Satish H.C. Phó Chủ tịch Điều hành, Dữ liệu & Phân tích tại Infosys – Loạt phỏng vấn

Satish là Phó Chủ tịch Điều hành và Trưởng bộ phận toàn cầu về dịch vụ dữ liệu và phân tích của Infosys.

Bạn có thể chia sẻ với chúng tôi về Infosys không?

Infosys là một công ty hàng đầu toàn cầu trong lĩnh vực dịch vụ và tư vấn số thế hệ tiếp theo. Chúng tôi giúp khách hàng ở 46 quốc gia điều hướng quá trình chuyển đổi số của họ. Với hơn ba thập kỷ kinh nghiệm trong việc quản lý hệ thống và hoạt động của các doanh nghiệp toàn cầu, chúng tôi chuyên nghiệp dẫn dắt khách hàng của mình thông qua hành trình số của họ. Chúng tôi làm điều này bằng cách cho phép doanh nghiệp với một lõi được trang bị AI giúp ưu tiên thực hiện thay đổi. Chúng tôi cũng trao quyền cho doanh nghiệp với số hóa linh hoạt để mang lại mức độ hiệu suất và sự hài lòng của khách hàng chưa từng có. Chương trình học không ngừng của chúng tôi thúc đẩy sự cải thiện liên tục của họ thông qua việc xây dựng và chuyển giao kỹ năng, chuyên môn và ý tưởng số từ hệ sinh thái đổi mới của chúng tôi.

Bạn hiện là Trưởng bộ phận Kinh doanh của Dữ liệu & Phân tích tại Infosys. Vai trò này bao gồm những gì và ngày làm việc của bạn trông như thế nào?

Tôi đã gắn bó với Infosys trong hơn 25 năm. Trong vai trò hiện tại, trách nhiệm chính của tôi là Trưởng bộ phận Kinh doanh của Dữ liệu & Phân tích và các danh mục số tại Infosys. Vai trò này bao gồm việc xác định tầm nhìn chiến lược để trở thành một đối tác toàn cầu quan trọng và có uy tín trên thị trường, được hỗ trợ bởi khả năng, năng lực và thực hiện xuất sắc.

Khủng hoảng đại dịch đã mang lại cho chúng tôi thời gian tập trung vào việc xem xét lại kinh doanh và hiểu nhu cầu của khách hàng hiện tại và tương lai. Rõ ràng rằng hầu hết các doanh nghiệp sẽ tăng tốc hành trình chuyển đổi số của mình, cùng với những thay đổi thích ứng để đối phó với hậu quả của gián đoạn kinh doanh. Với sự hiểu biết về bối cảnh, chúng tôi đã làm mới kế hoạch chiến lược cho kinh doanh và các đội giao hàng của khách hàng. Một ngày điển hình là sự kết hợp giữa việc xem xét tiến độ trên các chủ đề chiến lược, sự linh hoạt để đáp ứng nhu cầu kinh doanh và khách hàng, và tiếp tục gắn kết với hệ sinh thái của chúng tôi – khách hàng, đối tác và đội ngũ của chúng tôi. Bạn chăm sóc con người và con người sẽ chăm sóc kinh doanh.

Làm thế nào bạn trở nên quan tâm đến khoa học dữ liệu?

Tôi đã bị thu hút bởi sức mạnh của Dữ liệu và sự tiến hóa của nó từ Báo cáo đến BI đến AI đến việc cung cấp năng lượng cho tương lai của Doanh nghiệp, Hệ sinh thái, Kinh tế và Xã hội. Nhận thức được sức mạnh của dữ liệu và nghệ thuật có thể, không có gì ngạc nhiên khi đây là một trong những vai trò được săn đón nhất trong ngành với khả năng tạo ra sự khác biệt. Khi tôi có cơ hội chuyển số tại Infosys, tôi đã nắm lấy cơ hội!

Bạn có thể thảo luận về cách các hoạt động phân tích dữ liệu kém đã góp phần vào sự sụp đổ kinh tế từ đại dịch COVID-19 không?

