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00:14
拉维·库马尔年代。
大家好，欢迎来到接下来的20分钟，我最喜欢的ceo之一，弗兰克·斯卢特曼。Frank是Snowflake的首席执行官兼主席，他是企业科技领域最受尊敬和最有成就的首席执行官之一，经验丰富，以带领大型初创企业，孵化引擎，使其运转良好，规模化运营，建立大型市场团队，建立大量客户，更重要的是，在公司上市之前，形成一种以市场为导向、以价值为导向的叙述。Frank曾三次担任这一职位:2011年至2017年担任Data Domain的首席执行官，然后是ServiceNow的首席执行官，然后是Snowflake的首席执行官。他让这三家公司成功上市。雪花在2020年是有史以来最大的软件上市,这是有史以来最大的公司双重价值在第一开幕,市值达到七百五十亿美元。谢谢你,弗兰克,跟我们的团队,在印孚瑟斯很荣幸接待你。
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01:28
弗兰克·斯洛特曼
谢谢，拉维，非常感谢你们邀请我们参加这次活动。和你在一起真好。
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01：36
拉维·库马尔年代。
谢谢你，弗兰克。弗兰克，你知道，我从社交频道上听到了你在雪花的开始。我相信你对现在的服务感到厌倦，你想半退休，回到帆船和游艇，这是你最喜欢的爱好，我相信你想让专业帆船进入加利福尼亚州。然后突然下起了雪花，你们对此感到兴奋，于是改变了方向。那么，雪花酒店最激动人心的事情是什么呢？它真正改变了你回到企业界并创建另一个成功企业的轨迹？
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02:15
弗兰克·斯洛特曼
你知道，这是一个真实的故事。实际上，我没有任何计划，也没有打算在另一家公司掌舵。我真的没想到我怎么能在ServiceNow获得如此高的体验。但我记得曾与迈克·斯佩瑟（Mike Speiser）会面，他是雪花公司的首席投资者。我们一起为另一个董事会服务。然后，你知道，突然间，他们说，你知道，你需要什么来掌舵雪花？这完全出乎我的意料，因为没有什么真正导致，你知道，到那一点，它给了我一种肾上腺素的冲动，只是考虑一下可能性，你知道，雪花是一家重要的公司。是的，他们有点丢掉了所有关于数据库管理的知识，他们想完全重新设计云计算，云架构，真的没有任何进展。正如你所知，我们的创始人长期以来都是Oracle的架构师和技术专家，他们经历过这一代平台的问题，并渴望重新思考、重新构想所有这些事情。如果你愿意的话，在技术平台方面，它产生了这样一种阶梯式的功能，我们可以看到客户确实在发生数量级的变化，不是增量变化，而是复杂工作负载和流程等方面的数量级变化。所以，突然间，你的大脑开始运转。你们知道在可能性方面，所以你们知道，我是一个优秀产品的吸盘。这正是我早上起床的目的。突然之间，你知道，哎呀，我又回到了那里，你知道，现在我们差不多整整两年过去了。
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04:17
拉维·库马尔年代。
弗兰克，谢谢你。谢谢你的背景。事实上，我认为在很多方面，你都是数据云或数据交换背后的梦想家。上次我和你谈话时，你提到了这两个步骤。将工作负载单独放到云上是一个很大的优点，可以解开遗留问题和其他一切。然后是数据交换部分。请告诉我们，为什么您认为将工作负载登录到云端是一件大事。我们的很多客户，联合客户都在谈论这件事。这本身就是一个巨大的旅程。
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04:53
弗兰克·斯洛特曼
是的，我们经常谈论从《雪花》1.0版到《雪花》2.0版的转变，因为这是一个非常大的代际变化。雪花公司的头五年，一旦我们开始真正将产品投放市场就像你说的那样。这是一个现代化的举动，我们把前提的工作负荷转移到云上，给他们明显巨大的规模优势，巨大的性能优势，实用模型等等。正如你所知，对他们来说，时间不是朋友。他们迟早得走，越早越好。因此，有一场巨大的运动正在进行。数据移动到云。然后开始制定这些基于数据的迁移。所以至少我们在云上，我们现在以一种完全不同的方式运行我们的工作负载。但这并不是故事的结局。你知道，雪花2.0确实是我们的愿景，作为这个转变的一部分，还需要发生什么。我的意思是，如果你看看今天云的前景，我们会看到大量的基础设施云，就在AWS、Azure和GCP等之间。 