Vasu Murthy Cohesity의 SVP 및 최고 제품 책임자로서 데이터 보안, 보호 및 분석에서 25 년 이상의 엔터프라이즈 소프트웨어 경험을 제공합니다. 응집력에 합류하기 전에 그는 Rubrik, Oracle 및 Datascaler에서 리더십 역할을 수행하여 제품 성장 및 대규모 혁신에 기여했습니다.
응집력 AI 기반 데이터 보안의 리더입니다. Fortune 100의 85 개 이상의 85 개 이상의 전세계 500의 거의 70%를 포함하여 13,600 명 이상의 엔터프라이즈 고객은 응집력에 의존하여 Gen AI의 통찰력을 방대한 양의 데이터에 대한 통찰력을 제공합니다. Cohesity와 Veritas의 Enterprise Data Protection Business의 조합에서 형성된 회사의 솔루션은 클라우드 및 Edge에서 데이터 온-프레미스를 안전하고 보호합니다.
당신은 나중에 Oracle에 의해 인수 된 Datascaler를 공동 설립했습니다. 스타트 업 여정에서 어떤 교훈이 여전히 의사 결정을 이끌어 내고 있습니까?
제품 시장 적합을 찾는 것은 Datascaler의 초기 단계에서 우리의 주요 목표였습니다. 우리는이 제품에 대한 열정적 인 전망이 많았지 만 열정이 항상 반복 가능한 사용 사례로 전환되는 것은 아닙니다. 힘은 올바른 질문을하는 것입니다. “무엇을 원하십니까?” 또는“이것을 사용 하시겠습니까?”, 사람들은 종종 그들의 이상적인 자아의 사고 방식에 있으며, 완벽한 세상에서 사용하거나 필요로하는 것에 대해 생각하며, 일상 생활에서 필요한 것을 항상 반영하지는 않습니다.
고객에게 진정으로 중요한 것이 있다면, 이미 효율적이거나 즐겁지 않을 가능성이 이미 가능합니다. 그들은 마음에 들지 않는 클라크 제품을 사용하고, 더 많은 돈을 쓰거나, 수동으로 물건을 처리하고, 시간을 되 찾을 수 있기를 바랍니다. 더 좋은 질문은 다음과 같습니다.“오늘은 무엇을하고 있습니까?” 또는 “시간이나 돈을 절약 할 수있는 것은 무엇입니까?” 올바른 질문으로 시작하면 해결할 가치가있는 문제를 발견합니다.
거인 같은 오라클에서 빠르게 진행되는 루브릭의 세계로 이동하고 나중에 응집력으로 이사하기로 결정한 것은 무엇입니까?
나는 나의 경력을 일련의 임무라고 생각합니다. Reid Hoffman은 그의 저서 인 The Alliance에서“Transformational Tours”라고 부릅니다. 저를위한 전형적인 사명은 2-3 년 동안 지속되며 비즈니스의 특정 결과로 끝나고 새로운 일을해야 할 때입니다. 오라클에있는 동안 나는 3 년간의 임무가 된 프로젝트를 받았다. 완료되면“다음은 무엇입니까?”라고 물었습니다. 그리고 그들은“더 큰 것입니다!”라고 말했습니다. 그래서 나는 팀을 구성하고 다음 미션을 시작했습니다. 그주기는 스스로 반복되었고 매번 도전이 커졌습니다.
오라클에서 세 번째 임무가 끝날 무렵, 나는 고성장 스타트 업의 속도와 관점에서 무언가를 갈망하여 루브릭으로 이끌었습니다. Rubrik의 IPO 이후, 나는 다음에 무엇이 있었는지 생각하기 위해 시간을내어 흥미 진진한 도전으로 팀에 합류하기 시작했습니다. 이것이 제가 응집력에서 내 역할을 수행하는 방법입니다.
응집력에서 어떤 독특한 기회를 보았을 때, 이것이 당신의 경력의 다음 장이라고 확신 했습니까?
Cohesity의 최근 Veritas ‘Enterprise Data Protection Business 인수는 제가 찾고있는 프로젝트의 종류입니다. 대규모 고객 기반의 원활한 전환을 차트하는 동시에 회사를 통합하는 데 중요한 역할을 할 수있는 기회는 도전적이고 보람이 있습니다. 저는 문화를 형성하고 제품 개발에 영향을 미치며 직원과 고객을 위해 이러한 변화를 성공적으로 만들 수있는 특권이 있습니다.
베리타스 인수 직전에 응집력에 합류했습니다. CPO 가이 높은 스테이크 순간에 오는 첫 번째 초점은 무엇입니까?