COVID-19 đang gây ra những gián đoạn chưa từng có trên toàn cầu và trong tất cả các phân khúc ngành. Các doanh nghiệp nhận ra sự không thể phản ứng theo thời gian thực để giảm thiểu tổn thất phát sinh từ gián đoạn nhu cầu, cung ứng, bảo tồn vốn lưu động, cung cấp dịch vụ chất lượng cao cho khách hàng và kiếm tiền từ các cơ hội mới để tăng trưởng

• Ngành bán lẻ là một trong những phân khúc bị ảnh hưởng nặng nề nhất với nhiều người chơi phải đối mặt với sự sụt giảm doanh thu mạnh trong ngắn hạn và phục hồi chậm trong dài hạn. Giữ khoảng cách xã hội đang dẫn đến hành vi và sở thích tiêu dùng mới.
• Đối với ngành sản xuất, chuỗi cung ứng bị ảnh hưởng nhiều nhất với gián đoạn trong các lĩnh vực cung cấp, hậu cần, hoạt động và hàng tồn kho.
• Đối với ngành Viễn thông, với mọi người làm việc từ nhà, khả năng và hiệu suất của mạng đang bị ảnh hưởng nặng nề nhất do nhu cầu tăng vọt. Có nhu cầu về các dịch vụ cho phép làm việc từ xa, kết nối không gián đoạn và các nền tảng để cộng tác. Ngoài ra, thiếu an ninh dữ liệu đã khiến các doanh nghiệp dễ bị rủi ro.

Khả năng Dữ liệu mạnh mẽ có tác động tích cực đến sự tiến hóa số của Doanh nghiệp khi chúng trở thành Doanh nghiệp bản địa Dữ liệu, Doanh nghiệp bản địa Số. Một chiến lược Dữ liệu & Phân tích vững chắc có thể giúp giải quyết các thách thức điển hình mà Doanh nghiệp phải đối mặt trong cuộc khủng hoảng đại dịch theo thời gian thực, đảm bảo sự linh hoạt của doanh nghiệp để thích ứng và phản ứng với thay đổi trên thị trường, giảm thiểu rủi ro cho mô hình kinh doanh, thu hút thông tin cấp doanh nghiệp / cấp ngành để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu & amp; do đó cho phép sự phục hồi của Doanh nghiệp và Kinh tế.

Bạn có quan điểm gì về học liên kết để thu thập dữ liệu?

Có tiềm năng lớn trong việc kết nối dữ liệu không kết nối trong phạm vi của một Doanh nghiệp hoặc hệ sinh thái của nó. Tuy nhiên, dữ liệu cần được thu thập trong phạm vi của các quy định và quyền riêng tư trong khi đối phó với các ranh giới không thể tránh khỏi xung quanh dữ liệu.

Có tiềm năng trong việc tận dụng học liên kết theo các cách sau:

• Khi dữ liệu thuộc về nhiều thực thể, chẳng hạn như các ngân hàng khác nhau, những người có thể không muốn để dữ liệu của họ ra ngoài, nhưng sẵn sàng hợp tác để đào tạo mô hình cho các vấn đề bị ảnh hưởng bởi sự khan hiếm dữ liệu, chẳng hạn như phát hiện gian lận.
• Khi dữ liệu thuộc về cùng một thực thể doanh nghiệp, nhưng bị hạn chế bởi việc di chuyển dữ liệu qua các ranh giới địa lý – điển hình của các công ty đa quốc gia. Ví dụ cực đoan của điều này áp dụng cho dữ liệu nguồn như dữ liệu từ camera giám sát của cửa hàng, luồng dữ liệu có thể không được phép rời khỏi khuôn viên của cửa hàng.
• Khi dữ liệu thuộc về các cá nhân cụ thể và họ đồng ý chia sẻ dữ liệu của mình để xây dựng mô hình cho một mục đích chung mà không để dữ liệu rời khỏi thiết bị cá nhân của họ, có thể là điện thoại di động hoặc máy tính bảng.

Một số giải pháp phân tích dữ liệu được Infosys cung cấp là gì?

Doanh nghiệp đang điều hướng chuyển đổi số của họ được cung cấp bởi dữ liệu trên 3 đường chân trời.

Ở Đường chân trời 1, chúng tôi giúp doanh nghiệp trở nên dẫn dắt bởi dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn và kiếm tiền từ dữ liệu. Đường chân trời này là tất cả về Trí tuệ kinh doanh & Phân tích.

Với sự采用 ngày càng tăng của số hóa, dấu chân dữ liệu cũng đang phát triển đáng kể. Sự kết hợp của dữ liệu và số hóa đang cho phép doanh nghiệp Đổi mới, Chuyển đổi và Tái tưởng tượng kinh doanh của họ. Đường chân trời 2 là tất cả về việc trở thành Doanh nghiệp bản địa Dữ liệu, Doanh nghiệp bản địa Số để cạnh tranh với các công ty sinh ra số và phản ứng với tín hiệu thay đổi theo thời gian thực. Đường chân trời này là tất cả về Phân tích Dữ liệu lớn, Số hóa, Đám mây và Trí tuệ nhân tạo.

