Сатيش Х.С. Исполнительный вице-президент, Данные и Аналитика в Infosys – Интервью

Сатиш – исполнительный вице-президент и глобальный руководитель портфеля услуг данных и аналитики Infosys.

Можете ли вы рассказать нам, чем занимается Infosys?

Infosys – глобальный лидер в области цифровых услуг и консалтинга следующего поколения. Мы помогаем клиентам в 46 странах ориентироваться в их цифровой трансформации. Благодаря более чем три десятилетия опыта в управлении системами и работой глобальных предприятий, мы умело направляем наших клиентов через их цифровое путешествие. Мы делаем это, обеспечивая предприятие ядром, работающим на основе искусственного интеллекта, которое помогает расставлять приоритеты в выполнении изменений. Мы также наделяем бизнес гибкой цифровой технологией для достижения беспрецедентных уровней производительности и удовлетворенности клиентов. Наша всегда включенная программа обучения стимулирует их непрерывное совершенствование за счет построения и передачи цифровых навыков, опыта и идей из нашей инновационной экосистемы.

Вы сейчас являетесь руководителем бизнеса по данным и аналитике в Infosys. Что включает в себя эта роль и как выглядит ваша повседневная деятельность?

Я работаю в Infosys более 25 лет. В моей текущей роли основная ответственность заключается в руководстве бизнесом по данным и аналитике, а также цифровым портфелем в Infosys. Эта роль предполагает определение стратегического видения для того, чтобы быть ключевым и актуальным глобальным партнером для наших клиентов, имеющим сильную репутацию на рынке, подтвержденную возможностями, емкостью и отличным выполнением.

Кризис пандемии дал нам некоторое время, чтобы отступить и重新 посмотреть на наш бизнес, понять потребности наших клиентов сегодня и завтра. Очевидно, что большинство предприятий ускорят свою цифровую трансформацию, а также адаптацию к изменениям для решения проблемы последствий нарушения бизнеса. Получив хорошее понимание контекста, мы оживили наши стратегические планы для нашего бизнеса и команд доставки клиентов. Типичный день – это смесь обзора прогресса по стратегическим темам, гибкости для удовлетворения потребностей бизнеса и клиентов, а также постоянного контакта с нашей экосистемой – нашими клиентами, партнерами и командами. Заботьтесь о людях, и люди позаботятся о бизнесе.

Как вы лично стали интересоваться наукой о данных?

Я всегда был очарован силой данных и их эволюцией от отчетов до бизнес-аналитики, искусственного интеллекта и питания будущего предприятий, экосистем, экономик и обществ. Благодаря осведомленности о силе данных и искусстве возможного, не удивительно, что это одна из самых востребованных ролей в отрасли, имеющая силу сделать разницу. Когда я получил возможность сменить передачу в Infosys, я воспользовался этой возможностью!

Можете ли вы обсудить, как плохие операции по аналитике данных способствовали экономическому спаду, вызванному пандемией COVID-19?

COVID-19 приносит нарушения в беспрецедентных масштабах по всему миру и во всех отраслях. Предприятия осознали свою неспособность реагировать в режиме реального времени, чтобы смягчить потери, возникающие из-за нарушений спроса, поставок, сохранения рабочей капитала, предоставления высококачественной услуги клиентам и монетизации новых возможностей для роста

• Российская промышленность была одной из наиболее пострадавших отраслей, многие игроки столкнулись с резким спадом доходов в краткосрочной перспективе и более медленным восстановлением в долгосрочной перспективе. Социальное дистанцирование приводит к новому потребительскому поведению и предпочтениям.
• Для производственной промышленности цепочка поставок наиболее пострадала, с нарушениями в таких областях, как поставки, логистика, операции и запасы.
• Для телекоммуникационной отрасли, когда люди работают из дома, сетевая емкость и производительность наиболее пострадали из-за роста спроса. Была потребность в предложениях, которые позволят работать удаленно, обеспечить бесперебойную связь и платформы для сотрудничества. Кроме того, отсутствие безопасности данных сделало предприятия уязвимыми для рисков.