CPO의 경우 고객과 직원의 사고 방식을 이해하는 것이 제품과 시장을 이해하는 것만 큼 중요합니다. 우리의 고객은 글로벌이며, 우리의 사람들은 다른 경험을 겪었습니다. 그들 모두와 공명하는 메시지를받는 것이 중요합니다.
의사 소통을 넘어서서, 최우선 과제는 고객에게 제공하는 혁신의 속도를 높이고 발자국을 계속 확장 할 권리를 얻는 것입니다. 고객을 데이터 보안 및 AI의 미래로 안내 할 기회가 있습니다.
응집력은 강력한 AI-First 비전을 가지고 있습니다. AI에 대해 제품 계층과 임베디드 기능을 어떻게 생각하고 있습니까?
응집력은 모든 측면에서 AI를 활용합니다. 비정법 감지 및 데이터 분류에서 고객이 사이버 복구를 가속화하고 강화하도록 돕는 것까지 AI를 활용합니다. 관리하에 수백 개의 엑사 바이트의 데이터가 있으므로 플랫폼 전체에서 AI 중심의 통찰력을 잠금 해제 할 수있는 큰 기회가 있습니다.
응집력은 플랫폼으로 처음부터 지어졌으며,이 시장에서 우리를 독특하게 만듭니다. 처음부터 여러 응용 프로그램을 지원하도록 설계된 응집력은 데이터의 많은 사용 사례에서 강력한 위치를 차지합니다. 고객은 데이터를 플랫폼에 가져 오기 위해 비용을 지불하므로 응용 프로그램을 구축하고 제공 할 수있는 강력한 기회를 제공합니다.
Cohesity Gaia와 같은 도구는 기업이 데이터와 어떻게 상호 작용하는지 어떻게 재정의합니까?
엔터프라이즈 데이터의 80%가 구조화되지 않았으며 전통적으로 관리하거나 분석하기가 어렵고 생성 AI는 통찰력과 가치를 추출 할 수있는 기회를 제공했습니다.
구조화되지 않은 데이터를 활용하려면 다양한 소스에서 수집하고, 원치 않는 개인적이고 민감한 데이터가 없으며, Rag 및 기타 통찰력을 도출하는 다른 방법에 대한 불변의 견해로 제공되도록 청소해야합니다. 데이터를 사용할 수있게 되더라도 AI 인프라를 구축하여 통찰력을 제공하는 데 큰 노력이 필요합니다.
응집성 데이터 플랫폼은 이미 모든 위치에서 데이터를 수집하고 보호하며 데이터에서 통찰력을 도출하기 위해 본격적인 RAG 응용 프로그램 인 Gaia를 구축했습니다. 이를 통해 사용자는 자연어를 사용하여 데이터와 상호 작용하고, 귀중한 통찰력을 생성하며, 다양한 데이터 유형 및 위치에서 회사 지식을 원활하게 통합 할 수 있습니다.
AI 기반 대화 검색 및 위협 탐지에서 지금까지 본 가장 흥미로운 고객 사용 사례는 무엇입니까?
전 세계적으로 데이터가 너무 많아서 많은 고객이 자신이 무엇을 가지고 있는지조차 모릅니다. 더 많은 정보를 얻으려면이를 잠금 해제하고 레버리지를 할 수 있다는 것은 비즈니스에 매우 강력합니다. 내가 특히 흥미로운 한 가지 측면은 데이터 주권의 개념입니다. 오늘날의 지정 학적 기후에서 국가는 국경 내에 저장된 데이터가 시민권을 통제 할 수 있는지 여부에 대해 점점 더 우려하고 있습니다. 특히 AI와 함께 발생하는 주요 질문은 이러한 AI 서비스가 클라우드에서 호스팅되는지 여부입니다. 사람들은 데이터를 쿼리 할 수 있는지에 대해 걱정하고 누가 액세스 할 수 있는지에 대해 걱정하고 있습니다.
응집력은 온-프레미스 데이터 관리를 통해 솔루션을 제공하기 때문에 이와 같은 상황에서 나에게 두드러집니다. 응집력으로 고객은 데이터를 클라우드로 옮기거나 다른 국가에서 데이터를 관리하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 데이터 주권 및 “데이터 중력”에 대한 우려가 커지는 것은 더 많은 조직이 온 프레미스를 유지하기를 원하며 하드웨어 파트너 및 NVIDIA와 협력하여 해당 솔루션을 정확하게 제공 할 수 있음을 의미합니다.
특히 AI-First Experiences를 출시 할 때 제품, 디자인 및 문서 전체의 정렬을 어떻게 보장합니까?
회사의 성공은 제품, 디자인 및 문서화뿐만 아니라 조화로 작동하는 모든 기능에 달려 있습니다. 아이디어는 어디서나 나올 수 있으며 사람들이들을 때 최고의 결과를 유발하는 소유권을 느낍니다.
