مقابلات
ساتيش اتش سي نائب الرئيس التنفيذي لبيانات و تحليلات في إنفوسيس – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
ساتيش هو نائب الرئيس التنفيذي والرئيس العالمي لخدمات بيانات و تحليلات إنفوسيس.
يمكنك أن تشاركنا بما تفعله إنفوسيس؟
إنفوسيس هي شركة رائدة عالمية في خدمات و استشارات التكنولوجيا الرقمية الجديدة. نحن نمكن العملاء في 46 دولة من التنقل في تحولهم الرقمي. مع أكثر من ثلاثة عقود من الخبرة في إدارة أنظمة و آليات الشركات العالمية، نحن نهتدي عملائنا ببراعة خلال رحلتهم الرقمية. نحن نفعل ذلك من خلال تمكين المؤسسة من خلال قلب مدعوم بالذكاء الاصطناعي يساعد على تحديد الأولويات في تنفيذ التغيير. كما نمنح الأعمال القدرة على التكيف الرقمي على نطاق واسع لتوفير أداء و رضا العملاء غير المسبوقين. جدولنا الدائم للتعلم يدفع تحسينهم المستمر من خلال بناء و نقل المهارات و الخبرات و الأفكار من نظامنا الإيكولوجي للابتكار.
أنت حاليا رئيس الأعمال لبيانات و تحليلات في إنفوسيس. ماذا يتضمن هذا الدور و ماذا يبدو يومك العادي؟
لقد كنت مع إنفوسيس لمدة 25 سنة أو أكثر. في دوري الحالي، المسؤولية الأساسية هي رئيس الأعمال لبيانات و تحليلات و المحفظة الرقمية في إنفوسيس. يتضمن الدور تحديد رؤية استراتيجية لتكون شريكا رئيسيا و ذا صيت جيدة في السوق مدعوما بالقدرة و السعة و التنفيذ الجيد.
أزمة الوباء أعطتنا بعض الوقت للتركيز على أخذ خطوة إلى الوراء و إعادة النظر في أعمالنا و فهم احتياجات عملائنا اليوم و الغد. من الواضح أن معظم الشركات ستسرع في رحلتها الرقمية مع التغييرات التكيفية للتعامل مع عواقب انقطاع الأعمال. بعد الحصول على فهم جيد للسياق، لقد جددنا خططنا الاستراتيجية لأعمالنا و فرق تسليم العملاء. يوم عادي هو مزيج من مراجعة التقدم في المواضيع الاستراتيجية و المرونة لتلبية احتياجات الأعمال و العملاء و الاستمرار في التواصل مع نظامنا الإيكولوجي – عملائنا و شركائنا و فرقنا.
كيف أصبحت مهتمًا شخصيا بالعلوم البيانية؟
لقد كنت مهتما بقوة البيانات و تطورها من التقارير إلى الذكاء الاصطناعي و دفع مستقبل الشركات و النظم و الاقتصادات و المجتمعات. مع العلم بقوة البيانات و فن الإمكانية، لا ي驚 أن هذا واحد من الأدوار الأكثر طلبا في الصناعة بقدرتها على إحداث فرق. عندما حصلت على فرصة لتغيير التروس في إنفوسيس، استفدت من الفرصة!
يمكنك مناقشة كيف ساهمت عمليات تحليلات البيانات الضعيفة في الانهيار الاقتصادي الناجم عن جائحة كوفيد-19؟
كوفيد-19 ي 带来 انقطاعات بطريقة غير مسبوقة حول العالم و في جميع قطاعات الصناعة. الشركات أدركت عدم قدرتهم على الاستجابة في الوقت الفعلي لتخفيف الخسائر الناجمة عن انقطاع الطلب و الحفاظ على رأس المال العامل و تقديم خدمات عالية الجودة للعملاء و تحقيق فرص جديدة للنمو
- صناعة التجزئة كانت واحدة من أسوأ القطاعات المتأثرة، حيث واجه العديد من اللاعبين انخفاضا حادا في الإيرادات في المدى القصير و استردادا أبطأ في المدى الطويل. التباعد الاجتماعي يؤدي إلى سلوك و تفضيلات جديدة للمستهلك.
