Satish H.C. Výkonný viceprezident, Data & Analytics v Infosys – Rozhovor

Satish je výkonný viceprezident a globální šéf portfolia služeb pro data & analytics společnosti Infosys.

Můžete nám říct, co dělá Infosys?

Infosys je globálním lídrem v oblasti next-generation digitálních služeb a poradenství. Pomáháme klientům v 46 zemích navigovat jejich digitální transformaci. S více než třiceti lety zkušeností v oblasti řízení systémů a fungování globálních podniků, odborně řídíme naše klienty prostřednictvím jejich digitální cesty. To děláme tím, že umožňujeme podniku s jádrem poháněným umělou inteligencí, které pomáhá prioritizovat provádění změn. Také umožňujeme podniku být agilní v digitálním měřítku, aby mohl dodávat bezprecedentní úrovně výkonu a spokojenosti zákazníků. Naše vždy zapnutá učební agenda pohání jejich kontinuální zlepšování prostřednictvím budování a přenosu digitálních dovedností, odbornosti a nápadů z našeho inovačního ekosystému.

Jste aktuálně obchodním šéfem Data & Analytics v Infosys. Co tato role zahrnuje a jak vypadá váš denní režim?

Jsem v Infosys již více než 25 let. V meiner aktuální roli je mozí hlavní odpovědností být šéfem obchodu pro Data & Analytics a digitální portfolia v Infosys. Tato role zahrnuje definování strategické vize pro to, aby naše společnost byla klíčovým a relevantním globálním partnerem pro naše klienty s pevnou reputací na trhu, podpořenou schopnostmi, kapacitou a vynikajícím provedením.

Krizi pandemie jsme využili k tomu, abychom se zastavili a znovu se podívali na náš podnik a pochopili potřeby našich klientů dnes a zítra. Je zřejmé, že většina podniků urychlí svou digitální transformaci spolu s adaptivními změnami, aby se vyrovnala s následky obchodního přerušení. Díky tomu, že jsme získali dobrý přehled o kontextu, jsme oživili naše strategické plány pro náš podnik a naše týmy pro doručování klientům. Typický den je směsí přehledu pokroku ve strategických tématech, agilitou, aby se splnily obchodní a klientovy potřeby, a pokračující kontakt s naším ekosystémem – našimi klienty, partnery a našimi týmy. Péče o lidi a lidi se postarají o podnik.

Jak jste se osobně stal zainteresován do datové vědy?

Jsem fascinován silou dat a jejich evolucí od reportů po BI po AI a pohánění budoucnosti podniků, ekosystémů, ekonomik a společností. Vědom si síly dat a umění možného, není žádným překvapením, že toto je jedna z nejžádanějších rolí v průmyslu, s její schopností udělat rozdíl. Když jsem dostal příležitost změnit směr v Infosys, využil jsem ji!

Můžete diskutovat, jak špatné datové analytické operace přispěly k ekonomickému kolapsu z pandemie COVID-19?

COVID-19 přináší přerušení v nebývalých způsobech po celém světě a ve všech průmyslových segmentech. Podniky si uvědomily svou neschopnost reagovat v reálném čase, aby zmírnily ztráty vyplývající z poptávky, přerušení dodávek, zachování pracovního kapitálu, poskytování vysoce kvalitních služeb klientům a monetizace nových příležitostí k růstu

• Průmysl maloobchodu byl jedním z nejhorších zasažených segmentů, s mnoha hráči, kteří čelili prudkému poklesu příjmů ve krátkém období a pomalejšímu zotavení v dlouhodobém horizontu. Sociální distancování vede k novému spotřebitelskému chování a preferencím.
• Pro výrobní průmysl je dodavatelský řetězec nejvíce postižen, s přerušením v oblastech dodávek, logistiky, operací a zásob.
• Pro telekomunikační průmysl, s lidmi pracujícími z domova, je kapacita a výkon sítě nejvíce zasaženy kvůli náhlému nárůstu poptávky. Došlo k poptávce po nabídkách, které by umožnily vzdálenou práci, bezproblémové připojení a platformy pro spolupráci. Také nedostatek bezpečnosti dat činí podniky zranitelnými vůči rizikům.

