Satish H.C. Executive Vice President, Data & Analytics bei Infosys – Interview-Serie

Satish ist Executive Vice President und globaler Leiter des Data- und Analytics-Service-Portfolios von Infosys.

Könnten Sie uns erzählen, was Infosys macht?

Infosys ist ein globaler Marktführer im Bereich Next-Generation-Digital-Services und Consulting. Wir ermöglichen es Kunden in 46 Ländern, ihre digitale Transformation zu meistern. Mit über drei Jahrzehnten Erfahrung im Management von Systemen und Abläufen globaler Unternehmen steuern wir unsere Kunden sachkundig durch ihre digitale Reise. Wir tun dies, indem wir das Unternehmen mit einem künstlichen Intelligenz-gesteuerten Kern ausstatten, der die Ausführung von Veränderungen priorisiert. Wir ermöglichen es dem Unternehmen auch, mit agiler Digitalisierung im großen Maßstab zu arbeiten, um beispielloser Leistung und Kundenzufriedenheit zu erzielen. Unser ständiges Lernprogramm treibt ihre kontinuierliche Verbesserung durch den Aufbau und die Übertragung von digitalen Fähigkeiten, Fachwissen und Ideen aus unserem Innovationsökosystem voran.

Sie sind derzeit der Business Head of Data & Analytics bei Infosys. Was umfasst diese Rolle und wie sieht Ihr Alltag aus?

Ich bin seit über 25 Jahren bei Infosys. In meiner aktuellen Rolle bin ich hauptsächlich für die Geschäftsführung von Data & Analytics und Digital-Portfolios bei Infosys verantwortlich. Die Rolle beinhaltet die Definition einer strategischen Vision, um ein wichtiger und relevanter globaler Partner für unsere Kunden zu sein, mit einem starken Ruf auf dem Markt, der durch Fähigkeiten, Kapazitäten und großartige Ausführung gestützt wird.

Die Pandemiekrise gab uns einige Zeit, um einen Schritt zurückzutreten und unser Geschäft und die Bedürfnisse unserer Kunden von heute und morgen zu überdenken. Es ist offensichtlich, dass die meisten Unternehmen ihre digitale Transformation beschleunigen werden, zusammen mit den adaptiven Änderungen, um mit den Folgen der Geschäftsunterbrechung umzugehen. Nachdem wir den Kontext verstanden haben, haben wir unsere strategischen Pläne für unser Geschäft und unsere Kundenlieferteams revitalisiert. Ein typischer Tag ist eine Mischung aus der Überprüfung des Fortschritts auf strategische Themen, der Agilität, um Geschäfts- und Kundenbedürfnisse zu erfüllen, und der kontinuierlichen Kommunikation mit unserem Ökosystem – unseren Kunden, Partnern und Teams. Man kümmert sich um die Menschen und die Menschen kümmern sich um das Geschäft.

Wie sind Sie persönlich an die Datenwissenschaft herangekommen?

Ich bin fasziniert von der Macht der Daten und ihrer Evolution von Berichten zu Business Intelligence zu künstlicher Intelligenz, um die Zukunft von Unternehmen, Ökosystemen, Volkswirtschaften und Gesellschaften zu gestalten. Da ich mir der Macht der Daten und der Kunst des Machbaren bewusst bin, ist es kein Wunder, dass dies eine der begehrtesten Rollen in der Branche ist, mit der Macht, einen Unterschied zu machen. Als ich die Gelegenheit bekam, bei Infosys die Gangart zu wechseln, ergriff ich sie!

Können Sie erörtern, wie schlechte Datenanalyse-Operationen zum wirtschaftlichen Zusammenbruch durch die COVID-19-Pandemie beigetragen haben?