Сильная способность по данным имеет положительное подкрепление цифровой эволюции предприятия, поскольку они становятся родными для данных, родными для цифры. Звучная стратегия данных и аналитики может помочь решить типичные проблемы, с которыми сталкиваются предприятия во время кризиса пандемии в режиме реального времени, обеспечить гибкость предприятия для адаптации и реагирования на изменения на рынке, снижать риски бизнес-моделей, получать интеллект на уровне предприятия/отрасли для принятия решений на основе данных и тем самым обеспечить устойчивость для предприятия и экономики.

Каково ваше мнение о федеративном обучении для сбора данных?

Есть большой потенциал в подключении не подключенных данных в рамках предприятия или его экосистемы. Однако данные необходимо собирать в пределах ограничений регулирования и конфиденциальности, учитывая неизбежные границы вокруг данных.

Есть потенциал в использовании федеративного обучения следующим образом:

• Когда данные принадлежат нескольким сущностям, например, разным банкам, которые могут быть не готовы выпустить свои данные, но готовы сотрудничать, чтобы иметь обученные модели для проблем, пораженных нехваткой данных, например, обнаружения мошенничества.
• Когда данные принадлежат одной и той же корпоративной сущности, но ограничены движением данных через географические границы – типично для многонациональных компаний. Крайний пример этого применяется к данным, таким как данные с камер наблюдения в магазине, где поток данных может не покидать магазин.
• Когда данные принадлежат конкретным лицам, и они соглашаются поделиться своими данными для построения моделей для общей цели без выхода данных из своих личных устройств, которые могут быть мобильными телефонами или планшетами.

Какие из решений по аналитике данных предлагает Infosys?

Предприятия ориентируются в своей цифровой трансформации, питаемой данными, на 3 горизонтах.

На горизонте 1 мы помогаем предприятиям стать управляемыми данными, чтобы принимать лучшие решения и монетизировать данные. Этот горизонт – все о бизнес-аналитике и аналитике.

С ростом цифровых технологий след от данных также растет enormно. Слияние данных и цифровых технологий позволяет предприятиям инновировать, преобразовывать и переосмысливать свой бизнес. Горизонт 2 – все о том, чтобы стать родным для данных, родным для цифры, живым предприятием, чтобы конкурировать с цифровыми компаниями и реагировать на сигналы изменения в режиме реального времени. Этот горизонт – все о больших данных, цифровых технологиях, облаке и искусственном интеллекте.

Горизонт 3 – о питании более крупной экономики, построенной на основе связанных экосистем и инноваций для нарушения традиционных отраслевых границ. По мере эволюции этого континуума цифровая экономика приводит к экономике, основанной на данных. Данные – это новый капитал, который обеспечивает следующее поколение нарушения структуры отрасли, трансформации экономики и общества. Этот горизонт питается слиянием технологий, таких как Интернет вещей, искусственный интеллект, блокчейн, 5G, вычисления на краю и XR, чтобы назвать несколько.

Наша стратегия питается богатым набором решений, которые ускоряют цифровую трансформацию:

Информационная сетка Infosys: платформа управления данными, управляемая метаданными, которая использует все технологии бизнес-аналитики на месте и в облаке.

Аналитический рабочий стол Infosys: обеспечивает самообслуживаемую аналитику.

Решение Infosys Genome: обеспечивает прогностическую и прескриптивную аналитику для получения личных или поведенческих сведений о клиентах.

Решение Infosys Vision Analytics: использует последние достижения в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения и GPU для обработки нескольких потоков видеоданных в режиме реального времени.

Цифровой мозг: система предвидения, которая организует интеллектуальное поведение с помощью графического знания и когнитивных сервисов.

Чувствительный маркетинг: позволяет предприятиям осознать чувствительный маркетинговый экосистему, которая чувствует, реагирует и активирует интеллект для доставки “гипер” персонализации, социального и цифрового маркетинга, связанного физического и цифрового опыта с оптимизацией маркетинговых расходов и традиционных и цифровых каналов.

