Vasu Murthy, SVP und Chief Product Officer bei Cohesity – Interview-Serie

Vasu Murthy ist der SVP und Chief Product Officer bei Cohesity und bringt über 25 Jahre Erfahrung im Bereich Unternehmenssoftware in den Bereichen Datensicherheit, -schutz und -analyse mit. Bevor er zu Cohesity kam, hatte er Führungspositionen bei Rubrik, Oracle (ORCL ) und DataScaler inne und trug dazu bei, das Produktwachstum und die Innovation auf große Scale voranzutreiben.

Cohesity ist der Marktführer im Bereich künstlicher Intelligenz-gesteuerter Datensicherheit. Über 13.600 Unternehmenskunden, darunter über 85 der Fortune 100 und fast 70 % der Global 500, verlassen sich auf Cohesity, um ihre Widerstandsfähigkeit zu stärken und gleichzeitig Erkenntnisse aus ihren umfangreichen Datenbeständen zu gewinnen. Durch die Kombination von Cohesity mit dem Unternehmensdatenschutzgeschäft von Veritas bietet das Unternehmen Lösungen, die Daten vor Ort, in der Cloud und am Rand sichern und schützen.

Sie haben DataScaler mitgegründet, das später von Oracle übernommen wurde. Welche Lektionen aus Ihrer Startup-Erfahrung beeinflussen Ihre Entscheidungen noch heute?

Unser Hauptziel in den Anfangsphasen bei DataScaler war es, den richtigen Markt zu finden. Obwohl wir viele begeisterte Interessenten für das Produkt hatten, übersetzte sich die Begeisterung nicht immer in einen wiederholbaren Anwendungsfall. Die Macht liegt darin, die richtigen Fragen zu stellen. Wenn man nur fragt: “Was würden Sie gerne haben?” oder “Würden Sie dies verwenden?”, sind die Menschen oft in der Vorstellung ihrer idealen Selbst, denken über das nach, was sie in einer perfekten Welt verwenden würden, und es spiegelt nicht unbedingt ihre tägliche Realität wider.

Wenn etwas für einen Kunden wirklich wichtig ist, besteht die Wahrscheinlichkeit, dass er es bereits tut, wahrscheinlich nicht effizient oder angenehm. Er könnte ein unhandliches Produkt verwenden, das er nicht mag, mehr Geld ausgeben oder Dinge manuell tun und wünschen, er könnte Zeit zurückgewinnen. Die besseren Fragen, die man stellen sollte, sind: “Was tun Sie heute, das Ihnen schwerfällt?” oder “Was würde Ihnen Zeit oder Geld sparen?” Wenn man mit den richtigen Fragen beginnt, deckt man Probleme auf, die es wert sind, gelöst zu werden.

Was hat Sie dazu bewogen, von einem Giganten wie Oracle in die schnelle Welt von Rubrik und später Cohesity zu wechseln?

Ich denke über meine Karriere als eine Reihe von Missionen nach. Reid Hoffman bezeichnet es in seinem Buch “The Alliance” als “Transformational Tours”. Eine typische Mission für mich dauert 2-3 Jahre und endet mit einem bestimmten Ergebnis für das Unternehmen, und dann ist es Zeit, an etwas Neuem zu arbeiten. Als ich bei Oracle war, wurde mir ein Projekt gegeben, das zu einer dreijährigen Mission wurde. Als es abgeschlossen war, fragte ich: “Was kommt als Nächstes?” und sie sagten: “Etwas noch Größeres!”, also baute ich ein Team auf und begann mit der nächsten Mission. Dieser Zyklus wiederholte sich, und jedes Mal wuchs die Herausforderung.

Am Ende meiner dritten Mission bei Oracle sehnte ich mich nach etwas, das das Tempo und die Perspektive eines High-Growth-Startups hatte, was mich zu Rubrik führte. Nach dem Börsengang von Rubrik nahm ich mir Zeit, um über das nächste Ziel nachzudenken, und suchte nach einem Team mit einer spannenden Herausforderung, was mich zu meiner Rolle bei Cohesity führte.

Welche einzigartigen Chancen sahen Sie bei Cohesity, die Sie davon überzeugten, dass dies das richtige nächste Kapitel in Ihrer Karriere war?

Cohesities jüngste Übernahme des Unternehmensdatenschutzgeschäfts von Veritas ist genau das Projekt, nach dem ich suchte. Die Gelegenheit, eine Schlüsselrolle bei der Integration der Unternehmen zu spielen und einen reibungslosen Übergang für die große Kundebasis zu gewährleisten, ist sowohl herausfordernd als auch lohnend. Ich bin privilegiert, zur Gestaltung der Kultur, zur Beeinflussung der Produktentwicklung und zum Erfolg dieser Transformation für unsere Mitarbeiter und Kunden beitragen zu können.

Sie sind Cohesity beigetreten, gerade bevor die Veritas-Übernahme stattfand. Was war Ihr erster Fokus als CPO in diesem hochriskanten Moment?

