IBEF的研究表明，印度数据分析行业将对第四次工业化浪潮的发展至关重要。这也将有助于创造各种就业机会。
有一个广泛的共识，数据分析部门对生态有显著贡献Nomic的扩张，关于数据和分析在培养企业弹性方面所起的作用的知识体系越来越多。要了解更多关于数据和分析如何增强业务弹性。我们采访了Infosys高级副总裁兼数据与分析业务主管Sunil Senan。
以下是全文节选:
1. 数据与分析如何实现业务弹性?
在过去两年半的时间里，疫情加速了大多数企业的数字化转型之旅，因为它们必须专注于业务连续性、弹性和新的业务模式。数据构成了一个重要的组合这段旅程。动量co延续至今的组织他们将继续严重依赖数据、人工智能、分析和云功能来实现现代化和业务转型计划。
数据和分析以多种方式增强业务弹性。
一个健全的数据和分析战略可以装备企业实时处理危机，确保企业敏捷性，降低业务模型和决策的风险，从而为企业提供弹性
提供深入的见解，以识别业务漏洞，加强风险措施，提高透明度，并推动变革
数据分析帮助公司连接unco连接并解开新产品和收入流，以保持企业在生态系统中的相关性。企业正在利用数据和分析进行自我改造
一家大型运输服务提供商已经开始努力平衡各行各业的破坏性供需状况。为此，他们正在创建一个物流中心，通过汇集多式联运物流供应商的供应来优化配送服务
在同一个平台上;因此，实现积极的生态
在保证服务水平的同时创造经济价值。为此，该公司正在整合其他免费运输提供商的生态系统，如3PL(第三方物流)玩家和竞争对手
E他们缺乏网络。通过聚合随需应变的智能图景，他们能够帮助生态系统中的参与者更好地应对机遇。
2. 哪些行业可以从数据分析洞察驱动的业务方法中获益最大?
数据分析的使用涵盖了所有主要行业，企业在其业务线上加速采用数据分析。虽然我们已经看到金融服务、零售、制造业和电信等部分行业很早就采用了数据和分析，但我们也看到，数据和分析在其他行业的转型中也发挥着关键作用。数据和人工智能正在为能源、医疗保健、生命科学、保险等领域带来新的可能性，并已成为这些领域转型的枢纽。
3.在印度向数字经济迈进的过程中，数据的作用是什么?
在过去的几年里，印度已经成为一个国家
Nymous致力于推动数字发展。我们看到这个不是o
仅仅是我们公众与技术互动的方式，而是技术影响我们经济的方式。从农业部门到制造业部门，技术帮助提高了生产率和效率。
印度已经成为一个快速发展的数字动力生态国家
新兴科学技术生态
世界各地的Nomies。数字化有望像铁路几十年前为国家所做的那样为国家所做的——通过将人、商品和服务在访问和民主化方面结合在一起。数字化之旅在很大程度上依赖于企业成为数据和人工智能原住民。这将推动企业利用数字化浪潮，成为数字原住民。印度已经通过全民生物识别(Aadhaar)、UPI支付、GST、数字银行、用于非接触式收费站计费的FASTag等领域的人口规模实现，在数据驱动的数字之旅中取得了进展。
4. 你们在数据分析方面使用的主要工具/技术是什么?
数据和分析技术正在迅速变化，每年都有大量的进步，由云提供商和开源创新引领。数据分析需要跨越技术、商业和企业的无数技能
咨询和行业专业知识。
企业正在寻找以下方面的专业知识:
AI &高级分析;解锁内部和外部数据的价值
数据有限公司侮辱将能够f利用数据的力量，找出需要解决的问题
数据工程使现有数据环境现代化，以采用云上的数据
功能/行业专业知识是im
重要的技术技能。我们也看到了对全栈和平台工程技能的巨大需求。人们需要找到合适的问题来解决;这需要交叉函数
文科、讲故事和创意设计等专业和跨学科技能
5.
在你的组织中，数据与分析的前进道路是什么?
印孚瑟斯数据分析是我们组织中一个关键的差异化和专业化部门。我们正在为跨越行业细分的财富500强客户提供以数据为主导的业务转型。我们认为Data & AI是我们客户成功的关键支柱。我们会合作的
我们将继续专注于创新并构建解决方案和平台，以加速我们客户的转型计划。我们还在未来的数字技能和提高我们劳动力的数字商数方面进行了大量投资。印孚瑟斯正在与学术界合作，通过推进员工教育和技能发展，为未来发展数据科学劳动力。我们会合作的
我们将继续为我们的合作伙伴生态系统提供动力，这些合作伙伴包括所有顶级超大规模企业(AWS、谷歌、微软、雪花等)，以及Informatica、IBM等这一领域的主要参与者，以及Databricks、Stibo、Collibra等利基参与者。
6. 在数据分析领域，你面临的最大挑战是什么?
