Auf der KI Konferenz 2024 erläuterte Marco Jakubowski, in einem Vortrag, wie Künstliche Intelligenz das Data Management transformiert. Er zeigte dabei ganz konkrete Cases wie dies mit Lösungen aus dem Hause apollon gelingt.
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Die Rolle von Smart Assets im modernen Data Management
Datenmanagement ist heute das Herzstück moderner Unternehmensstrategien. Die Fähigkeit, Daten effizient zu speichern, zu organisieren und zu analysieren, ist für Unternehmen jeder Größe entscheidend. Mit der Zunahme an Datenmengen, die täglich generiert werden, stehen Unternehmen jedoch vor der Herausforderung, diese Fülle an Informationen sinnvoll zu verwalten. Genau hier kommt die Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Innovative Firmen nutzen „Smart Assets“ als intelligente, datengestützte Werkzeuge, um ihre Daten effizient zu verwalten und maximalen Nutzen daraus zu ziehen. Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt dabei, Daten umfassend auszuwerten und Automatisierungen umzusetzen, die das Data Management grundlegend verändern. Ein Überblick über den Einsatz von KI in der Datenverwaltung zeigt das Potenzial, das diese Technologien für Unternehmen aller Größen bieten. Möchtest Du mehr über das Kundendatenmanagement erfahren? Dann ist dieses Whitepaper das Richtige für Dich.
Marktüberblick DAM-Systeme
Du bist noch auf der Suche nach einem passenden DAM-System für Dein Unternehmen? Wir haben in unserem großen Marktüberblick 36 Anbieter, ihre Features, Schnittstellen und weitere Aspekte gegenübergestellt. Eine Summary kannst Du Dir bereits im Beitrag herunterladen.
Was sind Smart Assets?
Smart Assets sind digitale Assets, die mithilfe von Datenanalysen und Automatisierungen intelligenter werden und damit einen Mehrwert schaffen. Im Data Management ermöglichen sie es Unternehmen, Daten strukturiert und zentralisiert zu verwalten und dabei flexibel zu bleiben. Zu den Smart Assets gehören Technologien wie Asset Tracking, die Überwachung von Systemen oder datenbasierte Dokumentationen, die Informationen in Echtzeit bereitstellen. Besonders im E-Commerce oder der automatisierten Kundenkommunikation zeigen sich die Vorteile solcher intelligenten Systeme.
Die Rolle von KI bei der Verwaltung und Analyse von Smart Assets
Künstliche Intelligenz ist der Motor, der Smart Assets zu leistungsstarken Werkzeugen im Data Management macht. KI kann große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Entscheidungen in Echtzeit treffen. Diese Fähigkeiten ermöglichen eine tiefgehende Analyse von Daten, die weit über das hinausgeht, was manuell möglich wäre. Maschinelles Lernen hilft dabei, selbstständig aus Erfahrungen zu lernen und Vorhersagen zu treffen, die beispielsweise in der Wartung von Maschinen oder der digitalen Transformation zum Einsatz kommen. Durch diese Automatisierung verbessert sich die Effizienz und Entscheidungsfindung erheblich.
Transformative Potenziale: Effizienz, Sicherheit und Entscheidungsfindung
Die Vorteile von KI im Data Management umfassen unter anderem die Optimierung der Datenqualität und die Sicherstellung der Datenintegrität. Durch KI können Daten auf Richtigkeit und Vollständigkeit überprüft und Unstimmigkeiten automatisch erkannt werden. Ein weiterer Vorteil ist die effiziente Nutzung von Ressourcen: KI-gestützte Vorhersagemodelle reduzieren Ausfallzeiten und minimieren das Risiko von Fehlentscheidungen, was besonders für sicherheitsrelevante Bereiche entscheidend ist. In Kombination mit einer zukunftssicheren und skalierbaren Infrastruktur stellt KI sicher, dass das Data Management auch bei wachsendem Datenvolumen reibungslos funktioniert.
KI als Treiber der Transformation im Data Management
KI und Smart Assets revolutionieren das Data Management, indem sie die Datenverarbeitung automatisieren, Datenqualität sichern und Entscheidungsprozesse optimieren. Unternehmen profitieren von einer robusteren Dateninfrastruktur, die sowohl die Effizienz steigert als auch strategische Entscheidungen auf eine solide Basis stellt. Der Einsatz von KI im Data Management wird auch in Zukunft eine zentrale Rolle spielen und Unternehmen helfen, ihre Daten noch besser zu nutzen und dabei gleichzeitig die Sicherheit und Skalierbarkeit zu gewährleisten.
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