Чувствительная цепочка поставок: высокие ожидания клиентов и постоянно расширяющиеся рынки/каналы/продуктовые линейки требуют от предприятий адаптироваться к быстро меняющимся сценариям с помощью чувствительных решений по цепочке поставок, использующих машинное обучение для использования основных закономерностей в данных лучше, чем традиционные бизнес-правила.

Какой уровень улучшения эффективности и производительности вы видели у компаний, которые реализовали некоторые из этих решений по аналитике данных, предлагаемых Infosys?

Вот несколько примеров того, как мы помогли клиентам сделать больше с их данными.

Для ведущего потребительского технологического предприятия мы доставляем сведения ключевым бизнес-функциям, таким как маркетинг, обнаружение мошенничества, операции, продажи, розничная торговля и продукты. Мы модернизировали их ландшафт данных более чем за десятилетие, от EDM на основе Oracle (ORCL ) до EDW на основе Teradata, гибридного ландшафта больших данных до поликloud-архитектуры, дополненной экосистемой AI Labs для корпоративного внедрения искусственного интеллекта и обеспечения эластичности во время новых продуктовых запусков.

Мы помогаем ведущему производителю потребительских товаров освободить значительную ценность для их команд по управлению брендами и маркетингу, осознавая маркетинговый мозг, управляемый данными, как услугу, чтобы наделить маркетологов действенными сведениями из экспериментов и связанного потребительского опыта, используя корпоративные данные, цифровые данные, социальные данные, данные о потреблении POS (от розничных продавцов) и данные из внешних агентств. Это помогает их маркетологам брендов получить понимание производительности маркетинговых каналов в режиме реального времени против продаж, вовлеченности потребителей в их рекламу для стимулирования роста, а также оптимизации маркетинговых расходов.

Для глобальной компании по производству потребительских товаров мы помогли выявить правильных лидеров мнений (KOL), чтобы сотрудничать, которые имели последователей, тесно связанных с целевым рынком бренда по географии, демографии, интересам и соответствию целям бренда и его кампаний. Используя комбинацию лучшего инструмента аналитики инфлюенсеров и наших собственных моделей классификации текста ML для определения восприятия последователей KOL, мы исключили потраченные средства на 54% и оптимизировали расходы на KOL.

Для глобального фармацевтического лидера продажи и маркетинг стремились ускорить новые данные о на борту для нового бренда лекарств от редких заболеваний. Мы доставили зону обнаружения данных, преобразование HCO/HCP, оптимизировали обработку данных для их онкологических, кардиологических, женского здоровья и радиологических подразделений. Это позволило многоканальному маркетингу, улучшило продажи по каналам, ускорило время выхода на рынок для новых брендов и обеспечило богатые сведения о результатах лечения пациентов.

Мы помогаем клиентам обеспечить бизнес-устойчивость с помощью данных и сведений в условиях COVID:

Ведущий производитель потребительских товаров искал модель прогнозирования спроса, чтобы пройти через кризис. Мы реализовали Решение Infosys по обнаружению спроса в режиме реального времени, позволяющее клиенту анализировать сигналы спроса, связанные с продажами для конкретного бренда, потреблением, ценами и социально-экономическими факторами. Решение помогло клиенту учесть значительный скачок спроса, вызванный паническими покупками необходимых товаров. Данные о продажах, цепочке поставок, запасах и запасах в магазине были проанализированы, чтобы обеспечить сведения в режиме реального времени для необходимых корректировок, помочь минимизировать отсутствие товаров на складе и оптимизировать цепочку поставок. Решение помогло прямому обнаружению из данных POS, что позволило принимать решения в течение часов, а не дней или недель. Это помогло клиенту улучшить точность прогнозирования до 85% и привело к увеличению продаж на 2%.

