与CRM数据集成在一起。 Tableau是BI和数据可视化的最佳解决方案。 Salesforce非常专注于改善客户互动，并且通常在CDP分析中得到高度评价。
甲骨文
为数据集成，质量和MDM提供强大的工具。自主数据库减少了管理工作，并通过自动化提高了安全性。云解决方案具有灵活性和可扩展性。根据IDC的数据，用户的手术效率增加了40％。甲骨文被认为是全面的平台提供商。
IBM
全面的数据集成，质量和政府套件。 Infosphere MDM由用户评为高度评价。 IBM提供了强大的分析技能和与其他IBM产品和Watson AI平台的集成。通过数据控制的决策加速30％。 IBM被归类为平台提供商。
雪花
云本机数据平台，以高性能和可伸缩性而闻名。雪花支持数据集成，数据仓库和分析。独特的体系结构将存储和计算能力分开，从而优化了成本和性能。一项BARC研究导致用户的查询处理时间减少了50％。 Snowflake通常是新的“组合” CDP体系结构的基础。
半决赛
高度评价的MDM解决方案，由Gartner授予“客户选择2024”。 Semarchy专门研究数据集成和MDM，具有统一的平台，以进行有效的数据管理。
Stibo系统
建立的MDM提供商可以实现数据透明度。该解决方案构成了想要从其主数据中汲取战略价值的公司的骨干。
Enaio
在德国测试中，最高的DMS/ECM系统。 Enaio提供了用于文档管理，导入，索引和防修订存储的模块化ECM解决方案。该解决方案适用于不同公司规模和特定行业，例如药物或医学。
平台与最好的杂货
选择DMS时，公司将面临有关建筑的战略决策。市场显示了两个主要句子之间的紧张关系：集成平台和专业的“最佳”解决方案。
Informatica，IBM，Oracle和SAP等大型提供商提供了广泛的平台，可以结合广泛的数据管理功能（例如MDM，数据质量，集成，编目）。优势是潜在的简单集成和单个联系人，但是这些平台通常更昂贵，并且可以将公司更多地与提供商联系起来。
这与专注于MDM或数据集成等特定领域的“纯游戏”提供商相反。这些解决方案通常可以更灵活，更便宜，但可能需要更多的集成工作。
打破这种二分法的最新发展是“可组合结构”，尤其是在CDP地区。这种方法依赖于自己保存数据，而是直接在现有数据仓库中激活。这提供了最大的灵活性并使用现有的基础架构，但需要相应的数据仓库容量和专业知识。
平台，最佳或合并之间的选择在很大程度上取决于现有的IT景观，内部技能，预算以及集成深度与灵活性的战略优先级。
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数据管理的未来趋势
在技术进步和不断变化的业务需求的推动下，数据管理领域会持续变化。以下趋势显着塑造了未来：
云的统治地位
基于云的数据管理解决方案的趋势是明确的，并且仍在继续。云平台具有决定性的优势，例如可扩展性，灵活性和成本效率。公司越来越依靠多云策略来避免依赖关系，优化成本，提高可靠性并为特定任务选择最佳的可用服务。同时，混合云平台保留了其重要性，尤其是在受监管的行业中。
处理量和多样性
全球生成的数据量继续呈指数爆炸。这些数据也非常多样化，包括来自各种来源的结构化，非结构化和半结构化格式。传统的数据仓库在这里达到了限制。因此，诸如数据湖和数据湖泊之类的体系结构变得越来越重要。数据湖可以从各种格式中节省大量的原始数据。数据湖区试图将数据湖的灵活性与数据仓库的结构和管理技能相结合，以创建一个统一的存储，处理，分析和机器学习的平台。
速度增加
可以处理和分析数据的速度成为决定性的竞争因素。从传统的批处理处理到数据流的实时处理（流处理）可以清楚地看出趋势。这使公司能够直接对事件做出反应，在发生的事情之时做出良好的决策，通过即时个性化改善客户体验，并积极认识和解决问题。
建筑转移
为了掌握分布式数据景观的复杂性，建立了新的体系结构概念：
数据结构：数据结构是一种架构，旨在智能地结合不同的数据源，应用程序和系统，以启用所有公司数据的统一，一致的视图，无论它们存储在哪里。据说可以分解数据孤岛，简化数据集成并改善数据治理。
数据网格：与数据结构相当集中的观点相反，数据网格追求分散的方法。在这里，数据产品的责任分配给特定的业务领域（域）。每个域管理您自己的数据，并通过定义的接口为您提供其他区域。目的是通过解决整体，集中数据团队和数据湖泊来提高获得知识的敏捷性，可扩展性和速度。
自动化和AI集成
人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合是数据管理的总体和最重要的趋势之一。 AI越来越多地用于在数据生命周期的所有阶段中自动化任务，从数据集成和质量检查到治理到治理到分析甚至Schemad设计。 AI支持人类分析师在数据制备和知识获取方面的“增强分析”也变得越来越重要。
加强关注数据治理，质量，安全和隐私
随着数据及其在各种环境中的分布的越来越重要，需要确保它们的质量，安全性和合规性。该领域的重要发展是自动数据治理，数据可观察性，改进的安全措施，强大的数据保护框架，数据质量作为优先级和数据编号。
AI集成：数据管理的转换
人工智能（AI）在数据管理系统中的整合不再是未来派的愿景，而是对于希望在数字时代保持竞争力的公司而成为基本的战略必要性。鉴于数据爆炸量，数据生产速度的提高和日益增长的数据格式，AI对于管理这种复杂性并有效管理数据至关重要。