- 对于 صناعة التصنيع، سلسلة التوريد هي الأكثر تأثرا مع انقطاعات في مجالات التوريد و اللوجستيات و العمليات و المخزون.
- 对于 صناعة الاتصالات، القدرة على الشبكة و الأداء هي الأكثر تأثرا بسبب زيادة الطلب. هناك طلب على العروض التي تمكن من العمل عن بعد و الاتصال السلس و منصات التعاون. كما أن عدم أمان البيانات جعل الشركات عرضة للمخاطر.
قدرة قوية على البيانات لها تأثير إيجابي على التطور الرقمي للمؤسسة حيث تصبح أصلية رقميا. استراتيجية صحيحة لبيانات و تحليلات يمكن أن تساعد في مواجهة التحديات النموذجية التي تواجهها الشركات خلال أزمة الوباء في الوقت الفعلي، و تضمن مرونة المؤسسة للتكيف مع التغييرات في السوق، و إعادة توجيه النماذج التجارية، و سحب ذكاء على مستوى المؤسسة و القطاع لتحفيز القرارات القائمة على البيانات و تمكين الصمود للمؤسسة و الاقتصاد.
ما هي وجهة نظرك حول التعلم الفيدرالي لجمع البيانات؟
هناك إمكانية كبيرة في ربط البيانات غير المرتبطة داخل نطاق المؤسسة أو نظامها الإيكولوجي. ومع ذلك، يجب حصاد البيانات داخل الحدود التنظيمية و الخصوصية و عند التعامل مع الحدود الحتمية حول البيانات.
هناك إمكانية في الاستفادة من التعلم الفيدرالي في الطرق التالية:
- عندما تنتمي البيانات إلى كيانات متعددة، على سبيل المثال، بنوك مختلفة، التي قد تكون غير راغبة في إطلاق بياناتها، ولكنها على استعداد للتعاون لتدريب نماذج لتحديد الاحتيال.
- عندما تنتمي البيانات إلى نفس الكيان الشركي، ولكنها مقيدة بنقل البيانات عبر الحدود الجغرافية – نموذجية للشركات متعددة الجنسيات. المثال المتطرف لهذا ينطبق على بيانات مصادر مثل كاميرات مراقبة المتاجر حيث قد لا يسمح بتركة تدفق البيانات حتى خارج حدود المتجر.
- عندما تنتمي البيانات إلى أفراد معينين، و يتفقون على مشاركة بياناتهم لإنشاء نماذج لمساعدة مشتركة دون أن تغادر البيانات أجهزتهم الشخصية التي قد تكون هواتف أو أجهزة لوحية.
ما هي بعض حلول تحليلات البيانات التي تقدمها إنفوسيس؟
الشركات تتحرك في رحلتها الرقمية مدعومة بالبيانات عبر 3 أفق.
في الأفق 1، نساعد الشركات على أن تصبح مدفوعة بالبيانات لاتخاذ قرارات أفضل و تحقيق قيمة من البيانات. هذا الأفق كله عن المelligence و التحليلات.
مع نمو التكنولوجيا الرقمية، ينمو أيضا بصمة البيانات بشكل كبير. التلاقي بين البيانات و التكنولوجيا الرقمية يمكّن الشركات من الابتكار و التحول و إعادة تخيل أعمالها. الأفق 2 كله عن أن تصبح شركة أصلية رقميا و живة لتنافس مع الشركات المولودة رقميا و الاستجابة لإشارات التغيير في الوقت الفعلي. هذا الأفق كله عن تحليلات البيانات الكبيرة و الرقمية و السحابية و الذكاء الاصطناعي.