We have massive application clouds between Salesforce and SAP and ServiceNow and Workday and so on. And then we look at data and we don't have data clouds we have data massively fragmented and proliferated all over the place. Sometimes referred to them as silos, but our founder, Benoit Dageville refers to them as bunkers because it's so hard to penetrate, you know, they're hiding behind networks and system and application parameters and that's a real problem and the reason that it's a problem is, you know, historically, most of our analytics has been what we call in silos. So, we ran analytics on Salesforce and SAP and ServiceNow and so on. But data science doesn't look at the world that way, right? It's trying to understand data relationships that completely ignore data silos that could be completely diverse data sets that establish patterns as well as different types of data. And we have to enable that or we never are going to see the real problems of data science, machine learning and artificial intelligence. So, my word of caution to a lot of large customers is don't start building the silos of the future. You really have to think about erasing the silos, then you will completely unleash the potential and power of data science. And your data science teams will be grateful that you have the vision and the foresight to do that rather than just bring your legacy workloads to the cloud. That's just not enough.
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07:35
拉维·库马尔年代。
谢谢你，弗兰克。事实上，最近每次我与客户交谈时，我都会与两家大型零售公司交谈，他们在过去一年中电子商务增长了70%，原因很明显，他们的电子商务盈利能力突然大大低于他们的预付费实体店，因为他们的运输成本更高，回报更高，而且他们在电子商务上做的贸易推广不如在实体房地产上做的多。所以，他们告诉我们，把这些数据产业，货币化，还给我钱。您是否看到，将数据仓库放到云端不再是一种成本，这一点将会存在？这实际上将是一个创收的工作流程，特别是在数字前端？
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08:23
弗兰克·斯洛特曼
是的，我的意思是，肯定有一个觉醒或意识到，很多企业都坐拥非常有价值的数据。例如，你知道，有一些企业经营着数百亿的快餐生意，对吗?我们认为这些人坐着的数据值多少钱?我是来卖汉堡什么的。但实际上，这些数据可能非常有价值。当然，零售的利润率也低得令人难以置信。但当然，坐拥强大的数据，尤其是当我们可以将这些数据与其他来源结合起来时。我的意思是，我们整合的数据越多，数据就变得越强大。这就是为什么数据云和数据共享的概念对解锁这一价值如此重要。像Facebook和谷歌这样的公司他们有一个单一的云，数据显然非常强大，产生了巨大的广告效率。 But for the rest of us combining the data will unlock tremendous amounts of value. While in order to combine it, we need to have an architecture that lets us do that. So, all of a sudden, everybody is waking up like, hey, there's a whole other revenue and profit center here that we could have. Same is true in big finance, right? I mean, large financial institutions, the credit card businesses. So, we're incredibly data rich but our ability to monetize that and combine data is still in the early stages. So that's really what this is all about, right, is just unlocking the value of data and what you can do with it.