Американская компания по производству одежды искала решение для управления и стимулирования продаж более эффективно в этом волатильном спросе во время кризиса COVID-19. Мы разработали сравнительный обзор текущей ситуации COVID-19, ее потенциального воздействия и результата, основанный на предыдущих высокоэффективных сценариях, таких как финансовый кризис, природные катаклизмы и т. д., чтобы позволить финансовому директору оценить общее воздействие и спланировать дальнейшие действия. Мы разработали решение, которое помогло сотрудникам магазина получить доступ к важным сведениям “на ходу” через мобильные приложения. Это помогло обеспечить эффективное взаимодействие с их клиентами и более точные и быстрые бизнес-решения. Решение “Объединенная розничная семантика” обеспечивает важные сведения о ключевых показателях эффективности, подробную информацию и визуализацию потенциала продаж, разбивку по сегменту/категории, лучших и худших продавцов, быстрое сравнение с другими магазинами и по району и т. д.

Для банковского клиента мы создаем сведения и прогнозы о поведении клиентов для сбора и восстановления средств; перемещаем клиентов в цифровые каналы, анализируя поведение транзакций по каналам, линейкам продуктов, скорости оттока клиентов и разрабатываем корректирующие меры; NBA/NBO для клиента, отслеживая финансовое здоровье, приток, отток, сведения о клиенте 360, CLTV.

Как предприятия могут использовать эти решения, чтобы лучше использовать искусственный интеллект и машинное обучение для стимулирования импульса в своем бизнесе?

Наши возможности искусственного интеллекта и машинного обучения помогают предприятиям стимулировать эффективность, опыт и новые потоки доходов. Вот несколько примеров того, как мы помогаем предприятиям стимулировать импульс.

Глобальный лидер в производстве медицинских устройств планировал расширить свою линейку продуктов от поставщика медицинских устройств для диабета до комплексных услуг и решений для диабета, используя сведения из богатого набора данных о диабете. Компания намеревалась обеспечить услуги “Connected Care” за счет партнерства с различными игроками для предоставления различных данных, связанных с диабетом, интеграции их и предоставления осмысленных сведений, которые можно использовать пациентами, врачами, медицинским персоналом и другими игроками экосистемы. Мы реализовали интегрированную современную платформу аналитики данных, которая интегрирует различные данные из нескольких источников и генерирует осмысленные сведения, которые можно использовать. Мы разработали прогностические модели для обеспечения раннего предупреждения о катастрофических медицинских событиях и персонализированных сведений, открывая поведение, связанное с закономерностями глюкозы.

Цифровые технологии имеют потенциал решить некоторые из самых сложных проблем нашего времени. Это может быть связано с развитием экономики, улучшением жизни обычных граждан или решением глобальных экологических проблем. Вот пример того, как мы использовали данные для добра, данные для стимулирования социальных преобразований и социальных изменений. Мы сотрудничали с НПО, чтобы обеспечить легкий доступ к первичной медицинской помощи для страны в Южной Африке. Доступ к медицинской помощи был огромной проблемой для людей этой страны, где большинство населения живет километрами от медицинского учреждения. Это серьезно препятствовало их доступу к необходимым медицинским услугам. Чтобы противостоять этому, правительство хотело построить новые медицинские посты. Целью было определить оптимальные места этих новых медицинских постов, чтобы обеспечить, чтобы 95% населения имели доступ к медицинским центрам в пределах нескольких километров. Мы сотрудничали с НПО, чтобы определить оптимальные места этих медицинских постов, чтобы обеспечить их доступность для максимального числа людей. Были два ключевых аспекта решения этой проблемы: вычисление динамики населения и оптимизация местоположения медицинских постов для обеспечения максимальной доступности. Мы использовали мировые данные о населении, геопространственные закономерности, чтобы понять миграционные закономерности, и модели искусственного интеллекта, чтобы обнаружить плотность пользователей мобильной сети и закономерности миграции пользователей из анонимных данных оператора мобильной сети.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться об Infosys?

Когда мы смотрим вперед, новые императивы для актуальности Infosys меняются:

1. От решения проблем к постановке правильных проблем для решения и прохождения этого пути вместе с нашими клиентами.
2. Справиться с реальностью “десятилетий, происходящих за недели” через наши ускорители/решения и нашу экосистемную сотрудничество с партнерами для обеспечения преимущества времени выхода на рынок для наших клиентов.

Спасибо за подробные ответы, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Infosys.