현재 비즈니스 환경에서 기존 기업은 성장과 디지털 혁신을 가속화할 민첩한 기술을 찾고 있습니다. 이러한 조직의 대부분은 ERP(전사적 자원 관리) 시스템에 페타바이트 규모의 데이터가 저장되어 있으며 ERP 플랫폼은 "무슨 일이 일어났는지"에 대한 개요를 제공할 수 있지만 많은 조직은 "무슨 일이 의지 "일어나다" 또는 "내 사용자의 인물은 무엇입니까?" 또는 "다음 분기에 얼마나 많은 재고를 주문해야 합니까?"

ERP 시스템이 기업의 중요한 자산이라는 데는 의문의 여지가 없습니다. Gartner가 1990년에 이 용어를 처음 만든 이후로 이러한 시스템이 꽃을 피우면서 조직은 예측에서 재고 관리, 심지어 고객 관계 관리에 이르기까지 백오피스 및 프런트 오피스 기능을 지원할 수 있습니다. ERP 시스템을 통해 기업은 수많은 중요한 데이터를 제공하기 위해 데이터를 조달할 수 있습니다. 분석 판매 예측, 재고 관리 및 인적 자원 보고서를 포함합니다.

그리고 이러한 시스템은 계속해서 확산되고 있습니다. Allied Market Research에 따르면 전 세계적으로 클라우드 기반 ERP 시장 32.18 년까지 $ 2023 억에이를 것으로 예상됩니다. 

그러나 ERP 시스템은 다양한 비즈니스 거래와 관련된 데이터를 입력, 저장 및 추적하는 데 전략적이지만 C-Suite 및 비즈니스 분석 팀은 AI용 데이터를 활용하기 위해 ERP 시스템에서 데이터를 추출하고 변환하는 데 수년간 고심해 왔습니다. 및 ML 응용 프로그램.

그렇다면 기업은 어떻게 ERP 시스템을 활성화하여 데이터 출력을 극대화하고 실행 가능한 선행 지표를 제공할 수 있습니까?

AI 마이크로 제품 미들웨어

요즘 시장에서는 미들웨어를 통해 ERP 시스템에 연결하는 데 사용할 수 있는 AI 마이크로 제품 또는 툴킷의 개념을 지원하기 시작했습니다. 이러한 미들웨어 툴킷은 ERP 시스템뿐만 아니라 CRM 또는 HR 플랫폼의 조직 내 데이터와 외부 데이터(예: 뉴스 또는 소셜 미디어)에 연결할 수 있는 기능이 있어야 합니다. 

그런 다음 미들웨어는 ML 모델을 개발, 선택 및 배포하여 매우 정확한 예측 및 예측을 제공하기 위해 선도적인 AI 플랫폼에 피드할 수 있습니다. 

광범위한 데이터 전략을 활용하여 ERP 시스템 극대화 

모든 AI 전략은 다양한 관련 데이터를 활용해야 합니다. "빅 데이터" 대신 "와이드 데이터"를 생각하십시오. 이는 정형, 비정형, 외부 및 내부 데이터와 같은 다양한 관련 데이터를 수집, 통합 및 궁극적으로 처리할 수 있는 능력입니다. 이를 통해 조직은 최적의 의사 결정을 위한 예측, 예측 및 가치 있는 선행 지표 분석과 같은 ML 애플리케이션에 의미 있는 교육 데이터를 제공할 수 있습니다. 

DaVinci에는 빅 데이터 발생한 일을 반복할 수 있는 분석에 사용되며, 광범위한 데이터는 보다 실행 가능한 권장 사항 및 예측으로 AI 알고리즘의 촉매가 되는 다양한 데이터 세트를 제공합니다. 이를 통해 데이터는 ML 애플리케이션이 조직의 통제를 벗어나거나 사람이 만든 결정에 자주 사용되는 제한된 데이터 집합을 넘어서는 요인과의 상관 관계를 학습하는 데 도움이 됩니다. 

이는 세계화된 경제에서 비즈니스 성과가 많은 매개변수에 따라 달라지기 때문에 중요합니다.

예를 들면 다음과 같습니다. 국가의 다른 지역에서 제품을 설계하는 두 개의 제조 공장을 예로 들어 보겠습니다. 이 두 공장의 지리적 위치는 특히 비나 눈과 같은 자연 현상이 있는 경우 생산에 영향을 미칩니다. 날씨 및 공급망 문제 및 인플레이션과 같은 여러 다른 이질적인 외부 요인을 고려하여 내부 데이터와 결합하여 AI 알고리즘을 제공하면 재고 및 공급망 관리와 관련된 보다 정확한 예측이 가능합니다. 

궁극적으로 광범위한 데이터는 AI 여정을 훨씬 더 빠르게 시작할 수 있으며 조직이 다양한 크고 작은 비정형 및 정형 데이터 소스의 통찰력을 맥락화하도록 돕는 데 중요합니다. 기술이 발전하고 발전함에 따라 데이터로부터 자유로울 기업은 없을 것입니다. 데이터 전략은 다양한 데이터를 확보하고 분석하는 방향으로 구축되어야 하며 ERP 데이터를 활성화하는 열쇠가 될 수 있습니다.