Silná datová schopnost má pozitivní vliv na digitální evoluci podniku, protože se stávají datově a digitálně rodinnými. Zdravá datová a analytická strategie může pomoci řešit typické výzvy, kterým čelí podniky během pandemické krize v reálném čase, zajistit podnikové agilitě, aby se přizpůsobily a reagovaly na změny na trhu, deriskovaly obchodní modely, získaly podnikové a sektorové inteligenci, aby poháněly datem řízená rozhodnutí a umožnily tak odolnost podniku a ekonomice.

Jaký je váš názor na federované učení pro sběr dat?

Existuje velký potenciál pro propojení nepropojených dat v rámci podniku nebo jeho ekosystému. Nicméně, data musí být sklízena v rámci regulace a ochrany soukromí, zatímco se zabýváme nevyhnutelnými hranicemi kolem dat.

Existuje potenciál pro využití federovaného učení v následujících způsobech:

• Když data patří více subjektům, například různým bankám, které nemusí být ochotny uvolnit svá data, ale jsou ochotny spolupracovat, aby měly modely vyškolené pro problémy postižené nedostatkem dat, například detekcí podvodů.
• Když data patří stejnému korporátnímu subjektu, ale jsou omezena přenosem dat přes geografické hranice – typické pro nadnárodní společnosti. Extrémním příkladem toho je použití dat z kamer pro sledování obchodů, kde datový tok nemusí být dovolen opustit prostor obchodu.
• Když data patří konkrétním jedincům a souhlasí s tím, že sdílejí svá data, aby vytvořili modely pro společnou věc, aniž by data opustila jejich osobní zařízení, která mohou být mobilními telefony nebo tablety.

Jaké jsou některé datové analytické řešení, které nabízí Infosys?

Podniky procházejí svou digitální transformací poháněnou daty napříč třemi horizonty.

V Horizontu 1 pomáháme podnikům stát se datově řízenými, aby mohly učinit lepší rozhodnutí a monetizovat data. Tento horizont je vše o Business Intelligence & Analytics.

S rostoucí adopcí digitálních technologií roste také datový otisk enormně. Konvergence dat a digitálních technologií umožňuje podnikům inovovat, transformovat a představit si svůj podnik. Horizont 2 je o tom, aby se podniky staly datově a digitálně rodinnými, aby mohly soutěžit s digitálně narozenými společnostmi a reagovat na signály změny v reálném čase. Tento horizont je o Big Data Analytics, Digital, Cloud a AI.

Horizont 3 je o pohánění větší datové ekonomiky postavené na propojených ekosystémech a inovacích, aby se rozrušily tradiční hranice odvětví. Jak se tento kontinuální vývoj vyvíjí, tak digitální ekonomika vede k datové ekonomice. Data jsou novým kapitálem, který pohání další generaci rozrušení struktury odvětví, transformace ekonomiky a společnosti. Tento horizont je poháněn konvergencí technologií, jako je IOT, AI, Blockchain, 5G, Edge computing, XR a dalších.

Naše strategie je poháněna bohatou sadou řešení, která urychlují digitální transformační cestu: například;

Infosys Information Grid: metadata řízená platforma pro správu dat, která využívá všechny BI technologie na místě a v cloudu.

Infosys Analytics Workbench: umožňuje samoobslužnou analýzu.

Infosys Genome Solution: umožňuje prediktivní a preskriptivní analýzu, aby získala osobní nebo chování-založené informace o zákaznících.

Infosys Vision Analytics Solution: využívá nejnovější pokroky v AI a počítačovém vidění a GPU, aby rozdrtily několik proudů video dat v reálném čase.

Digital Brain: systém pro předvídání, který orchestruje inteligentní chování s pomocí znalostního grafu a kognitivních služeb.

Sentient Marketing: umožňuje podnikům realizovat sentientní marketingový ekosystém, který vnímá, reaguje a aktivuje inteligenci, aby dodal „Hyper“ personalizaci, sociální a digitální marketing, propojenou fyzickou a digitální zkušenost s marketingovou efektivitou a optimalizací médií napříč tradičními a digitálními kanály.

Sentient Supply chain: vysoké zákaznické očekávání a neustále se rozšiřující trhy/kanály/produkty vyžadují, aby podniky přizpůsobily rychle se měnícím scénářům s sentientními řešeními dodavatelského řetězce, využívajícími strojové učení, aby lépe využily základní vzorce v datech než tradiční obchodní pravidla.