Đường chân trời 3 là về việc cung cấp năng lượng cho một nền kinh tế được cung cấp bởi dữ liệu lớn hơn, được xây dựng trên các hệ sinh thái kết nối và đổi mới để phá vỡ các ranh giới ngành truyền thống. Khi sự liên tục này tiến hóa, Kinh tế số đang dẫn đến một nền Kinh tế Dữ liệu. Dữ liệu là vốn mới đang thúc đẩy sự phá vỡ thế hệ tiếp theo của cấu trúc ngành, chuyển đổi Kinh tế và Xã hội. Đường chân trời này được cung cấp bởi sự kết hợp của các công nghệ như IOT, Trí tuệ nhân tạo, Blockchain, 5G, tính toán biên, XR để đặt tên.

Chiến lược của chúng tôi được cung cấp bởi một bộ giải pháp phong phú giúp tăng tốc hành trình chuyển đổi số:

Infosys Information Grid: Một nền tảng quản lý dữ liệu được thúc đẩy bởi siêu dữ liệu, tận dụng tất cả các công nghệ BI trên cơ sở và trên đám mây.

Infosys Analytics Workbench: Cho phép phân tích tự phục vụ.

Infosys Genome Solution: Cho phép phân tích dự đoán và quy định để có được thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng.

Infosys Vision Analytics Solution: Tận dụng các tiến bộ mới nhất trong Trí tuệ nhân tạo và tầm nhìn máy tính và GPU để nghiền nát nhiều luồng dữ liệu video theo thời gian thực.

Đầu não Số: Một hệ thống tiên tri giúp điều khiển hành vi thông minh với sự giúp đỡ của đồ thị tri thức và dịch vụ nhận thức.

Tiếp thị Cảm biến: Cho phép Doanh nghiệp nhận ra hệ sinh thái tiếp thị cảm biến, cảm nhận, phản hồi và kích hoạt trí tuệ để cung cấp ”Siêu” Cá nhân hóa, Tiếp thị xã hội & số, trải nghiệm kết nối vật lý và số với tối ưu hóa chi tiêu truyền thông và quảng cáo trên các kênh truyền thống và số.

Chuỗi Cung ứng Cảm biến: Khách hàng có kỳ vọng cao và thị trường / kênh / danh mục sản phẩm ngày càng mở rộng đòi hỏi doanh nghiệp phải thích ứng với các kịch bản thay đổi nhanh chóng với các giải pháp chuỗi cung ứng cảm biến, tận dụng học máy để khai thác các mẫu cơ bản trong dữ liệu tốt hơn so với các quy tắc kinh doanh truyền thống.

Bao nhiêu cải thiện về hiệu suất và hiệu quả bạn đã thấy từ các công ty đã triển khai một số giải pháp dữ liệu được Infosys cung cấp?

Dưới đây là một số ví dụ về cách chúng tôi đã giúp khách hàng làm nhiều hơn với dữ liệu của họ.

Đối với một doanh nghiệp công nghệ tiêu dùng hàng đầu, chúng tôi cung cấp thông tin chi tiết cho các chức năng kinh doanh chính như Tiếp thị, Phát hiện gian lận, Hoạt động, Bán hàng, Bán lẻ và Sản phẩm. Chúng tôi đã hiện đại hóa cảnh quan dữ liệu của họ trong hơn một thập kỷ từ EDM dựa trên Oracle (ORCL ) đến EDW được Teradata cung cấp đến cảnh quan Dữ liệu lớn hỗn hợp đến kiến trúc đa đám mây được tăng cường bởi hệ sinh thái AI Labs cho việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo của Doanh nghiệp và cung cấp tính đàn hồi trong thời gian ra mắt sản phẩm mới.

Chúng tôi đang giúp một công ty hàng tiêu dùng lớn giải phóng giá trị đáng kể cho các đội quản lý thương hiệu và tiếp thị của họ bằng cách nhận ra não tiếp thị được cung cấp bởi dữ liệu để trao quyền cho nhà tiếp thị với thông tin chi tiết có thể hành động từ các thí nghiệm và trải nghiệm tiêu dùng kết nối, tận dụng dữ liệu doanh nghiệp, số, clickstream, dữ liệu xã hội, tiêu thụ POS và dữ liệu truyền thông từ các cơ quan bên ngoài. Điều này đang giúp các nhà tiếp thị thương hiệu của họ nhận được sự hiểu biết theo thời gian thực về hiệu suất của kênh tiếp thị so với doanh số, sự tham gia của người tiêu dùng vào quảng cáo của họ để thúc đẩy tăng trưởng cùng với tối ưu hóa chi tiêu tiếp thị.