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09:57
拉维·库马尔年代。
事实上，在Infosys，我们称之为云的网络效应，我们希望雪花的数据交换给我们跨越价值链的机会，并将学到的人工智能模型联系起来，不仅以原始形式提供数据，还提供学到的人工智能模型，帮助他们更好地运作。事实上，弗兰克，我想回避一下目前正在发生的行业转型。你知道，能源行业正在经历一个转型，在这个转型中，由于消费者成为生产者，能源双向流动，汽车正在联网事实上，我们在欧洲做了大量交易，到2030年，我们将看到联网汽车，全世界有一半的汽车公司表示，他们将进入联网汽车和电气化领域。制造业正在经历服务化和平台化。5G正在将电信公司从B2C转移到B2B。事实上，5G将在云计算的消费和存储方面扰乱许多行业。我们谈到了零售商，他们都跨越了数字产业并试图实现货币化，所以所有行业的传统，如果我可以有一个支点的话，数据在其中起着关键作用。你能告诉我们一点你是如何看待这个行业的转型的吗？特别是当你进入危机的另一边时，我们会看到一条加速转型的道路？
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11:27
弗兰克·斯洛特曼
是 啊现在，你正在谈论一件极具破坏性的事情，无论是在它提供的机会方面，还是在对传统企业的高度威胁方面。现在，当你和大银行交谈时，他们会谈论像Square和Stripe这样的公司，谁是他们的竞争对手。你知道，亚马逊的威胁显然不仅仅是零售业，还包括医疗保健、物流和其他行业。所以，我们不知道传统企业和行业会是什么样子，你知道，因为在数字化转型的影响下，这可能是一组全新的参与者。很明显，这一切都是从，你知道，你的系统是什么开始的，对吗？你的数据是什么？数据已经成为数字企业跳动的心脏。而且，你知道，作为一家公司，我们必须，而且你也很明显，你必须在他们所在的地方遇到一些人，其中一些人非常先进。他们出生在云端。他们拥有所有这些学科和专业知识，他们真正建立在云和数字原则之上，还有一些人甚至没有数据平台或数据科学学科的开端，他们是企业，他们仍然在运行报告和填充仪表盘。这没什么错。但显然，这远比我们想象的更具破坏性和侵略性。所以，我们真的需要把我们的周边视野放在这里，真正了解我们所面临的一切，以及这些变化是如何发生的。现在消费者很容易从一个服务提供商转变到另一个服务提供商，因为这只是一种数字体验，对吗？从一个登录到另一个登录，突然之间，哎呀，你知道，我在一个完全不同的领域。因此，医疗保健，这是另一个领域，医疗保健本身的大部分价值将通过数据而不是通过科学来传递，比如说，我的意思是，科学显然非常重要，但亚博比分直播数据能为科学带来的东西是巨大的。你们可以和制药公司交谈，他们注意到了，我给你们举个例子，如果我们的数据云中有一个MRI扫描，我们可以通过将它与人口统计数据、历史数据、其他患者数据、临床数据相结合来增强MRI云中的数据处理。因此，我们可以在扫描上获得非常非常精确、非常非常快速、非常增值的读数。因此，换句话说，这将提高患者的生活质量，因为他们将得到更好的诊断，更精确，更快，更好的治疗和治疗。这都是因为数据。这不是因为新的科学，对吧。我们在任何地方都能看到这些机会。这也带来了软件开发的一个全新领域，因为将有人构建这类服务，他们是这类应用的绝对专家，对吧，越来越面向微服务，他们将被许许多多不同的应用所使用。因此，我们可能正处在软件开发的巨大复兴的风口浪尖上，我们对此感到非常兴奋，因为软件开发就是要缩小规模，只有很少资源的人才能创造非凡的价值，然后进行市场营销和交易，你知道，不需要大型公司和组织就能做到这一点。软件一直是我们的业务，你知道，它需要大量的资源。
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15:00
拉维·库马尔年代。
绝对坦率，这些都是很好的例子。事实上，我一直在告诉我们的客户，基础设施将变得越来越大，软件将成为模块化产品。你正确地指出了这一点。事实上，我有一个稍微挑衅性的问题要问你。在基础设施上投入巨资的Hyperscaler公司，事实上，在谷歌、微软和AWS之间，他们在过去三年中仅在云上构建公共基础设施上就花费了近1500亿美元，像Snowflake这样的公司可以利用这些基础设施，你看到了多少？他们没有做到这一点的经济性是在价值层之上建立价值层，并建立我们所有人都可以跨越的市场-但是你看到他们在一段时间内实际向上移动，并开始与一流的数据平台如Snowflake竞争。他们已经，他们已经在一边和你竞争，但他们实际上在另一边，他们正在和你合作。你对他们认为这是一个重要的商业机会有什么看法？
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16：06
弗兰克·斯洛特曼
