月桂樹: それは、Infosys とのパートナーシップ、そして一般的に、50 の異なるブランド、無数のベンダー、それらすべての顧客から非常に多くのデータが入ってくるため、データと予測分析を実際にどのように活用できるかについての素晴らしい点です。 これらの洞察を得るためにこれを最大限に活用するにはどうすればよいでしょうか?
アミット：はい、それは素晴らしい質問ですね。 そして、あなたが言ったように、多くのブランド、そして数え切れないほどのビジネスパートナーや顧客。 私たちは毎年テラバイト規模のデータを生成しており、そのデータは通常、私たちの四方の壁の中にあります。 つまり、ERP とビジネス倉庫システムだけです。 そのデータに基づいて、私たちのような業界のほとんどは、従来の分析を非常に上手に実行できるようになっていると思います。 従来の分析は、「財務状況はどうなっているか?」に相当します。 過去のデータに応じて、特定のブランドのパフォーマンスはどうなるでしょうか? などなど。 つまり、これは私たちが非常に得意としてきた従来の分析です。 従来型の優れた分析を習得した後、重要になるのは、まだ何が分かっていないのかということです。 既存のデータ内で活用できていない貴重なものは何ですか?
これらの新しいテクノロジーやプラットフォームの一部は、私たちの支援を開始しており、おそらく今後も支援し続けるでしょうが、私たちのデータを収集し、私たちが見ていないものを指摘し始めることができます。 つまり、私たちが知っていることは常に素晴らしいものですが、私たちが実際に収集していない未知のことは、これから登場するテクノロジーのいくつかが私たちが検討するのに役立つ可能性があるということです。 それは世界の一面です。
さて、世界の 2 番目の側面は、先ほども述べたように、データはちょうど私たちの四方の壁の内側に存在するということです。 しかし、前にも言ったように、ソーシャルメディアデータ、店頭データ、私たちの四方の壁の中に存在しないデータには、別の種類の洞察力と力があると思います。
さて、これらの外部ソースからのデータと内部にあるデータをマッシュアップできるという事実を考えてください。そして、単に自分のサイトに電話をかけてくる消費者がいるという理由だけで生成されるデータの一部について考えてください。消費生活課。 このすべてのデータをマッシュアップすると、これまで私たちが作成できなかった分析を作成できると思います。 これは、このすべてのデータをマッシュし、すべてのデータを照合するだけで得られる力であり、多くの洞察を最大化することができます。
そして、そのマッシュアップが実現すると、予測は違ってくると思います。 多くの場合、既存の予測ソリューションは通常、需要と供給の予測を行うために履歴データに大きく依存しているという意味です。 彼らはそのような予測を行っています。 しかし、外部データがマスタリングされると、それを超えてくると思います。 また、消費者が何を考えているのか、顧客が何を考えているのか、彼らの好みや選択がどのように変化しているのかについての洞察も得られるようになると思います。 予測可能性の観点からすると、これが私たちにとっての次の最前線だと思います。 そして、新しいテクノロジーとプラットフォームは、それをさらに良くするのに役立つと思います。
月桂樹：それは良い点ですね。 私たちはこのデータを持っており、そこから非常に優れた決定を下す必要がありますが、それらの分析を実際に評価し、将来の予測を行うだけでなく、システム全体がエンドツーエンドで正しく実行されていることを確認する必要もあります。 では、クラウド アプリケーションとこのニーズとデジタル トランスフォーメーションの取り組みの進展は、先ほどキャリアの一部であるとおっしゃっていた合併・買収などの戦術にどのように役立つでしょうか? これは、同社が実際に効率を高め、テクノロジーをパートナーとして認識するのに具体的にどのように役立っていますか?
アミット：ええ、まったく。 素晴らしい質問ですね。 買収の主な理由の 1 つは、得られる相乗効果を実際に活用できることです。 これはほぼ 1 プラス 1 に等しい 3 です。 それが一番です。 2 番目は、相乗効果に加えて、イノベーション パイプライン、たとえば、買収された会社が持つものと、私たちが持つ経験です。 この 2 つを組み合わせれば、大規模なイノベーションを生み出すことができると思います。