Đối với một công ty hàng tiêu dùng toàn cầu về các thương hiệu chăm sóc cá nhân, chúng tôi đã giúp xác định các Nhà lãnh đạo ý kiến chính (KOL) phù hợp để hợp tác, những người có người theo dõi được căn chỉnh chặt chẽ với thị trường mục tiêu của thương hiệu dựa trên địa lý, nhân khẩu học, sở thích và sự phù hợp với mục tiêu và mục tiêu của thương hiệu và chiến dịch. Bằng cách sử dụng sự kết hợp của công cụ phân tích người có ảnh hưởng hàng đầu và mô hình phân loại văn bản ML của riêng chúng tôi để xác định nhận thức của người theo dõi về KOL, chúng tôi đã loại bỏ phạm vi tiếp cận bị浪 phí bằng 54% và tối ưu hóa đô la KOL được chi tiêu.

Đối với một công ty Dược phẩm hàng đầu toàn cầu, bán hàng và tiếp thị đang tìm cách tăng tốc việc trên tàu mới cho việc ra mắt thuốc hiếm gặp. Chúng tôi đã cung cấp khu vực khám phá dữ liệu, biến đổi HCO / HCP, xử lý dữ liệu tối ưu hóa cho các đơn vị ung thư, tim mạch, sức khỏe phụ nữ và X quang. Điều này đã cho phép tiếp thị đa kênh, cải thiện bán hàng trên các kênh, thời gian đưa sản phẩm mới ra thị trường nhanh hơn và thông tin chi tiết phong phú về kết quả bệnh nhân.

Chúng tôi đã giúp khách hàng của mình cho phép sự phục hồi kinh doanh với Dữ liệu & Thông tin trong thời kỳ COVID:

Một công ty hàng tiêu dùng lớn đang tìm kiếm một mô hình dự báo theo nhu cầu, để điều hướng qua cuộc khủng hoảng. Chúng tôi đã triển khai Giải pháp Cảm nhận Nhu cầu theo thời gian thực của Infosys, cho phép khách hàng phân tích tín hiệu nhu cầu liên quan đến doanh số cho thương hiệu cụ thể, tiêu thụ, giá và các yếu tố kinh tế xã hội. Giải pháp đã giúp khách hàng tính đến sự tăng vọt lớn trong nhu cầu do mua sắm hoảng loạn. Dữ liệu từ bán hàng, hàng tồn kho chuỗi cung ứng, hết hàng và hàng tồn kho của cửa hàng đã được phân tích để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực cho việc sửa đổi khóa học cần thiết, giúp giảm thiểu hết hàng và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Giải pháp đã giúp cảm nhận trực tiếp từ dữ liệu POS cho phép đưa ra quyết định trong vài giờ thay vì vài ngày hoặc vài tuần. Điều này đã giúp khách hàng cải thiện dự báo với độ chính xác lên đến 85% và dẫn đến tăng doanh số lên 2%.

Một công ty quần áo của Mỹ đang tìm kiếm một giải pháp để quản lý và thúc đẩy bán hàng hiệu quả hơn trong kịch bản nhu cầu dễ biến động này trong cuộc khủng hoảng COVID-19. Chúng tôi đã phát triển một cái nhìn so sánh về tình hình COVID-19 hiện tại, tác động tiềm năng và kết quả của nó, dựa trên các kịch bản tác động cao trước đó như khủng hoảng tài chính, thảm họa thiên nhiên, v.v. để cho phép Giám đốc tài chính đánh giá tác động tổng thể và lên kế hoạch hành động tiếp theo. Chúng tôi đã phát triển một giải pháp giúp nhân viên cửa hàng tuyến đầu truy cập vào các thông tin chi tiết quan trọng ‘trên đường đi’ thông qua các ứng dụng di động. Điều này đã giúp đảm bảo sự tham gia hiệu quả với khách hàng của họ và đưa ra quyết định kinh doanh chính xác và nhanh chóng hơn. Giải pháp bán lẻ thống nhất cung cấp thông tin chi tiết quan trọng về các KPI chính, thông tin chi tiết và hình ảnh về tiềm năng bán hàng, phân tích theo phân khúc / danh mục, người bán hàng tốt nhất và bán hàng kém nhất, so sánh nhanh với các cửa hàng khác và theo khu vực, v.v.

Đối với khách hàng ngân hàng, chúng tôi đang tạo ra thông tin chi tiết và dự đoán về hành vi của khách hàng cho Thu thập và Phục hồi; Di chuyển khách hàng đến các kênh số bằng cách phân tích hành vi giao dịch trên các kênh, dòng sản phẩm, tốc độ thuộc tính kênh và đề xuất hành động sửa chữa; NBA / NBO cho khách hàng bằng cách theo dõi sức khỏe tài chính, dòng chảy, dòng ra, khách hàng 360, CLTV.