Jak velký zlepšení v efektivitě a výkonu jste viděli u společností, které implementovaly některá z těchto datových řešení nabízených Infosys?

Zde jsou beberapa příkladů, jak jsme pomohli klientům udělat více se svými daty.

Pro jednu z předních spotřebitelských technologií jsme doručili informace do klíčových obchodních funkcí, jako je Marketing, detekce podvodů, Operace, Prodej, Maloobchod a Produkty. Modernizovali jsme jejich datový krajinný pohled za více než deset let od Oracle (ORCL ) založených EDM na Teradata poháněný EDW na Hybridní Big data krajinný pohled na poly-cloud architekturu doplněnou o AI Labs Ekosystém pro podnikové přijetí AI a poskytování pružnosti během nových produktů.

Pomáháme jedné z hlavních CPG, aby uvolnily značné hodnoty pro jejich Brand Management & Marketing týmy, realizací datově poháněného Marketing Brain jako služby, aby Empower Marketer(s) s akčními informacemi z experimentů a propojené spotřebitelské zkušenosti, využívající podniková data, Digitální, Clickstream, Sociální data, POS Consumption (z maloobchodníků) a média data zdrojů z externích agentur. To pomáhá jejich značkovým marketérům získat reálné porozumění výkonu marketingových kanálů proti prodeji, spotřebitelskému zapojení do jejich reklamy, aby poháněli růst a optimalizovali marketingové výdaje.

Pro globální CPG společnost, osobní péči o značky, jsme pomohli identifikovat správné Key Opinion Leaders (KOLs), aby se spojili, kteří měli sledující, kteří byli úzce spjati s cílovým trhem značky na základě geografie, demografie, zájmů a souladu se značkou a jejími kampaněmi. Použitím kombinace nejlepších nástrojů pro analýzu influencerů a našich vlastních modelů ML textové klasifikace, abychom identifikovali vnímání KOL, jsme eliminovali zbytečnou dosažitelnost o 54% a optimalizovali výdaje na KOL.

Pro globální farmaceutickou společnost, prodej a marketing chtěl urychlit nové datové načtení pro nové značkové spuštění pro vzácné onemocnění. Doručili jsme zónu pro objevení dat, transformaci HCO/HCP, optimalizovali zpracování dat pro jejich onkologické, kardiologické, ženské zdraví a radiologické jednotky. To umožnilo multi-kanálový marketing, zlepšený prodej napříč kanály, rychlejší čas na trh pro nové značky a bohaté informace o výsledcích pacientů.

Pomáháme klientům umožnit obchodní odolnost s daty a informacemi v čase COVID:

Jedna z CPG Major, hledala poptávkou řízený předpovědní model, aby prošla krizi. Implementovali jsme Infosys Real-time Demand Sensing Solution, aby klienti mohli analyzovat poptávkové signály spojené s prodejem pro konkrétní značku, spotřebu, cenu a socio-ekonomické faktory. Řešení pomohlo klientovi zohlednit masivní nárůst poptávky vyplývající z panické nákupy základních potřeb. Data z prodeje, dodavatelského řetězce, zásob a zásob byly analyzovány, aby poskytovaly informace v reálném čase pro požadované opravy, aby se minimalizovaly výpadky a optimalizoval dodavatelský řetězec. Řešení pomohlo přímému vnímání z dat POS, aby ermögnilo rozhodování v hodinách místo dnů nebo týdnů. To pomohlo klientovi zlepšit předpověď o 85% a vedlo k nárůstu prodeje o 2%.

Americká oděvní společnost hledala řešení, aby spravovala a poháněla prodej více efektivně v tomto volatilním poptávkovém scénáři během krize COVID-19. Vyvinuli jsme srovnávací pohled na současnou situaci COVID-19, jeho potenciální dopad a výsledek, založený na předchozích scénářích s vysokým dopadem, jako je finanční krize, přírodní katastrofy atd., aby umožnili CFO posoudit celkový dopad a naplánovat další akce. Vyvinuli jsme řešení, které pomohlo front-line obchodním zaměstnancům získat přístup k životně důležitým informacím „na cestách“ prostřednictvím mobilních aplikací. To pomohlo zajistit efektivní zapojení se zákazníky a pohánět přesná a rychlejší obchodní rozhodnutí. Unified Retail Semantics poskytuje životně důležité informace o klíčových KPI, podrobné informace a vizualizace o prodejním potenciálu, rozbití podle segmentu/kategorie, nejlepších a nejhorších prodejců, rychlém srovnání s jinými obchody a podle okresu atd.