AI将数据管理从经常反应的，手动形状的过程转换为主动，高度自动化的系统。它是从公司数据库中开放全部价值并建立真正数据控制的决策和创新文化的关键。在数据管理中策略性地使用的公司具有很大的优势。
适合：
基于AI的改进
Ki提供了数据管理中心领域的具体改进：
提高了数据质量
AI算法可以自动识别并纠正大数据记录中的错误，不一致和重复，从而显着提高了数据质量。机器学习（ML）标识了指示质量问题的异常和异常值。自动站立基于AI的工具。特别是，生成的Ki（Genai）可以自动化和改善元数据和数据起源（谱系）的创建和注释，这对于评估和确保数据质量至关重要。
改进的数据组织和集成
AI自动化时间 - 令人费解的任务，例如不同系统之间的数据字段映射，比较方案和数据格式的转换。 AI系统可以理解来自不同来源的数据的结构和语义，从而促进集成。基于AI的数据建模和自动架构设计有助于逻辑上有效地组织数据。 AI在结构化和非结构化数据的整合中也起着重要作用，这对于现代分析和Genai应用至关重要。
更深，更快的见解
在短时间内，AI可以从大量数据中提取有价值的见解，这些数据对于人类分析师来说是困难或根本不困难的。它揭示了隐藏的模式和相关性，并实现了更精确的预测和预测。 AI还可以自动化报告和可视化的创建，这使知识更加可用，并更快地理解。增强分析工具使用AI来支持人类分析师的工作并提高生产率。
自动数据治理和合规性
AI自动化敏感或个人数据的识别和分类，这对于遵守GDPR等数据保护法规至关重要。它可以监视数据访问和使用模式，以便在早期阶段识别违反潜在的指南或安全违规行为并触发警报。 AI支持建立和执行数据治理框架，并帮助管理合规要求。 Genai可以根据元数据和谱系自动标记来改善基于元数据和谱系的依从性监测和文档管理。
手术优势
AI在数据管理中的常规任务自动化具有很大的运营优势，尤其是在人事资源方面：
打击人员缺乏
AI可以承担重复的，耗时的任务，这些任务通常很难找到员工或被认为没有吸引力的人。这有助于弥合缺乏熟练的工人和资格差距。
降低低价值工作
员工通常会花费大量时间来执行较低的阈值任务，例如数据搜索或手动数据输入和更正。人工智能可以减少或消除这些活动。
专注于员工进行战略任务
常规工作的自动化可以减轻员工的单调任务，并可以专注于需要人类判断，创造力和同理心的更高质量，战略活动。
提高效率和降低成本
自动化会导致手术效率提高，并降低由手动工作和人为错误引起的成本。
加强员工
将AI集成到数据管理中不仅可以使公司的运作减轻，还可以增强员工：
消除繁琐的任务
AI承担诸如数据提取，调整，转换，标准报告，电子邮件分类或调度等任务。
增加专注力和工作满意度
员工恢复了时间和精神能力，他们可以用于更苛刻的问题解决方案，创造性的任务，战略计划和与客户的互动。这可以提高工作满意度，因为单调工作花费的时间更少。
数据民主化
基于AI的分析工具，自助服务平台和低代码/无代码解决方案还允许员工访问数据，分析数据并获得知识，而无需深入的技术知识。这促进了公司中更广泛的数据控制文化。
加速业务流程
将AI集成到数据管理支持的流程中，使公司几乎所有领域都加速了流程：
销售与营销
AI可以自动评估和优先考虑潜在客户，发音个性化产品建议，动态调整价格，自动化营销活动发布并分析文本中的客户情绪。
客户服务
AI聊天机器人接管了查询的初步处理，门票将自动分类并转发给正确的处理器，而KI为频繁的问题提供了合适的答案。
财务与采购
可以自动读取和处理发票，可以自动化整个付费工艺，并且AI支持风险评估和信用检查。
人力资源
可以自动扫描和评估简历，并且可以自动化员工的登机和卸货工作流程。
运营
AI通过需求预测来优化仓库管理，支持供应链规划，并使机器的前进维护（预测性维护）。
适合：
基于AI的数据管理的战略建议
为了成功地使用AI的变革力在数据管理中，公司应采用战略方法：
建立具有AI能力的数据基础
每个成功的AI计划的基础是高质量且管理良好的数据。因此，公司应优先考虑数据质量和数据治理，投资现代数据架构，专注于数据集成并确定明确的职责。
选择合适的AI能力DMS解决方案
选择合适的技术至关重要。公司应根据其集成的AI技能来特别评估潜在的DMS提供商，这与其特定要求相关，考虑到建筑拟合度，确保无缝集成并评估用户友好和民主化。
克服实施障碍
引入AI支持的数据管理通常与挑战有关。公司必须应对数据挑战，建立专业知识和专业知识，计划成本和资源，并促进信任和变革管理。
快速开始规模较小
完全切换到AI驱动的数据管理可能是一项艰巨的任务。一种更务实的，通常更成功的方法是逐步开始定位和缩放。确定当前正在通过手动数据处理减慢或具有高误差配额的特定业务流程。通过快速使用AI和清晰的ROI，专注于在这些领域的改进。
使公司可持续的人工智能策略
该分析说明了强大的数据管理，人工智能的战略整合与当今数字经济的可持续业务成功之间的连接。有效的数据管理是公司必须建立的基本基础，以充分利用AI的潜力。未来属于将数据理解为战略资本的组织，并使用人工智能来智能管理和激活这一资本。因此，实施AI驱动的数据管理策略不再是可选步骤，而是未来成功的决定性课程。
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