الأفق 3 هو عن دفع اقتصاد أكبر مدعوم بالبيانات و مبني على أنظمة إيكولوجية متصلة و يبتكر لتحدي الحدود التقليدية للصناعة. مع تطور هذا التسلسل، يؤدي الاقتصاد الرقمي إلى اقتصاد البيانات. البيانات هي رأس المال الجديد الذي يدور حول الابتكار التالي لتحويل هيكل الصناعة و تحويل الاقتصاد و المجتمع. هذا الأفق مدعوم بتلاقي التكنولوجيات مثل إنترنت الأشياء و الذكاء الاصطناعي و البلوك تشين و 5G و حوسبة الحافة و XR.
استراتيجيتنا مدعومة بمجموعة غنية من الحلول التي تسريع رحلة التحول الرقمي: على سبيل المثال؛
شبكة معلومات إنفوسيس: منصة مدعومة بالبيانات لدارة البيانات التي تستفيد من جميع تقنيات المelligence على الموقع و السحاب.
مكتب تحليلات إنفوسيس: يسمح بالتحليلات الذاتية.
حل جينوم إنفوسيس: يسمح بالتحليلات التنبؤية و الوصفية للحصول على رؤى شخصية أو سلوكية حول العملاء.
حل تحليلات الرؤية إنفوسيس: يستفيد من أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي و الرؤية الحاسوبية و معالجة الجرافيكس لتحليل عدة تدفقات من بيانات الفيديو في الوقت الفعلي.
الدماغ الرقمي: نظام من الرؤية التي يدير السلوك الذكي بمساعدة граф المعرفة و الخدمات الإدراكية.
التسويق الحساس: تمكّن الشركات من تحقيق نظام تسويقي حساس يكتشف و يستجيب و يفعّل الذكاء لتوفير “هيبر” شخصي و تسويقي و تجربة فيزيائية و رقمية متصلة مع تحسين فعالية التسويق و تحسين الإنفاق الإعلامي عبر القنوات التقليدية و الرقمية.
سلسلة التوريد الحساسة: تطلعات العملاء العالية و الأسواق و القنوات و محفظة المنتجات المتزايدة تتطلب من الشركات التكيف مع السيناريوهات المتغيرة بسرعة مع حلول سلسلة التوريد الحساسة التي تستفيد من التعلم الآلي لاستغلال الأنماط الأساسية في البيانات بشكل أفضل من القواعد التجارية التقليدية.
كم هو تحسن في الكفاءة و الأداء لقد رأيته من الشركات التي نفذت بعض حلول البيانات التي تقدمها إنفوسيس؟
هنا بعض الأمثلة عن كيف ساعدنا العملاء على فعل المزيد مع بياناتهم.
对于 شركة تكنولوجيا المستهلك الرائدة، نقدم رؤى إلى الوظائف التجارية الرئيسية مثل التسويق و الكشف عن الاحتيال و العمليات و المبيعات و التجزئة و المنتجات. لقد حدثنا مناظر البيانات على مدار أكثر من عقد من الزمن من EDMs القائمة على أوراكل إلى EDW مدعومة ب Teradata إلى مناظر البيانات الكبيرة الهجينة إلى هندسة متعددة السحاب مدعومة بمختبرات الذكاء الاصطناعي و نظام الإيكولوجيا للتبني المؤسسي للذكاء الاصطناعي و توفير المرونة أثناء إطلاق المنتجات الجديدة.
نحن نساعد شركة سلع استهلاكية كبرى على إطلاق قيمة كبيرة لفريق إدارة العلامة التجارية و التسويق من خلال تحقيق دماغ تسويقي مدعوم بالبيانات كخدمة لتمكين التسويقيين من رؤى قابلة للتنفيذ من التجارب و تجربة المستهلك المرتبطة بالبيانات و البيانات الرقمية و البيانات الاجتماعية و بيانات POS و بيانات الوسائط من الوكالات الخارجية. هذا يساعد مسوقي العلامة التجارية على الحصول على فهم في الوقت الفعلي لأداء قنوات التسويق مقابل المبيعات و مشاركة المستهلكين مع إعلاناتهم و دفع النمو مع تحسين الإنفاق التسويقي.
