Blogi

Oikea digitaalisen aineistonhallinnan ratkaisu (DAM tai mediapankki) ei ole pelkästään tiedostojen hallintaa – kyse on yrityksesi ainutlaatuisten tarpeiden täyttämisestä.

Toimivan mediapankin keskeiset kohokohdat: 
• DAM-järjestelmien mukauttaminen organisaation erityisiin työnkulkuihin
• Toimintojen virtaviivaistaminen parempaa tehokkuutta silmälläpitäen
• Lyhentää markkinoille pääsyn aikaa nopeamman aineistojen käytön ansiosta

Onko yrityksesi mediatiedostojen hallinta valmis vuoteen 2025?
Haluatko tutkia, kuinka DAM voi täyttää yrityksesi tarpeet? 

Generatiivinen tekoäly, kuten Open AI:n ChatGPT, Claude, Gemini ja muut mallit, voidaan linkittää kokoelmanhallinnan työnkulkuun useilla tavoin. Seuraavassa esimerkkejä siitä, miten tekoäly voisi auttaa museoympäristössä sekä editointityössä että loppukäyttäjien hakuprosesseissa kokoelmahallinnan puolella:

DAM-mediapankkien teknologioiden tuomien uusien työnkulkujen valintaan ei aina panosteta yrityksissä riittävästi eikä siinä siksi aina organisaatioissa onnistuta.

Syynä tähän voi olla niinkin yksinkertainen asia kun että organisaatiossa ei ole päätetty siitä, miten oikeasti menetellään visuaalisten tiedostojen kanssa. Keskeinen haaste on lähes poikkeuksetta vaikeus valita sopiva ratkaisu ja tämän jälkeen työnkulkujen muutosten jalkauttaminen organisaatiossa, muun muassa osaamiseksi, prosesseiksi, työnkuluiksi. Usein organisaatioiden valintaprosessit ja valinnan perusteet vaihtelevat kovinkin paljon.

Luokittelu, metadata ja taksonomia on sisältöjen löydettävyyden tae!

Visuaaliset aineistot ovat vain tiedostoja ilman metatietoja. Yrityksellä voi olla paras DAM tai mediapankki-sovellus, mutta jos metatiedot (tietoa tiedosta) ja taksonomia (hierarkkinen luokittelu) ovat heikot, hakutulokset tökkivät. Investointi DAMiin/mediapankkiin ilman kunnon rakenteita voikin yllättäen olla pullonkaula ja estää sisällön käyttöä niitä tarvitsevilta tiimeiltä.

Jos jotakin, vuosi 2019 on ollut vuosi, jolloin kasvot ovat siirtyneet visuaalisen teknologian keskipisteeseen, sekä hyvässä että pahassa. Visuaaliselle kasvontunnistukselle kului kymmenen vuotta oppia ymmärtämään miten lukea kasvomme. Nyt sen toiminta alkaa olla jo vakioitu.