数字化转型与人才转型齐头并进。虽然许多组织都专注于业务转型，但更需要同等或更多地关注人才转型，以支持并在这一过程中蓬勃发展。数字人才非常稀缺，这是当今行业面临的最大挑战之一。我们专注于与全球学术机构和我们的生态系统合作伙伴合作，培养新的数字人才。我们还为现有员工提供“行业最佳”的技能提升计划，让他们掌握数字技能。我们最近在市场上增加新人才的举措之一是通过“Infosys Springboard”，该公司提供精心策划的学习机会
不同地理位置的帐篷，以满足该地区的需求。
随着世博会
随着数据量和速度的不断增长，企业努力为自己和自己的生态系统创造价值。这就要求企业f
要解决正确的问题，需要了解数据力量的专家来解决业务问题，并为企业推动以数据为主导的转型。通过我们的数据战略家的实践，我们正在帮助客户应对这一挑战，以便他们能够挖掘最大的机会或解决正确的业务问题。
7. 对于有志于进入数据与分析领域的应届毕业生，您有什么建议?
数据是数字化转型的核心，为大型全球性企业带来更高的效率、收入增长和更新的收入模式。有志于进入数据和人工智能领域的新毕业生必须考虑获得跨学科技能——技术、功能和技能
语文和数学技能。与此同时，该行业的技术和数字化/人工智能的采用也在显著发展。因此，学习能力和业务理解能力将帮助他们在这个领域脱颖而出，并在这个领域建立成功的职业生涯。
8. 你有什么技能nsider在招聘数据分析职位时?
我们正在为全球客户推动多个大型数据主导的数字化转型项目，这为我们的从业人员提供了非常令人兴奋的机会。我们的数字专家参与公司
咨询和资产主导的数据转换计划，为客户带来业务成果。
我们关注技术和域/ co的组合
数据和人工智能方面的咨询技能，能够为我们的客户提供转型计划。我们公司
根据市场需求，我们将继续积极招聘主流技能，如数据工程、云数据、数据可视化、主数据管理(MDM)和数据科学家。我们还在招聘AI工程、数据和ML运维、数据治理等专业技能以及全栈能力程序员。
我们还在招聘具有深厚领域、技术和业务理解的经验丰富的数据策略师，以领导与客户cxo的战略合作。
9. 你预测2023年的一些数据趋势是什么?
我们最近推出了“数据+人工智能雷达2022”调查洞察——对来自6个国家12个行业的2500多名数据和人工智能从业者进行了全面研究。在这项调查中，我们看到公司对数据和人工智能的实践是新的。五分之四的公司在过去四年部署了第一个真正的人工智能系统，85%的人工智能模型没有达到顶级功能;63%的人工智能模型是由人类驱动的
只有26%的用户对他们的数据和人工智能结果非常满意。以下领域也越来越受到关注
实现业务成果的重要因素:
数据验证公司这仍然是一个巨大的挑战，也是客户关注的领域——无论是新接触人工智能还是人工智能他们已经在这条路上走了四年多了
知道要解决什么问题或构建问题框架是关键
信任、道德和偏见管理是创造和维持价值的基础，可以对公司品牌和利益相关者关系产生长期影响。“人在循环”是跨越鸿沟，找到汽车的关键经营状态不佳。
除此之外，还有新的技术趋势，如Auto
nomous Data Engineering, Data Mesh, Poly cloud, Privacy by Design等在这一转变中发挥着至关重要的作用。例如，自动
数据工程是数据工程的未来
e人工智能有助于简化整个数据工程生命周期，以加速可用于分析的数据。数据网格带来了公司
领域数据产品的概念，促进更好的所有权和增加业务采用。通过设计原则采用隐私使企业在管理业务和数据免受任何风险方面更具弹性和主动性。这些新的趋势，以及云、人工智能、物联网和边缘计算，正在使转型大规模、快速地发生。5G和边缘计算将成为人工智能的新驱动力
Sed业务涉及多个行业的交易和运营。
数据和人工智能也将在推动可持续发展计划和组织实现其ESG目标方面发挥关键作用。对于企业而言，ESG强调了将影响公司创造长期价值和可持续性能力的风险和机会。