Für einen CPO ist es ebenso wichtig, die Einstellung der Kunden und Mitarbeiter zu verstehen wie die des Produkts und des Marktes. Unsere Kunden sind global, und unsere Mitarbeiter haben unterschiedliche Erfahrungen gemacht. Es ist entscheidend, eine Botschaft zu vermitteln, die bei allen Anklang findet.

Über die Kommunikation hinaus liegt mein Hauptaugenmerk darauf, das Tempo der Innovation, die wir unseren Kunden liefern, zu erhöhen und das Recht zu verdienen, unseren Fußabdruck weiter auszubauen. Es gibt eine Chance, unsere Kunden in die Zukunft der Datensicherheit und künstlicher Intelligenz zu führen.

Cohesity hat eine starke AI-erste Vision. Wie denken Sie über AI als Produktlayer im Vergleich zu einer eingebetteten Fähigkeit nach?

Cohesity nutzt künstliche Intelligenz in allen Aspekten – von der Anomalie-Erkennung und der Datenklassifizierung bis hin zur Unterstützung der Kunden bei der Beschleunigung und Stärkung der Cyber-Wiederherstellung. Mit Hunderten von Exabytes an Daten, die wir verwalten, gibt es eine große Chance, AI-getriebene Erkenntnisse aus der gesamten Plattform zu gewinnen.

Cohesity wurde von Grund auf als Plattform konzipiert, was uns in diesem Markt einzigartig macht. Da sie von Anfang an für die Unterstützung mehrerer Anwendungen ausgelegt wurde, hat Cohesity eine starke Position in vielen Anwendungsfällen im Bereich Daten. Kunden zahlen uns, um ihre Daten in unsere Plattform zu bringen, was uns eine leistungsstarke Gelegenheit gibt, Anwendungen auf dieser Plattform zu entwickeln und bereitzustellen.

Wie definieren Tools wie Cohesity Gaia die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Daten interagieren?

80 % der Unternehmensdaten sind unstrukturiert und traditionell schwer zu verwalten oder zu analysieren, und generative künstliche Intelligenz hat Möglichkeiten eröffnet, Erkenntnisse und Wert aus ihnen zu gewinnen.

Um unstrukturierte Daten zu nutzen, müssen sie von verschiedenen Quellen gesammelt, bereinigt werden, um sicherzustellen, dass sie keine unerwünschten privaten oder sensiblen Daten enthalten, und in unveränderlichen Ansichten für RAG und andere Möglichkeiten zur Gewinnung von Erkenntnissen bereitgestellt werden. Selbst wenn die Daten verfügbar sind, erfordert es erhebliche Anstrengungen, die AI-Infrastruktur aufzubauen, um Erkenntnisse zu liefern.

Die Cohesity-Datenplattform sammelt und sichert bereits Daten aus allen Quellen, und wir haben auch Gaia entwickelt, eine umfassende RAG-Anwendung, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Dies ermöglicht es Benutzern, mit ihren Daten mithilfe natürlicher Sprache zu interagieren, wertvolle Erkenntnisse zu generieren und das Wissen des Unternehmens über verschiedene Datentypen und -standorte hinweg nahtlos zu vereinen.

Welche sind die aufregendsten Kundenanwendungsfälle, die Sie bisher für AI-gesteuerte konversationale Suche und Bedrohungserkennung gesehen haben?

Es gibt so viel Daten weltweit, dass viele Kunden nicht einmal wissen, was sie haben. Die Fähigkeit, dies zu entsperren und für mehr Informationen zu nutzen, ist sehr leistungsfähig für Unternehmen. Ein Aspekt, den ich besonders interessant finde, ist das Konzept der Datensouveränität. In der heutigen geopolitischen Situation sind Länder zunehmend besorgt darüber, ob die in ihren Grenzen gespeicherten Daten ihren Bürgern die Kontrolle geben. Eine Frage, die insbesondere im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz aufkommt, ist, ob diese AI-Dienste in der Cloud gehostet werden. Menschen sind besorgt darüber, ob sie auf ihre Daten zugreifen können und wer Zugriff darauf hat.

Cohesity ragt in Situationen wie dieser heraus, da es eine Lösung bietet, indem es die Verwaltung von Daten vor Ort ermöglicht. Mit Cohesity müssen Kunden ihre Daten nicht in die Cloud verschieben oder sich Sorgen darüber machen, dass Entitäten sie in anderen Ländern verwalten. Die wachsende Sorge um Datensouveränität und “Datengravitation” bedeutet, dass mehr Organisationen Dinge vor Ort halten möchten, und wir können genau diese Lösung bieten, indem wir mit unseren Hardware-Partnern und NVIDIA zusammenarbeiten.

Wie stellen Sie sicher, dass es eine Übereinstimmung zwischen Produkt, Design und Dokumentation gibt – insbesondere wenn Sie AI-erste Erfahrungen starten?

