「ラジャン・セトゥラマンと一緒にデータ分析リーダーになる」

「ラジャン・セトゥラマンと一緒にデータ分析リーダーになろう！」

このLeading with Dataのエピソードでは、Rajan Sethuraman、LatentView AnalyticsのCEOが、Accentureから急成長するアナリティクス企業をリードするまでの経歴について話します。彼は、LatentViewの変革における課題を強調し、生成AI、人材獲得、地理的拡大を重要視しています。Rajanは、データアナリティクスのキャリアを始める人々に対する洞察を共有しています。

このLeading with Dataのエピソードは、Spotify、Google Podcasts、Appleなどの一般的なプラットフォームで聴くことができます。

Rajan Sethuramanとの対話からの主な洞察

• アナリティクス企業は実行から戦略的提携への転換が重要であり、顧客価値の向上に不可欠です。
• 人材獲得は技術的、数学的、ビジネススキルの組み合わせを重視し、持続的な学習の文化を育成する必要があります。
• 生成AIはアナリティクスを革新し、個別化された効率的なソリューションの可能性を提供しています。
• 戦略的な地理的拡大と非組織的成長は、アナリティクス企業が市場到達を広げ、能力を強化する上で重要です。
• データアナリティクス市場の急速な成長により、企業は新興のトレンドに適応し、隣接する機会を探求する必要があります。

AIおよびデータサイエンスのリーダーとの洞察に満ちた議論をする、今後のLeading with Dataセッションに参加しましょう！

今度は、セッションでRanjan Sethuramanがした質問と彼の回答について見てみましょう！

• 「埋め込みモデルでコーパス内の意味関係を探索する」
• 「Pythonにおけるサンプリング技術と比較の実践」
• 「Pythonにおけるキャッシュの完全ガイド」

アナリティクスとデータサイエンスへの道のりはどのように始まりましたか？

私は、Accentureで20年以上、KPMGで1年以上の経験を経て、2016年6月にLatentView Analyticsに入社しました。私がLatentViewに惹かれたのは、経営コンサルティングのバックグラウンドとデータアナリティクスへの経験を組み合わせて、人材獲得や予測モデリングを通じた分析を行う点です。このビジネスコンサルティングとアナリティクスの融合が、私をLatentViewに引きつけた要素であり、ここで複雑なビジネスの問題にデータアナリティクスを活用して取り組んでいます。

AccentureからLatentView Analyticsへの移行はどのようなものでしたか？

AccentureからLatentViewへの移行は、両社の規模の違いを考えると、大きな変化でした。私はLatentViewのような小規模かつ活気のある会社で、より大きな影響を与えることに惹かれました。LatentViewの文化は活気に満ちており、優れた人々が難しい問題に取り組んでいます。私の役割は、最初は人事部長からCEOに変化し、LatentViewをクライアントの戦略的パートナーに変革することに焦点を当ててきました。

CEOとして直面した初期の優先事項と課題について詳しく説明していただけますか？

私の主な目標は、LatentViewを実行パートナーから戦略的なコンサルティングパートナーに転換することでした。これには、組織が自社のアナリティクス戦略を考え、ビジネス目標と結びつけるお手伝いをする必要があります。これを達成するために、業界やドメインの専門知識を深め、ドメイン固有のソリューションを開発し、相談に応じた問題解決スキルを向上させ、外部のアドバイザーの専門知識を活用しています。また、地理的な拡大と非組織的な成長の機会にも注力しています。

LatentViewの人材獲得戦略はどのように進化していますか？

私たちは常に、トップクラスのキャンパスと外部からの採用を通じて、技術的、数学的、ビジネスドメインのスキルの組み合わせに重点を置いた採用に取り組んできました。IPOにより、私たちの人材市場での可視性が向上し、優れた候補者を惹きつけることができるようになりました。従業員が新しい挑戦を受け入れ、継続的に自己啓発できるような学習と機敏性の文化を強調しています。

LatentViewは、特に生成AIのような領域において、急速な技術の変化にどのように適応していますか？

我々は基本的なスキルを優先し、継続的な学習環境を提供することを重視しています。我々の文化は困難な問題に自信を持って取り組み、仕事を通じて学ぶことを奨励しています。内部ハッカソンやクライアント関連のイノベーションの取り組みなど、学習と分析の最先端に留まるための仕組みを体系化しています。

IPOに至るまでの組織の変化と結果は何でしたか？

IPOの準備には大きな変化は必要ありませんでした。既に規律とガバナンスの文化を持っていたため、利益成長と将来戦略の中心となるキーセクターや地域の特定、能力と市場の存在感を高めるための非有機的成長を考慮しました。

生成AIはLatentViewおよびそのクライアントにどのような影響を与えていますか？

生成AIは注目を集め、クライアントはその潜在能力を探求したがっています。これにより、分析の可能性の理解が民主化され、需要が急増しています。我々は三位一体のアプローチを取っています。まず、コアとなる生成AIベースのソリューションの開発、既存のソリューションの生成AIラッパーの作成、そして内部生産性を向上させるための生成AIの活用です。

LatentViewの地理的拡大と非有機的な成長に対する取り組みは何ですか？

我々はヨーロッパでの拡大とインド、アジア太平洋での機会の探索に尽力しており、フォーチュン500社を対象にし、アドバイザーの専門知識を活用しています。非有機的成長については、主要なセクターや能力で飛躍的な成長を可能にする買収を検討しており、付加的な知的財産と非線形性を私たちのサービスにもたらす企業に焦点を当てています。

来る数年間、LatentViewのビジョンはどのようなものですか？データ分析の領域でどのようなトレンドが予想されますか？

データ分析市場は著しく成長すると予想されており、私たちは次の4年間で収益を4倍にすることを目指しています。記録システムから意思決定システムへの移行は、データ分析にとって無限の可能性を提供します。また、現在の提供に合致する産業、地域、および作業の隣接領域も探求します。

データ分析でキャリアをスタートする個人に対するアドバイスはありますか？

賢明でアジャイルであり、絶えず学ぶ意欲があることです。データ分析の動的な領域では、助けを求め、迅速に行動し、新しいスキルに適応する能力は重要です。自分自身を常に学び、再発明することで、キャリアで有益で先進的な存在になりましょう。

まとめ

Rajan Sethuramanの旅は、分析業界の進化するダイナミクスを象徴しています。人材戦略から生成AIの採用まで、LatentViewの変革は意思決定システムに向けた業界の移行を強調しています。地理的拡大と非有機的成長を見据えながら、Rajanは次の4年間で収益を4倍にするビジョンを描いています。戦略的な進化、人材の柔軟性、新興のトレンドへの適応は、データ分析のキャリアを進むための指針となります。

AI、データサイエンス、およびGenAIに関する魅力的なセッションについては、Leading with Dataで私たちと一緒にお楽しみください。

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