Data science

ปฏิสัมพันธ์พิเศษกับ Sumit Sharma ผู้ร่วมก่อตั้ง GoBOLT

ข้อมูลขนาดใหญ่ได้เปลี่ยนแปลงวิธีที่ธุรกิจคิดเกี่ยวกับข้อมูลและวิธีเก็บรักษา ช่วยให้จัดการข้อมูลได้อย่างแม่นยำบนข้อมูลจำนวนมหาศาล และคาดว่าข้อมูลจะมีการสร้างข้อมูล 2.5 quintillion ไบต์ทุกวัน ในปี 2021 ตลาดบิ๊กดาต้าในสหรัฐอเมริกาคาดว่าจะมีมูลค่า US$10.1 พันล้านและใน 2022 คาดว่าจะถึง US$274 พันล้าน. โดย 2027 หมวดหมู่ซอฟต์แวร์จะมีส่วนแบ่งการตลาด 45% ทำให้ ส่วนตลาดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใหญ่ที่สุด นี่คือบทสัมภาษณ์พิเศษของ Sumit Sharma ผู้ร่วมก่อตั้งของ GoBOLT ซึ่งกล่าวถึงวิธีการใช้บิ๊กดาต้า AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านโลจิสติกส์และซัพพลายเชนสำหรับลูกค้าของ GoBOLT กรุณาสรุปให้เราทราบเกี่ยวกับบริษัท เป็นความเชี่ยวชาญและบริการที่บริษัทของคุณนำเสนอ Camions Logistics Solutions Private Limited (GoBOLT) เป็นหนึ่งในบริษัทร่วมทุนที่ใช้เทคโนโลยีซึ่งทำงานร่วมกับรูปแบบการจัดจำหน่ายด่วนในตลาดโลจิสติกส์ ก่อตั้งขึ้นใน 88 แบรนด์นำเสนอบริการโลจิสติกส์แบบ end-to-end ยุคใหม่แบบเร่งด่วนพร้อมกับโซลูชั่นที่ใช้ SaaS บริษัทนำเสนอบริการที่หลากหลายตั้งแต่การลากสายด่วน การวางแผนและการจัดการคำสั่งซื้อ การติดตามและการเปลี่ยนแปลงเส้นทาง ไปจนถึงการจัดการคลังสินค้าและพันธมิตร ขับเคลื่อนโดยรูปแบบการเป็นเจ้าของสินทรัพย์ไฮบริดที่คุ้มค่าเงิน GoBOLT เป็นที่รู้จักในด้านเครือข่ายที่กว้างขวาง สแต็คเทคโนโลยีที่เป็นกรรมสิทธิ์ และความสามารถในการดำเนินการที่แข็งแกร่ง จุดแข็งของบริษัทอยู่ในบริการจัดส่งด่วนพร้อมกับใช้ประโยชน์จากศักยภาพของเทคโนโลยีขั้นสูงเพื่อให้บริการแบบบูรณาการระดับไฮเอนด์แก่ลูกค้า เป็นหนึ่งในสตาร์ทอัพที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี ยืดหยุ่น และคล่องตัวในโดเมนโลจิสติกส์ของอินเดีย มันใช้งานได้กับ 'แนวทางที่ให้ความสำคัญกับลูกค้าเป็นอันดับแรก ด้วยเครือข่ายการจัดส่งที่กว้างขวาง ทำให้มั่นใจได้ถึงการจัดหาโซลูชั่นซัพพลายเชนที่ปรับแต่งได้เองให้กับฐานลูกค้าจำนวนมหาศาล ปัจจุบัน ให้บริการกระจายสินค้าแบบ line haul แก่ผู้เล่นอีคอมเมิร์ซและผู้เล่นที่ไม่ใช่อีคอมเมิร์ซในภาค FMCG และ FMCD ผู้เล่นด้านโลจิสติกส์ที่ใช้เทคโนโลยีนี้ทำงานโดยมีเป้าหมายเพียงอย่างเดียวในการปรับปรุงรูปแบบห่วงโซ่อุปทานและยกระดับอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ของอินเดียโดยรวม