Der Erfolg eines Unternehmens hängt davon ab, dass alle Funktionen in Harmonie arbeiten – nicht nur Produkt, Design und Dokumentation. Ideen können von überall herkommen, und wenn die Menschen gehört werden, fühlen sie ein Gefühl der Zugehörigkeit, das zum besten Ergebnis führt.

Es ist wichtig, alle Beteiligten von Anfang an einzubeziehen, ihnen zuzuhören und sicherzustellen, dass sie alle ein Mitspracherecht bei den Ergebnissen haben. Produktteams müssen gute Ideenkuratoren sein und helfen, Prioritäten zu setzen, Designer müssen die Kundenerfahrung im Vordergrund halten, und Dokumentationsteams müssen sich darauf konzentrieren, die Zeit, die in Dokumenten verbracht wird, zu minimieren, indem sie mit Designern zusammenarbeiten und gelegentlich Inline-Anleitungen bereitstellen. Künstliche Intelligenz spielt eine große Rolle bei der Entwicklung und Bereitstellung dieser Erfahrung.

Welche Rahmenbedingungen helfen Ihnen, zwischen Kundenproblemen, visionärer Innovation und technischer Schulden zu priorisieren?

Es lohnt sich, von den Grundprinzipien aus zu beginnen, wenn man Prioritäten bestimmt und den Ansatz formt. Rahmenbedingungen können hilfreich sein, um dies zu kommunizieren, insbesondere wenn sie gut ausgerichtet sind. Ich glaube jedoch, dass die meisten Produkte allgemein in drei Kategorien eingeteilt werden können.

Erstens gibt es neue Produkte mit wenigen Kunden, bei denen die Innovation im Vordergrund stehen sollte. Dann gibt es die Kernprodukte, die das Brot und die Butter sind. Innovation ist hier wichtig, aber die Lösung von Kundenproblemen sollte auch Priorität haben. Zuletzt gibt es langfristige, etablierte Produkte, die fest etabliert sind. In diesem Fall verschiebt sich der Fokus mehr auf die Lösung von Kundenproblemen und technischen Schulden.

Welche Ziele haben Sie für Cohesities Produktportfolio in den nächsten 12 bis 18 Monaten?

Wir haben so viel entdeckt, das zwischen Cohesity und Veritas’ Unternehmensdatenschutzgeschäft passt, seit der Übernahme. Es ist das Schnellste, was ich je gesehen habe, dass zwei Produktserien zusammengekommen sind. In Veritas’ letzter Iteration wandelten sie ihre Backup-Lösung in eine Reihe von Microservices in Containern um. Cohesity hingegen begann als containerbasierte Anwendungsplattform, die auf einer flexiblen Datenlage aufbaut. Da die Datenplattform mit beiden arbeitet, kann man Veritas-Dienste einfach auf die Cohesity-Plattform setzen, und alles funktioniert reibungslos.

In den nächsten 12 bis 18 Monaten möchten wir, dass unsere Workload-Unterstützung, Datensicherheit und AI-Dienste für alle unsere Kunden gemeinsam genutzt werden. Wir bauen auch einen nahtlosen Upgrade-Pfad für alle Kunden, um zu einer zukunftssicheren Plattform für ihre Daten zu gelangen.

Ein Produkt, auf das ich besonders gespannt bin, ist RecoveryAgent, Cohesities neue Agentic-AI-Cyber-Orchestrierungslösung. Das erste neue Angebot aus den gemeinsamen Entwicklungsbestrebungen von Cohesity und Veritas bietet Kunden eine einfache Cyber-Wiederherstellungs-Vorbereitung, -Testung und -Automatisierung, um ihre Sicherheitspostionen zu stärken, das Vertrauen in die Reaktion auf Vorfälle zu erhöhen und die Einhaltung von Vorschriften nachzuweisen.

Welchen Rat würden Sie anderen CPOs geben, die sich in dieser von künstlicher Intelligenz dominierten Landschaft bewegen?

Menschen spüren den dringenden Bedarf, künstliche Intelligenz in Anwendungen zu integrieren. Oftmals geschieht dies in Form der Vereinfachung von Workflows und der Unterstützung der Menschen bei der Steigerung ihrer Produktivität. Während dies für Kunden nützlich ist, ist es unwahrscheinlich, dass Kunden erheblich mehr für diese inkrementelle Produktivitätssteigerung zahlen.

Wahre AI-Differenzierung erfordert das vollständige Neudenken von Workflows, die von künstlicher Intelligenz getrieben werden. Die Technologie entwickelt sich rasch und wird wertvoller, wenn die Genauigkeit der künstlichen Intelligenz verbessert wird. Künstliche Intelligenz kann großartig für natürliche Sprachinteraktionen und einige Planungen sein, die Kernlogik erfordert jedoch noch viel Validierung, Überwachung, Fehlerkorrektur und Unterstützung. Während künstliche Intelligenz-Anwendungen mit der Zeit verbessert werden, gibt es Geld zu verdienen in künstlicher Intelligenz und Dateninfrastruktur.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Cohesity besuchen.