是的，这是一个问题，很明显，我们一直都在思考这个问题。对于AWS和微软来说，现实无疑是，他们的姿态是我们需要在我们的平台上促进创新和选择，因为如果我们只是尝试自己构建所有东西，而客户唯一可用的选择是云平台本身的选择，那么他们可能最终会处于一种不是最好的情况，因为，你知道，一家公司怎样才能把软件史上从未发生过的事情做到最好。所以，你不能让微软或亚马逊的战略说你唯一的选择就是我们提供给你的东西。根据我与亚马逊和微软的交易，我认为他们都有信心。有时会导致摩擦吗？是的，但摩擦并不是这样。我的意思是，我们喜欢说，你知道，钢磨快钢。我们让他们变得更好。他们一次又一次地这样说。你让我们行动更快，我们会有更好的产品，因为你的存在。现在，我们显然有责任努力、快速、充满激情地走向未来。但最后，我讨厌用这个表达——每个人都会过得更好，因为每个人最终都会有更多的创新和更多的选择。所以，你知道。我们正在为客户寻找胜利。如果我们不是更好的解决方案，那么我们就不配在那里。所以，我们的整个游戏就是成为最好的选择。这就是我们所指望的。
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17:49
拉维·库马尔年代。
谢谢你，弗兰克，说得太好了。事实上，他们会发现这种情况总是发生在你要与世界上很多很多企业竞争和合作的市场上。你知道，当你进行交易并开始在整个价值链范围内共享消费者数据时，你认为数据隐私监管会带来多少影响？你看到政府现在开始对此作出反应了吗？
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18:15
弗兰克·斯洛特曼
是的，数据治理是我们与客户对话中最大的话题之一。我的意思是，三年前这只是一种无关紧要的对话。现在你可以看到，在大型机构中，数据治理实际上是数据和业务之间的门槛。换句话说，在企业看到任何形式的数据之前，组织必须确保数据是安全的，并且符合各种隐私和其他类型的法规。所以，如果你愿意的话，我从接近供应链变成了处于供应链的前端。除非机构能够保证，人们能够完全拥有这些数据的安全和隐私，否则这些数据不会进入商业领域。这是一个很大的话题这也是雪花能有如此大的销量的原因之一因为人们;像雪花这样的平台，我们知道有什么进来，我们知道人们在做什么，它是完全可审计的，对吗?这是非常重要的，你有一个平台，我们知道东西从哪里来，我们知道谁在使用数据，我们知道他们把它放在哪里，我们知道他们对它做了什么，这些能力将是不可商量的。它不再是数据湖的狂野西部，你知道我们在那里倾倒大量的文件，人们有点像狂野西部的风格，用他们的方式处理数据，过得很愉快。 Those days will, that can't happen, and you talk to a large institution out there for whom their brands are sacrosanct. There is no way they will compromise or negotiate on their brand. And so, in other words, governance is number one and performance and scale and all these other great things that we're talking about here you know are coming after that. And that's sort of a change and, you know, we have invested a great deal on our ability to implement data clean room, the ability to share data without exposing data between the sharing partners. And that has enabled and we can anonymize the data and we can maintain the compliance; we never will relinquish custody of the data either. All these techniques that we now have as part of our architecture really enable different parties to share data without getting compromised from either a security or a compliance perspective. So, it's actually very promising that you need these platforms to enable these kind of data operations.
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定于今年
拉维·库马尔年代。
谢谢你，弗兰克。非常感谢你今天的谈话。每次我真的跟你说话，我总是通过更多的学习来充实自己，你总是在企业界激励我们。再次感谢您在Infosys与我们的团队交谈。
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21:05
弗兰克·斯洛特曼
你的赌注。欣赏的机会。谢谢,拉维。
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21：08
拉维·库马尔年代。
非常感谢。