对于 شركة سلع استهلاكية كبرى، ساعدنا على تحديد القيادات الرأي الصحيحة للشراكة، الذين لديهم متابعين متوافقون بشكل وثيق مع سوق العلامة التجارية المستهدفة من حيث الجغرافيا و الديموغرافيا و الاهتمامات و الانحياز مع أهداف العلامة التجارية و الحملة. باستخدام أداة تحليلات المؤثرين و نماذج التصنيف النصي الخاصة بنا لتحديد تصور المتابعين للمؤثر، قمنا بإزالة الوصول المهدور بنسبة 54٪ و تحسين الدولار المخصّص للمؤثر.
对于 شركة أدوية كبرى، كانت المبيعات و التسويق تبحث عن تسريع بيانات جديدة لتحميل العلامة التجارية الجديدة لدواء الأمراض النادرة. لقد سلمنا منطقة اكتشاف البيانات، و تحويل HCO/HCP، و معالجة البيانات المُحسّنة لوحدات الأورام و أمراض القلب و صحة النساء و الأشعة. هذا مكن التسويق متعددة القنوات و تحسين المبيعات عبر القنوات و تسريع وقت إطلاق العلامات التجارية الجديدة و رؤى غنية حول نتائج المرضى.
لقد ساعدنا العملاء على تمكين الصمود التجاري مع البيانات و الرؤى في أوقات كوفيد:
شركة سلع استهلاكية كبرى، كانت تبحث عن نموذج للتنبؤ بالطلب لتنقل خلال الأزمة. لقد نفذنا حل التحسس الفعلي للطلب إنفوسيس، مما مكن العميل من تحليل إشارات الطلب المرتبطة ببيع العلامة التجارية، و الاستهلاك، و السعر، و العوامل الاجتماعية و الاقتصادية. ساعد الحل العميل على مراعاة زيادة الطلب الناجمة عن الشراء الناجم عن الذعر. تم تحليل البيانات من المبيعات و المخزون و المخزون و مخزون المتجر لتوفير رؤى في الوقت الفعلي لاتخاذ الإجراءات المطلوبة، و مساعدة العميل على تقليل انقطاع المخزون و تحسين سلسلة التوريد. ساعد الحل في اتخاذ القرارات في ساعات بدلا من أيام أو أسابيع. هذا ساعد العميل على تحسين التنبؤ بدقة تصل إلى 85٪ و أدى إلى زيادة في المبيعات بنسبة 2٪.
شركة ملابس أمريكية كانت تبحث عن حل لتدبير و دفع المبيعات بشكل أكثر فعالية في هذا السيناريو الطلب المتقلب خلال أزمة كوفيد-19. لقد طورنا نظرة مقارنة للوضع الحالي لكوفيد-19 و تأثيره المحتمل و النتيجة، بناء على سيناريوهات عالية التأثير السابقة مثل الأزمات المالية و الكوارث الطبيعية، و غيرها، لتمكين الرئيس التنفيذي من تقييم التأثير العام و التخطيط للعمل المستقبلي. لقد طورنا حلًا ساعد الموظفين في الخط الأمامي على الوصول إلى رؤى حيوية “في Movement” من خلال التطبيقات المحمولة. هذا ساعد على ضمان المشاركة الفعالة مع العملاء و اتخاذ القرارات التجارية السريعة و الدقيقة. حل معاني التجزئة الموحدة يوفر رؤى حيوية على المؤشرات الرئيسية و المعلومات التفصيلية و التصورات حول إمكانيات المبيعات و الانقسام حسب القسم / الفئة و أفضل و أسوأ البائعين و المقارنة السريعة مع المتاجر الأخرى و حسب المنطقة و غيرها.