COVID-19 bringt Unterbrechungen in beispielloser Weise auf der ganzen Welt und in allen Branchen. Unternehmen erkannten ihre Unfähigkeit, in Echtzeit auf Verluste zu reagieren, die durch Nachfragedisruptionen, die Erhaltung des Working Capitals, die Bereitstellung hochwertiger Dienstleistungen für Kunden und die Monetisierung neuer Wachstumschancen entstanden sind

• Die Einzelhandelsbranche war einer der am stärksten betroffenen Branchen, mit vielen Spielern, die einen steilen Umsatzrückgang im Kurzfristigen und eine langsamere Erholung im Langfristigen erlebten. Soziale Distanzierung führt zu neuen Verbraucherverhaltensweisen und -präferenzen.
• Für die Fertigungsindustrie ist die Lieferkette am stärksten betroffen, mit Unterbrechungen in den Bereichen Lieferung, Logistik, Betrieb und Inventar.
• Für die Telekommunikationsindustrie wird die Netzwerkkapazität und -leistung durch die Arbeit von zu Hause aus am stärksten getroffen, aufgrund der Nachfragespitze nach Angeboten, die Remote-Arbeit, nahtlose Konnektivität und Plattformen für Zusammenarbeit ermöglichen. Es gab auch einen Mangel an Datenicherheit, der Unternehmen anfällig für Risiken gemacht hat.

Eine starke Datenfähigkeit hat eine positive Verstärkung auf die digitale Evolution eines Unternehmens, da sie zu daten-nativen, digitalen Unternehmen wird. Eine solide Daten- und Analytics-Strategie kann helfen, typische Herausforderungen zu meistern, die Unternehmen während der Pandemiekrise in Echtzeit angehen, um Unternehmensagilität zu ermöglichen, auf Veränderungen im Markt zu reagieren, Geschäftsmodelle zu entrisiken, Unternehmens- und Branchenintelligenz zu nutzen, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen und so die Widerstandsfähigkeit von Unternehmen und Volkswirtschaften zu ermöglichen.

Was sind Ihre Ansichten zu verteilter Lernen für die Datenerfassung?

Es gibt ein großes Potenzial, die unverbundenen Daten innerhalb eines Unternehmens oder seines Ökosystems zu verbinden. Allerdings müssen Daten innerhalb der Schranken von Regulierung und Privatsphäre geharvestet werden, während die unvermeidlichen Grenzen um Daten berücksichtigt werden.

Es gibt Potenzial, verteilter Lernen auf folgende Weise zu nutzen:

• Wenn Daten mehreren Entitäten gehören, z.B. verschiedenen Banken, die möglicherweise nicht bereit sind, ihre Daten preiszugeben, aber bereit sind, zusammenzuarbeiten, um Modelle für Probleme zu trainieren, die von Datenknappheit betroffen sind, z.B. Betrugsbekämpfung.
• Wenn Daten derselben korporativen Entität gehören, aber durch die Bewegung von Daten über geografische Grenzen eingeschränkt sind – typisch für multinationale Unternehmen. Das extremste Beispiel dafür ist die Verwendung von Daten aus Ladenüberwachungskameras, deren Datenstrom möglicherweise nicht einmal den Laden verlassen darf.
• Wenn Daten spezifischen Personen gehören und sie bereit sind, ihre Daten zu teilen, um Modelle für einen gemeinsamen Zweck zu erstellen, ohne dass die Daten ihre persönlichen Geräte, wie Mobiltelefone oder Tablets, verlassen.

Was sind einige der Datenanalyse-Lösungen, die von Infosys angeboten werden?

Unternehmen navigieren ihre digitale Transformation, die von Daten über drei Horizonte getrieben wird.

Im Horizon 1 helfen wir Unternehmen, datengetrieben zu werden, um bessere Entscheidungen zu treffen und Daten zu monetisieren. Dieser Horizont ist alles über Business Intelligence & Analytics.

Mit der wachsenden Adoption von Digitalisierung wächst auch der Datenfußabdruck enorm. Die Konvergenz von Daten und Digitalisierung ermöglicht es Unternehmen, zu innovieren, zu transformieren und ihr Geschäft neu zu erfinden. Horizon 2 ist alles über das Werden eines daten-nativen, digitalen Live-Unternehmens, um mit digital geborenen Unternehmen zu konkurrieren und in Echtzeit auf Veränderungssignale zu reagieren. Dieser Horizont ist alles über Big Data Analytics, Digital, Cloud und künstliche Intelligenz.

