Vasu Murthy，Cohesity 首席产品官 – 采访系列

Vasu Murthy 是 Cohesity 的首席产品官，拥有超过 25 年的企业软件经验，跨越数据安全、保护和分析等领域。在加入 Cohesity 之前，他曾在 Rubrik、Oracle (ORCL ) 和 DataScaler 担任领导职务，为产品增长和大规模创新做出了贡献。

Cohesity 是 AI 驱动的数据安全领域的领导者。超过 13,600 家企业客户，包括 85% 的 Fortune 100 公司和近 70% 的全球 500 强公司，都依赖 Cohesity 来增强其恢复力，同时为其海量数据提供 Gen AI洞察。Cohesity 通过与 Veritas 的企业数据保护业务的合并而成立，公司的解决方案可以在本地、云端和边缘保护和安全数据。

您在 DataScaler 的创业经历中，哪些经验仍然指导您的决策？

在 DataScaler 的早期，我们的主要目标是找到产品市场的契合点。虽然我们有很多对产品感兴趣的潜在客户，但这种热情并不总是能转化为可重复的使用案例。关键在于提出正确的问题。如果你只问“您想要什么？”或“您会使用这个吗？”，人们往往会从理想的角度思考，考虑他们在完美世界中需要或想要什么，但这并不总是反映他们日常现实中的需求。

如果某事对客户真正重要，很可能他们已经在做这件事，可能不是很高效或愉快。他们可能正在使用一个他们不喜欢的笨重产品，花费更多的钱，或者手动处理事务，希望能把时间拿回来。更好的问题是：“您今天做什么事情很难？”或“什么能为您节省时间或金钱？”当您提出正确的问题时，您会发现值得解决的问题。

是什么驱使您从 Oracle 这样的大公司转到 Rubrik 和后来的 Cohesity？

我把自己的职业生涯看作是一系列的使命。Reid Hoffman 在他的书《The Alliance》中称之为“变革使命”。对我来说，一个典型的使命持续 2-3 年，结束于业务的特定成果，然后是时候开始新的使命了。在 Oracle，我被分配了一个项目，成为我的一个 3 年使命。完成后，我问：“下一步是什么？”他们说：“更大的事情！”，于是，我组建了一个团队，开始了下一个使命。这种周期不断重复，每次挑战都在增长。

在 Oracle 的第三个使命结束后，我渴望回到高增长初创公司的节奏和视角，这让我加入了 Rubrik。在 Rubrik 上市后，我休假了一段时间，思考下一步，然后加入了 Cohesity，因为这里有一个令人兴奋的挑战。

您在 Cohesity 看到了哪些独特的机会，认为这是您职业生涯的正确下一章？

Cohesity 收购 Veritas 的企业数据保护业务正是我要寻找的项目类型。能够在公司整合过程中发挥关键作用，同时为大量客户提供平稳过渡，这既具有挑战性，又令人满意。我很荣幸能够为公司文化的塑造、产品开发和这一转型的成功做出贡献，既是为了我们的员工，也是为了我们的客户。

您加入 Cohesity 时，公司正处于收购 Veritas 的关键时刻。作为首席产品官，您的首要关注点是什么？

对于一名首席产品官来说，理解客户和员工的思维方式与理解产品和市场一样重要。我们的客户是全球性的，我们的员工经历了不同的情况。向他们传达一个能引起共鸣的信息至关重要。

除了沟通之外，我的首要任务是加快我们为客户提供的创新步伐，并赢得继续扩大我们业务的权利。有机会引导我们的客户走向数据安全和 AI 的未来。

Cohesity 有一个强大的 AI 第一的愿景。您如何看待 AI 作为产品层面与嵌入式能力的关系？

Cohesity 在所有方面都利用了 AI，从检测异常和分类数据到帮助客户加速和增强网络恢复。我们管理着数百个 exabyte 的数据，这为我们提供了一个巨大的机会来解锁 AI 驱动的洞察力。

Cohesity 从一开始就是作为一个平台构建的，这使我们在这个市场中独一无二。由于我们支持多个应用程序，因此我们在数据的许多用例中拥有强大的地位。客户为将数据带入我们的平台付费，这给了我们一个强大的机会来构建和交付基于此的应用程序。

像 Cohesity Gaia 这样的工具如何重新定义企业与其数据的交互方式？

80% 的企业数据是非结构化的，传统上难以管理或分析，而生成性 AI 为从中提取洞察力和价值提供了机会。

为了利用非结构化数据，需要从各种来源收集，清理以确保不包含不需要的私人或敏感数据，并以不可变的视图提供，以便通过 RAG 和其他方式提取洞察力。即使数据可用，构建 AI 基础设施以提供洞察力也需要大量工作。