对于 عميل مصرفي، نحن ننشئ رؤى و تنبؤات حول سلوك العملاء لتحصيل و استرداد و إدارة المخاطر الائتمانية؛ نقل العملاء إلى القنوات الرقمية من خلال تحليل سلوك المعاملات عبر القنوات و خطوط المنتجات و معدل انقطاع القناة و وضع إجراءات تصحيحية؛ NBA/NBO للعميل من خلال تتبع الصحة المالية و التدفقات و انسيابية العملاء و قيمة العملاء على مدى الحياة.
كيف يمكن للشركات استخدام هذه الحلول لتحسين استخدام الذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي في دفع زخم أعمالهم؟
قدراتنا على الذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي تساعد الشركات على دفع الكفاءة و التجارب و مجاري الإيرادات الجديدة. هنا بعض الأمثلة عن كيف نساعد الشركات على دفع الزخم.
شركة رائدة في تصنيع الأجهزة الطبية، خططت لتوسيع عروضها من كونها شركة أجهزة طبية لمرض السكري إلى مزود خدمات و حلول شاملة لمرض السكري من خلال استفادة من رؤى مجموعة غنية من بيانات السكري. الشركة قامت بالفعل بالشراكة مع لاعبين مختلفين لتوفير مجموعة متنوعة من بيانات السكري و دمجها و توفير رؤى قابلة للتنفيذ التي يمكن أن تؤثر عليها المرضى و الأطباء و الموظفين الطبيين و لاعبين نظام الإيكولوجيا الآخرين. لقد طورنا نماذج تنبؤية لتوفير تحذيرات مبكرة من الأحداث الطبية الكارثية و رؤى شخصية من خلال كشف السلوكيات المرتبطة بنمطات الجلوكوز.
التكنولوجيا الرقمية لها إمكانية حل بعض أصعب مشاكل وقتنا. يمكن أن تكون هذه حول تطوير الاقتصاد و تحسين حياة المواطنين العاديين أو حل التحديات البيئية العالمية. هنا مثال على كيف استخدمنا البيانات من أجل الخير و دفع التحول الاجتماعي و التغيير المجتمعي. لقد شركنا مع منظمة غير حكومية لتمكين الوصول السهل إلى الرعاية الصحية الأولية لبلد أفريقي. كان الوصول إلى خدمات الرعاية الصحية تحديا كبيرا للناس في هذا البلد حيث يعيش معظم السكان على بعد كيلومترات من منشأة صحية. هذا أعاق بشكل كبير وصولهم إلى خدمات الرعاية الصحية الأساسية. للتعامل مع هذا، أرادت الحكومة بناء منشآت صحية جديدة. الهدف كان تحديد مواقع هذه المنشآت الصحية بشكل استراتيجي لضمان أن 95٪ من السكان لديهم وصول إلى مراكز صحية في نطاق بضعة كيلومترات. لقد شركنا مع المنظمة لتحديد المواقع المثالية لهذه المنشآت الصحية بحيث تكون متوفرة لأكبر عدد من الناس. كان هناك جزءان رئيسيان لحل هذه المشكلة، حساب الديناميكيات السكانية و تحسين موقع منشآت الصحة لتعظيم الوصول.
هل هناك أي شيء آخر تود أن تشاركه حول إنفوسيس؟
(ORCL )نظرًا لأننا ننظر إلى الأمام، المبادئ الجديدة لصلاحية إنفوسيس تتغير:
- من حل المشكلات إلى صياغة المشكلات الصحيحة لحلها و سير هذا المشوار مع عملائنا.
- التعامل مع واقع “عقود تحدث في أسابيع” من خلال معززاتنا و حلولنا و تعاوننا الإيكولوجي مع الشركاء لتوفير ميزة السوق للعملاء.
شكرًا على الإجابات المفصلة، القراء الذين يرغبون في التعلم أكثر يجب أن يزوروا إنفوسيس.