Horizon 3 ist über die Ermächtigung einer größeren, datengetriebenen Wirtschaft, die auf verbundenen Ökosystemen basiert und die traditionellen Branchengrenzen durcheinanderbringt. Wenn diese Kontinuität evolviert, führt die digitale Wirtschaft zu einer Datenwirtschaft. Daten sind das neue Kapital, das die nächste Generation von Branchenstruktur, Wirtschaft und Gesellschaft antreibt. Dieser Horizont wird durch die Konvergenz von Technologien wie IoT, künstlicher Intelligenz, Blockchain, 5G, Edge-Computing und XR angetrieben.

Unsere Strategie wird durch eine reiche Suite von Lösungen angetrieben, die die digitale Transformationsreise beschleunigen: Um einige zu nennen;

Infosys Information Grid: Eine metadatengetriebene Plattform für Datenmanagement, die alle BI-Technologien auf Premise und in der Cloud nutzt.

Infosys Analytics Workbench: Ermöglicht Self-Service-Analytics.

Infosys Genome Solution: Ermöglicht prädiktive und präskriptive Analytics, um persönliche oder verhaltensbasierte Einblicke in Kunden zu erhalten.

Infosys Vision Analytics Solution: Nutzt die neuesten Fortschritte in künstlicher Intelligenz und Computer-Vision und GPU, um mehrere Datenströme in Echtzeit zu verarbeiten.

Digital Brain: Ein System der Voraussicht, das intelligentes Verhalten mit Hilfe eines Wissensgraphen und kognitiver Dienste orchestriert.

Sentient Marketing: Ermöglicht es Unternehmen, ein sentient Marketing-Ökosystem zu realisieren, das Sinne, Reaktionen und Intelligenz aktiviert, um “Hyper”-Personalisierung, soziale und digitale Marketing, verbundene phygital-Erfahrungen mit Marketing-Effektivität und Medienausgaben-Optimierung über traditionelle und digitale Kanäle zu liefern.

Sentient Supply Chain: Hohe Kundenerwartungen und expandierende Märkte/Kanäle/Produkt-Portfolios erfordern, dass Unternehmen sich an schnell verändernde Szenarien anpassen, mit sentient Supply-Chain-Lösungen, die Muster in Daten besser ausnutzen als traditionelle Geschäftsregeln.

Wie viel Verbesserung an Effizienz und Leistung haben Sie bei Unternehmen gesehen, die einige dieser Datenlösungen von Infosys implementiert haben?

Hier sind einige Beispiele dafür, wie wir unseren Kunden geholfen haben, mehr aus ihren Daten zu machen.

Für ein führendes Verbrauchertechnologie-Unternehmen liefern wir Erkenntnisse an wichtige Geschäftsfunktionen wie Marketing, Betrugsbekämpfung, Betrieb, Verkauf, Einzelhandel und Produkte. Wir haben ihre Datenlandschaft über mehr als ein Jahrzehnt von Oracle (ORCL ) -basierten EDMs zu Teradata-gesteuerter EDW zu Hybrid-Big-Data-Landschaft zu Polycloud-Architektur mit AI-Labs-Ökosystem für Enterprise-AI-Adoption und Elastizität während neuer Produktstarts modernisiert.

Wir helfen einem führenden Konsumgüter-Unternehmen, erheblichen Wert für ihre Marken- und Marketing-Teams zu schaffen, indem wir ein datengetriebenes Marketing-Brain-as-a-Service realisieren, um Marketern mit handlungsfähigen Erkenntnissen aus Experimenten und verbundenen Verbrauchererfahrungen zu versorgen, die Unternehmensdaten, digitale Daten, Social-Daten, POS-Verbrauchsdaten (von Einzelhändlern) und Medien-Daten aus externen Agenturen nutzen. Dies hilft ihren Markenmarketern, ein Echtzeit-Verständnis der Marketing-Kanal-Leistung gegenüber Verkäufen, Kundenzufriedenheit mit ihrer Werbung zu erhalten und den Marketing-Aufwand zu optimieren.