Cohesity 数据平台已经从所有位置收集和保护数据，我们还构建了 Gaia，一款全面的 RAG 应用程序，用于从数据中提取洞察力。这使用户能够使用自然语言与数据交互，生成有价值的洞察力，并在各种数据类型和位置上无缝地统一公司知识。

您迄今为止看到的最令人兴奋的客户用例是什么，特别是对于 AI 驱动的对话式搜索和威胁检测？

世界上有这么多数据，很多客户甚至不知道自己拥有什么。能够解锁这些数据并利用它们是非常强大的。其中一个我特别感兴趣的概念是数据主权。在今天的全球政治气候下，各国越来越担心其边界内存储的数据是否能让其公民控制。一个经常出现的问题，尤其是在 AI 领域，是这些 AI 服务是否托管在云端。人们担心谁可以访问他们的数据以及如何查询这些数据。

Cohesity 在这种情况下对我来说很突出，因为它提供了一个解决方案，通过实现本地数据管理，客户无需将数据移至云端，也无需担心其他实体在其他国家管理这些数据。随着数据主权和“数据重力”的日益增长，更多组织希望将数据保留在本地，我们可以提供这种解决方案，并与我们的硬件合作伙伴和 NVIDIA 合作。

您如何确保产品、设计和文档在推出 AI 首先体验时的一致性？

公司的成功取决于所有职能部门和谐地运作——不仅仅是产品、设计和文档。想法可以来自任何地方，当人们感到被倾听时，他们会感到一种所有权，这会带来最好的结果。

很重要的一点是要尽早让所有利益相关者参与进来，倾听他们，并确保他们都有发言权。产品团队需要成为好的想法策展人，帮助优先排序；设计师需要把客户体验放在首位；文档团队需要专注于最小化花在文档上的时间，通过与设计师合作，在必要时提供内联指导。AI 在开发和提供这种体验中发挥着巨大的作用。

您使用哪些框架来优先考虑客户的痛点、有远见的创新和技术债务之间的关系？

在确定优先顺序和塑造我们的方法时，首先考虑基本原则是有益的。框架可以帮助传达这一点，特别是当它们很好地对齐时。话虽如此，我相信大多数产品可以一般分为三类。

首先，有新产品，客户很少，创新应该是主要焦点。然后，你有核心产品，这是面包和黄油。创新很重要，但解决客户的痛点也应该是一个优先事项。最后，你有长期、成熟的产品，这些产品已经很好地确立了。这种情况下，重点更多地转向管理客户的痛点和技术债务。

未来 12 到 18 个月内，您对 Cohesity 产品组合的目标是什么？

自从收购了 Veritas 的企业数据保护业务以来，我们发现 Cohesity 和 Veritas 之间有很多契合点。这是两个产品套件我见过的最快融合的速度。在 Veritas 最近的版本中，他们将备份解决方案转换为容器中的微服务。相反，Cohesity 从一开始就是一个基于容器的应用程序平台，建立在一个灵活的数据层之上。由于这种情况，Veritas 服务可以无缝地部署在 Cohesity 平台上，一切都能正常工作，因为数据平台支持两者。

在接下来的 12 到 18 个月内，我们希望我们的工作负载支持、数据安全和 AI 服务对所有客户都很常见。我们还在为所有客户构建一个无缝升级路径，以便他们能够进入一个未来的数据平台。

我特别兴奋的一款产品是 RecoveryAgent，Cohesity 的新型 Agentic AI 网络编排解决方案。这是 Cohesity 和 Veritas 联合开发的首个新产品，提供了客户的网络恢复准备、测试和自动化，以增强安全态势，增加对事件响应的信心，并证明合规性。

您会给其他首席产品官在这个 AI 主导的格局中导航的建议是什么？

人们感到迫切需要将 AI 集成到应用程序中。这通常是通过使工作流更容易并帮助人们提高生产力来实现的。虽然这对客户很有用，但不太可能客户会为此支付大量的费用。

真正的 AI 差异化需要完全重新思考由 AI 驱动的工作流程。随着 AI 技术的快速发展，它将变得更加有价值。AI 适合自然语言交互和一些规划，但核心逻辑仍需要大量的验证、监控、错误纠正和支撑。虽然 AI 驱动的应用程序将随着时间的推移而改进，但在 AI 和数据基础设施中仍然可以赚钱。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Cohesity。