在这一期的用数据引领节目中，LatentView Analytics的首席执行官Rajan Sethuraman讨论了他从安永（Accenture）到领导一个快速增长的分析公司的经历。他强调了转型LatentView所面临的挑战，特别强调了生成式人工智能、人才招聘和地理扩张。Rajan与那些打算从事数据分析职业的人分享了见解。
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与Rajan Sethuraman的对话中的关键见解
- 分析公司从执行到战略伙伴的转变对于提供增强客户价值至关重要。
- 人才招聘应优先考虑技术、数学和商业技能的结合，培养持续学习的文化。
- 生成式人工智能正在革新分析，为个性化和高效解决方案打开了新的机会。
- 战略性的地理扩张和有机增长对于分析公司扩大市场份额和提升能力至关重要。
- 数据分析市场的迅速增长要求公司适应新兴趋势并探索相关机会。
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现在，让我们来看看Rajan Sethuraman在这个节目中提出的问题以及他的回答！
您是如何开始从事分析和数据科学的旅程的？
在安永（Accenture）工作了二十多年，然后在毕马威（KPMG）工作了一年之后，我于2016年6月加入了LatentView Analytics。LatentView对我非常吸引，它将我在管理咨询方面的背景、广泛的分析经验和后来在人才招聘和预测建模方面的专长相结合。我被LatentView能够通过数据分析解决复杂业务问题的能力所吸引。
从安永到LatentView Analytics的过渡是什么样的？
从安永转到LatentView是一个很大的改变，因为两家公司的规模差异很大。我被在像LatentView这样规模较小、充满活力的公司中发挥影响的潜力所吸引。在LatentView，文化活跃，有着聪明人员在解决具有挑战性的问题。我的角色从首席人力资源官发展到首席执行官，我致力于将LatentView从执行合作伙伴转变为我们客户的战略思想合作伙伴。
您作为首席执行官面临的早期优先事项和挑战可以详细说明吗？
我的主要目标是将LatentView从执行合作伙伴转变为战略咨询合作伙伴。这需要帮助组织思考他们的分析战略及其与业务目标的关系。为了实现这一目标，我们一直在建立深厚的行业和领域专业知识，开发领域特定的解决方案，提升我们的咨询问题解决能力，并利用外部顾问的专业知识。此外，地理扩张和探索有机增长机会是重要的优先事项。
LatentView的人才招聘战略如何发展？
我们一直专注于从顶级学校招聘技术、数学和商业领域的综合技能，同时通过侧重招聘补充人员。随着IPO的进行，我们在人才市场上的知名度增加，使我们能够吸引高素质的候选人。我们强调学习和灵活性的文化，鼓励员工接受新的挑战并不断提升自己的技能。
LatentView如何适应快速的技术变化，特别是在生成AI等领域？
我们优先聘用具备基本技能的人才，并提供持续学习的环境。我们的文化鼓励自信地解决难题，并在工作中不断学习。我们制度化了内部黑客马拉松和与客户有关的创新练习等机制，以培养学习文化，并保持在分析领域的前沿位置。
导致IPO的组织变化和结果是什么？
为了准备IPO，我们并不需要进行重大的变化，因为我们已经形成了纪律和治理的文化。我们的重点是盈利性增长和未来战略规划，包括确定扩展的关键行业和地域，并考虑通过非自然增长来增强我们的能力和市场存在。
生成AI对LatentView及其客户有何影响？
生成AI引起了广泛的关注，客户渴望探索其潜力。它使得人们对分析的可能性有了更加平等的理解，导致需求激增。我们采取了三重方式：开发基于核心生成AI的解决方案，为现有解决方案创建生成AI封装，并利用生成AI提高我们的内部生产力。
LatentView的地理扩张和非自然增长策略是什么？
我们致力于在欧洲扩张，并在印度和亚太地区发掘机会，专注于500强公司，并利用顾问的专业知识。在非自然增长方面，我们正在寻找能够帮助我们在关键行业和能力方面实现飞跃的收购目标，重点关注那些能够为我们的服务带来额外知识产权和非线性增长的公司。
您对LatentView未来几年的愿景是什么？您预见到数据分析领域的哪些趋势？
预计数据分析市场将有显著增长，我们的目标是在未来四年内将收入增长四倍。从记录系统向决策系统的转变为数据分析带来了巨大的潜力。我们还将探索与我们当前业务相匹配的行业、地理区域和工作类型的相邻领域。
对于刚开始从事数据分析职业的人有什么建议？
要善于利用资源，灵活适应，并持续学习。在动态的数据分析领域，寻求帮助、快速行动和适应新技能的能力非常关键。持续学习和不断创新以保持在职业生涯中的相关性和领先地位。
总结
拉詹·塞图拉曼的经历体现了分析行业不断发展的动态。从人才战略到 embrace生成AI，LatentView的转型为策略合作伙伴强调了行业向决策系统的转变。随着他们的地理扩张和非自然增长计划，拉詹设想在未来四年内实现收入增长四倍。战略演进、人才灵活性和适应新兴趋势将成为在数据分析职业中航行的指南。
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