Für ein globales Konsumgüter-Unternehmen halfen wir dabei, die richtigen Meinungsführer (KOLs) zu identifizieren, um mit ihnen zusammenzuarbeiten, die eng mit dem Zielmarkt der Marke übereinstimmen, basierend auf Geografie, Demografie, Interessen und Ausrichtung mit der Marke und ihren Kampagnenzielen. Durch die Verwendung einer Kombination aus erstklassigen Influencer-Analytics-Tools und unseren eigenen ML-Textklassifikationsmodellen, um die Wahrnehmung der KOL durch die Follower zu identifizieren, eliminierten wir verschwendete Reichweite um 54% und optimierten die KOL-Dollarausgaben.

Für ein globales Pharma-Unternehmen suchten Verkauf und Marketing nach einer Beschleunigung der neuen Daten für den Start neuer Marken für seltene Krankheiten. Wir haben eine Daten-Entdeckungszone eingerichtet, HCO/HCP-Transformation, optimierte Datenverarbeitung für ihre Onkologie-, Kardiologie-, Frauen- und Radiologie-Einheiten. Dies ermöglichte Multi-Channel-Marketing, verbesserte Verkäufe über Kanäle, schnelleren Marktzugang für neue Marken und reiche Erkenntnisse über Patientenergebnisse.

Wir haben Kunden geholfen, Geschäftsresilienz mit Daten und Erkenntnissen in COVID-Zeiten zu ermöglichen:

Ein Konsumgüter-Unternehmen suchte nach einem nachfragegetriebenen Vorhersagemodell, um durch die Krise zu navigieren. Wir implementierten die Infosys-Echtzeit-Nachfragesensoren-Lösung, die es dem Kunden ermöglichte, Nachfragesignale in Verbindung mit Verkäufen für die spezifische Marke, Verbrauch, Preis und sozioökonomischen Faktoren zu analysieren. Die Lösung half dem Kunden, die massive Nachfragespitze aufgrund von Panikkäufen von Grundnahrungsmitteln zu berücksichtigen. Daten aus Verkäufen, Lieferketteninventar, Lagerbestand und Lagerinventar wurden analysiert, um Echtzeit-Erkenntnisse für erforderliche Kurskorrekturen zu liefern, um Lagerbestand zu minimieren und die Lieferkette zu optimieren. Die Lösung half dem Kunden, die Vorhersagegenauigkeit um bis zu 85% zu verbessern und führte zu einem Umsatzanstieg von 2%.

Ein amerikanisches Bekleidungsunternehmen suchte nach einer Lösung, um Verkäufe in diesem volatilen Nachfrageszenario während der COVID-19-Krise effektiver zu managen. Wir entwickelten einen vergleichenden Überblick über die aktuelle COVID-19-Situation, ihre potenzielle Auswirkung und Ergebnis, basierend auf früheren hochwirkungsvollen Szenarien wie Finanzkrisen, Naturkatastrophen usw., um es dem Finanzvorstand zu ermöglichen, die Gesamtauswirkung zu bewerten und weitere Maßnahmen zu planen. Wir entwickelten eine Lösung, die es den Mitarbeitern im Einzelhandel ermöglichte, wichtige Erkenntnisse “auf dem Weg” über mobile Anwendungen zu erhalten. Dies half, eine effektive Kundenbindung zu gewährleisten und genaue und schnelle Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die Unified Retail Semantics-Lösung bietet wichtige Erkenntnisse über wichtige Leistungsindikatoren, detaillierte Informationen und Visualisierungen über Verkaufspotenzial, Aufschlüsselung nach Segment/Kategorie, beste und schlechteste Verkäufer, schnellen Vergleich mit anderen Geschäften und nach Bezirk usw.

Für einen Bankkunden erstellen wir Erkenntnisse und Vorhersagen über Kundenverhalten für Inkasso und Recovery, um Kunden zur digitalen Kanalnutzung zu bewegen, indem wir Transaktionsverhalten über Kanäle, Produktlinien, Kanal-Abbruchrate und Korrekturmaßnahmen analysieren; NBA/NBO für den Kunden, indem wir die finanzielle Gesundheit, Ein- und Auszahlungen, Kunden-360, CLTV verfolgen.

Wie können Unternehmen diese Lösungen nutzen, um künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen besser zu nutzen, um Schwung in ihrem Geschäft zu erzeugen?