모든 이해 관계자를 일찍 포함시키고, 듣고, 결과에 모두 말을하는 것이 중요합니다. 제품 팀은 좋은 아이디어 큐레이터가되어야하고 우선 순위를 정하는 데 도움을 주어야하며, 디자이너는 고객 경험을 최전선에서 유지해야하며, 문서 팀은 디자이너와 협력하여 문서에 소요 된 시간을 최소화하고 필요에 따라 인라인 지침을 제공하는 데 집중해야합니다. AI는이 경험을 개발하고 제공하는 데 큰 역할을합니다.
고객 통증 지점, 비전 혁신 및 기술 부채간에 우선 순위를 정하는 데 도움이되는 프레임 워크는 무엇입니까?
우선 순위를 결정하고 접근 방식을 형성 할 때 첫 번째 원칙에서 시작하는 것이 좋습니다. 프레임 워크는 특히 잘 정렬 된 경우이를 전달하는 데 도움이 될 수 있습니다. 즉, 나는 대부분의 제품이 일반적으로 세 가지 유형으로 분류 될 수 있다고 생각합니다.
첫째, 고객이 거의없는 새로운 제품이 있으며, 여기서 혁신이 주요 초점이되어야합니다. 그런 다음 빵과 버터 인 핵심 제품이 있습니다. 여기서는 혁신이 중요하지만 고객의 고통 지점을 해결하는 것도 우선 순위가되어야합니다. 마지막으로, 당신은 잘 확립 된 장기적이고 성숙한 제품이 있습니다. 이 경우 초점은 고객의 고통 지점과 기술 부채를 관리하는 것으로 더 많이 이동합니다.
향후 12 ~ 18 개월 동안 응집력의 제품 포트폴리오에 대한 목표는 무엇입니까?
우리는 인수 이후 응집력과 Vertias의 엔터프라이즈 데이터 보호 비즈니스 사이에 적합한 많은 것을 발견했습니다. 내가 두 개의 제품 스위트가 모이는 것을 본 것 중 가장 빠릅니다. Veritas의 가장 최근 반복에서 백업 솔루션을 컨테이너 내의 마이크로 서비스 세트로 변환했습니다. 반대로, 응집력은 유연한 데이터 계층에 구축 된 컨테이너 기반 애플리케이션 플랫폼으로 시작되었습니다. 이로 인해 베리타스 서비스를 응집성 플랫폼에 삭제할 수 있으며 데이터 플랫폼이 두 가지 모두에서 작동하기 때문에 일이 원활하게 작동합니다.
향후 12 ~ 18 개월 동안 우리는 워크로드 지원, 데이터 보안 및 AI 서비스가 모든 고객에게 공통적이되기를 원합니다. 또한 모든 고객이 데이터를위한 미래의 증거 플랫폼에 도달 할 수있는 완벽한 업그레이드 경로를 구축하고 있습니다.
내가 특히 흥분한 제품은 응집력의 새로운 에이전트 AI 사이버 오케스트레이션 솔루션 인 Recoveragent입니다. 응집성 및 베리타의 공동 개발 노력에서 첫 번째 새로운 오퍼링은 고객에게 쉬운 사이버 복구 준비, 테스트 및 자동화를 제공하여 보안 자세를 강화하고 사고 대응에 대한 신뢰를 높이며 준수를 증명할 수 있습니다.
이 AI가 지배적 인 풍경을 탐색하는 다른 CPO에 어떤 조언을 하시겠습니까?
사람들은 AI를 응용 프로그램에 통합해야 할 필요성을 즉시 느끼고 있습니다. 종종 이것은 워크 플로를 더 쉽게 만들고 사람들이 생산성을 높이는 데 도움이되는 형태입니다. 이는 고객에게 유용하지만 고객이 이러한 점진적인 생산성 개선에 대해 훨씬 더 많은 비용을 지불 할 가능성은 낮습니다.
진정한 AI 차별화는 AI에 의해 완전히 구동되는 워크 플로를 다시 생각해야합니다. 이 기술은 빠르게 발전하고 있으며 AI 정확도가 향상됨에 따라 더 가치가 있습니다. AI는 자연어 상호 작용과 일부 계획에 적합 할 수 있으며, 핵심 논리에는 여전히 많은 검증, 모니터링, 오류 수정 및 스캐 폴딩이 필요합니다. AI 중심 앱은 시간이 지남에 따라 향상되지만 AI 및 데이터 인프라에는 돈이 있습니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. 응집력.
게시물 Vasu Murthy, SVP 및 Cohesity의 최고 제품 책임자 – 인터뷰 시리즈 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