Làm thế nào các doanh nghiệp có thể sử dụng các giải pháp này để tận dụng tốt hơn AI / ML để thúc đẩy động lực trong kinh doanh của họ?

Các khả năng Trí tuệ nhân tạo và Học máy của chúng tôi giúp doanh nghiệp thúc đẩy Hiệu suất, Trải nghiệm & Dòng doanh thu mới. Dưới đây là một số ví dụ về cách chúng tôi đang giúp doanh nghiệp thúc đẩy động lực.

Một công ty hàng đầu toàn cầu trong sản xuất thiết bị y tế, dự định mở rộng các dịch vụ của mình từ việc trở thành nhà cung cấp thiết bị y tế cho bệnh tiểu đường, thành một nhà cung cấp dịch vụ và giải pháp toàn diện cho bệnh tiểu đường bằng cách tận dụng thông tin chi tiết từ tập dữ liệu phong phú về bệnh tiểu đường. Công ty dự định cho phép các dịch vụ Chăm sóc kết nối bằng cách tham gia vào các đối tác với các bên chơi khác nhau để cung cấp nhiều loại dữ liệu liên quan đến bệnh tiểu đường, tích hợp và cung cấp thông tin chi tiết có ý nghĩa. Chúng tôi đã triển khai một nền tảng phân tích dữ liệu hiện đại tích hợp, tích hợp nhiều loại dữ liệu từ nhiều nguồn và tạo ra thông tin chi tiết có thể hành động. Chúng tôi đã phát triển các mô hình dự đoán để cung cấp cảnh báo sớm về các sự kiện y tế thảm khốc và thông tin chi tiết được cá nhân hóa bằng cách tiết lộ các hành vi liên quan đến mẫu glucose.

Công nghệ số có tiềm năng giải quyết một số vấn đề khó khăn nhất của thời đại chúng ta. Những điều này có thể là về phát triển kinh tế, cải thiện cuộc sống của công dân bình thường hoặc giải quyết các thách thức môi trường toàn cầu. Dưới đây là một ví dụ về cách chúng tôi đã sử dụng dữ liệu vì lợi ích tốt, dữ liệu để thúc đẩy chuyển đổi xã hội & thay đổi xã hội. Chúng tôi đã hợp tác với một tổ chức phi chính phủ để cho phép tiếp cận dễ dàng với chăm sóc sức khỏe ban đầu cho một quốc gia ở Nam Phi. Khả năng tiếp cận chăm sóc sức khỏe đã là một thách thức lớn đối với người dân của quốc gia này, nơi hầu hết dân số sống cách xa một cơ sở y tế. Điều này đã cản trở nghiêm trọng khả năng tiếp cận các dịch vụ chăm sóc sức khỏe thiết yếu của họ. Để chống lại điều này, chính phủ muốn xây dựng các trạm y tế mới. Mục tiêu là xác định vị trí của các trạm y tế mới này để đảm bảo 95% dân số có thể tiếp cận các trung tâm y tế trong vài kilômét. Chúng tôi đã hợp tác với tổ chức phi chính phủ để xác định vị trí tối ưu của các trạm y tế này để chúng có thể tiếp cận được với số lượng người tối đa. Có hai phần chính để giải quyết vấn đề này, tính toán động lực dân số và tối ưu hóa vị trí của các trạm y tế để tối đa hóa khả năng tiếp cận. Chúng tôi đã sử dụng dữ liệu dân số thế giới, mẫu không gian địa lý để hiểu mẫu di cư và mô hình Trí tuệ nhân tạo để khám phá mật độ người dùng di động và mẫu di cư người dùng di động từ dữ liệu của nhà mạng di động (MNO) ẩn danh.

Có điều gì khác bạn muốn chia sẻ về Infosys không?

Khi chúng tôi nhìn về phía trước, những điều bắt buộc mới cho sự liên quan của Infosys đang thay đổi:

1. Từ việc giải quyết vấn đề đến việc đặt ra các vấn đề đúng để giải quyết và đi cùng khách hàng của chúng tôi trong cuộc hành trình này.
2. Đầu tư vào thực tế của “thập kỷ xảy ra trong vài tuần” thông qua các giải pháp / giải pháp tăng tốc của chúng tôi và sự hợp tác hệ sinh thái với các đối tác để cung cấp lợi thế thị trường cho khách hàng của chúng tôi.

Cảm ơn bạn đã trả lời chi tiết, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Infosys.