Unsere künstliche Intelligenz- und Maschinelles-Lernen-Fähigkeiten helfen Unternehmen, Effizienz, Erfahrungen und neue Einnahmequellen zu steigern. Hier sind einige Beispiele dafür, wie wir Unternehmen helfen, Schwung zu erzeugen.

Ein globaler Marktführer im Bereich medizinische Geräte, plante, sein Angebot von einem medizinischen Geräteanbieter für Diabetes zu einem umfassenden Diabetes-Service- und Lösungsanbieter zu erweitern, indem er Erkenntnisse aus den reichen Diabetes-Daten nutzte. Das Unternehmen plante, Connected-Care-Dienste durch Partnerschaften mit verschiedenen Akteuren zu ermöglichen, um eine Vielzahl von Diabetes-bezogenen Daten zu sammeln, zu integrieren und bedeutsame Erkenntnisse zu liefern, die von Patienten, Ärzten, medizinischem Personal und anderen Akteuren des Ökosystems genutzt werden können. Wir implementierten eine integrierte moderne Datenanalyse-Plattform, die eine Vielzahl von Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und bedeutsame Erkenntnisse liefert, die von den genannten Akteuren genutzt werden können. Wir entwickelten prädiktive Modelle, um frühzeitige Warnungen vor katastrophalen medizinischen Ereignissen zu liefern und personalisierte Erkenntnisse, indem wir Verhaltensmuster in Verbindung mit Glukosemustern aufdeckten.

Digitale Technologien haben das Potenzial, einige der härtesten Probleme unserer Zeit zu lösen. Dies kann um die Entwicklung der Wirtschaft, die Verbesserung des Lebens von normalen Bürgern oder die Lösung globaler Umweltprobleme gehen. Hier ist ein Beispiel dafür, wie wir Daten für das Gute, Daten für soziale Transformation und gesellschaftliche Veränderung genutzt haben. Wir haben mit einer NGO zusammengearbeitet, um den Zugang zu primärer Gesundheitsversorgung für ein südafrikanisches Land zu erleichtern. Der Zugang zu Gesundheitsdiensten war für die Bevölkerung dieses Landes, in dem die meisten Menschen Kilometer von einer Gesundheitseinrichtung entfernt leben, eine enorme Herausforderung. Dies behinderte ihren Zugang zu wesentlichen Gesundheitsdiensten erheblich. Um dies zu bekämpfen, wollte die Regierung neue Gesundheitsstationen bauen. Das Ziel war, diese neuen Gesundheitsstationen strategisch zu platzieren, um sicherzustellen, dass 95% der Bevölkerung innerhalb weniger Kilometer Zugang zu Gesundheitszentren haben. Wir haben mit der NGO zusammengearbeitet, um die optimalen Standorte für diese Gesundheitsstationen zu bestimmen, um sie für die größte Anzahl von Menschen zugänglich zu machen. Es gab zwei wichtige Aspekte, um dieses Problem zu lösen: die Berechnung der Bevölkerungsdynamik und die Optimierung der Standorte von Gesundheitsstationen, um die Zugänglichkeit zu maximieren. Wir haben Weltbevölkerungsdaten, geografische Muster genutzt, um Migrationsmuster zu verstehen, und künstliche Intelligenz-Modelle, um mobile Benutzerdichte und mobile Benutzermigrationsmuster aus anonymisierten Mobilfunknetz-Betreibers-Daten zu entdecken.

Gibt es noch etwas, das Sie über Infosys teilen möchten?

Wenn wir in die Zukunft blicken, ändern sich die neuen Imperative für die Relevanz von Infosys:

1. Von der Lösung von Problemen zur Formulierung der richtigen Probleme, die gelöst werden müssen, und gemeinsam mit unseren Kunden diesen Weg zu gehen.
2. Die Realität von “Jahrzehnten, die in Wochen passieren” durch unsere Beschleuniger/Lösungen und unsere Ökosystem-Zusammenarbeit mit Partnern zu meistern, um unseren Kunden einen Zeitvorteil auf dem Markt zu verschaffen.

Vielen Dank für die detaillierten Antworten. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Infosys besuchen Infosys.