Pro bankovní klienta, vytváříme informace a předpovědi kolem chování zákazníků pro Sběr a Zotavení, spravujeme Kreditní rizika; Přemísťujeme zákazníky do Digitálních Kanálů, analyzujeme transakční chování napříč kanály, produktovými řádky, kanálovou únikovou rychlostí a vymýšlíme korekční akci; NBA/NBO pro zákazníka, sledujeme finanční zdraví, příliv, odliv, zákaznické 360, CLTV.

Jak mohou podniky použít tato řešení, aby lépe využily AI/ML, aby poháněly hybnost ve svých podnicích?

Naše AI a ML schopnosti pomáhají podnikům pohánět efektivitu, zkušenosti a nové příjmové prameny. Zde jsou einige příklady, jak pomáháme podnikům pohánět hybnost.

Globální lídr v oblasti výroby zdravotnických prostředků plánoval rozšířit své nabídky z poskytování zdravotnických prostředků pro diabetiky na komplexní diabetesové služby a řešení, využívající informace z bohatého souboru dat o diabetu. Společnost chtěla umožnit propojené služby, vstupující do partnerství s různými hráči, aby poskytla různé typy dat o diabetu, integrovala je a poskytla smysluplné informace, které by mohly být použity pacienty, lékaři, zdravotnickým personálem a jinými hráči v ekosystému. Implementovali jsme integrovanou moderní platformu pro analýzu dat, která integruje různé typy dat z více zdrojů a generuje smysluplné informace, které by mohly být použity. Vyvinuli jsme prediktivní modely, aby poskytly časná varování před katastrofickými lékařskými událostmi a personalizované informace, odhalující chování spojené s glukózovými vzory.

Digitální technologie mají potenciál vyřešit některé z nejtěžších problémů naší doby. Mohou to být kolem rozvoje ekonomiky, zlepšování životů běžných občanů nebo řešení globálních environmentálních výzev. Zde je příklad, jak jsme použili data pro dobro, data pro pohánění sociálních transformací a společenských změn. Spolupracovali jsme s neziskovou organizací, aby umožnili snadný přístup k primární zdravotní péči pro jihoafrickou zemi. Přístup k zdravotní péči byl obrovskou výzvou pro lidi této země, kde většina populace žije kilometry daleko od zdravotnického zařízení. To vážně ohrozilo jejich přístup k základním zdravotnickým službám. Aby se tomu zabránilo, vláda chtěla postavit nová zdravotnická střediska. Cílem bylo určit optimální umístění těchto zdravotnických středisek, aby byla zajištěna dostupnost 95 procent populace do několika kilometrů. Spolupracovali jsme s neziskovou organizací, aby určili optimální umístění zdravotnických středisek, aby byla zajištěna dostupnost maximálního počtu lidí. Byly dva hlavní části pro řešení tohoto problému, výpočet populačních dynamik a optimalizace umístění zdravotnických středisek, aby se maximalizovala dostupnost. Použili jsme světová data o populaci, geografické vzorce, aby pochopili migrační vzorce a modely AI, aby objevily mobilní uživatelskou hustotu a mobilní uživatelské migrační vzorce z anonymizovaných dat mobilních operátorů.

Je něco jiného, co byste rádi sdíleli o Infosys?

Jak se díváme dopředu, nové imperativy pro relevanci Infosys se mění:

1. Od řešení problémů k definování správných problémů, které je třeba vyřešit, a procházíme tuto cestu společně se našimi klienty.
2. Zabývejte se realitou „dekád, které se dějí v týdnech“ prostřednictvím našich akcelerátorů/řešení a naší ekosystémové spolupráce s partnery, aby se dodala výhoda trhu pro naše klienty.

Děkuji za podrobné odpovědi, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Infosys.