GoBOLT มีสำนักงานใหญ่อยู่ใน Gurugram ซึ่งเป็นผลิตผลของ Parag Aggarwal, Sumit Sharma และ Naitik Baghla พวกเขากำหนดแนวความคิดในการร่วมทุนด้วยวิสัยทัศน์ในการเปลี่ยนแปลงตลาดโลจิสติกส์ของอินเดียด้วยคุณลักษณะ 'ด่วน' ผ่านโซลูชันเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมใหม่ บริษัทตั้งขึ้นด้วยภารกิจและวัตถุประสงค์อะไร? ในระยะสั้น บอกเราเกี่ยวกับการเดินทางของคุณตั้งแต่ก่อตั้งบริษัท GoBOLT ตั้งเป้าที่จะเป็นหนึ่งในผู้ให้บริการโซลูชั่นโลจิสติกส์แบบ end-to-end แบบด่วนชั้นนำ และปรารถนาที่จะได้รับความนิยมในการนำเสนอนวัตกรรมและการขยายขนาดภาคส่วนลอจิสติกส์ของอินเดียโดยรวม นอกจากนี้ยังต้องการได้รับการยอมรับว่าเป็นหนึ่งในชื่อที่ทรงคุณค่าและน่าเชื่อถือที่สุดในตลาดในอนาคต บริษัทก่อตั้งขึ้นโดยมีพันธกิจในการเปลี่ยนตลาดโลจิสติกส์และซัพพลายเชนของอินเดียให้เป็นตลาดซัพพลายเชนแบบเร่งด่วน การเดินทางของเราในช่วงหกปีที่ผ่านมาค่อนข้างน่าตื่นเต้น เราได้พัฒนาธุรกิจขนส่งด่วนที่แข็งแกร่งมากซึ่งมุ่งเน้นไปที่อีคอมเมิร์ซและอุตสาหกรรมด่วน เรายังได้ริเริ่มโครงการริเริ่มด้านเทคโนโลยีของเราสำหรับภาคที่ไม่ใช่อีคอมเมิร์ซ ซึ่งเราให้บริการการแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัลและการวิเคราะห์ข้อมูล และโซลูชัน AI/ML แก่อุตสาหกรรมต่างๆ เช่น FMCG, White codes, industrials nicer เราได้ร่วมมือกับกิจการที่ดีมากมาย และสามารถทำงานที่น่าตื่นเต้นมากมายในการพัฒนาเทคโนโลยี พร้อมกับการเตรียมความพร้อมของนักลงทุนที่แข็งแกร่งเพื่อเติมเต็มวิสัยทัศน์และพันธกิจของเรา พูดถึงรางวัล ความสำเร็จ การยกย่อง และคำติชมของลูกค้าที่คุณรู้สึกว่าโดดเด่นและมีค่าสำหรับบริษัท บริษัทได้รับการยอมรับเป็นครั้งคราวในแง่ของความสำเร็จ GoBOLT กลายเป็นหนึ่งในสตาร์ทอัพที่เติบโตเร็วที่สุดในอินเดีย โดยได้รับตำแหน่งที่สองในการจัดอันดับ Growth Champions 2018 ของ Economic Times GoBOLT ได้รับรางวัลอันทรงเกียรติสำหรับ 1) การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในซัพพลายเชนและโลจิสติกส์ และ 2) Technology Innovator of the Year ในการประชุมสุดยอดและรางวัล Asian Supply Chain Thought Leadership Summit ครั้งที่ 4 274 (www.asctls.com) GoBOLT ยังได้รับรางวัล Gold Winner สำหรับนวัตกรรมด้านเทคโนโลยีและภาคการขนส่งของอินเดียในงาน “Super Start-ups Asia 274 รุ่นที่สาม ดังนั้น บอกเราว่าบริษัทของคุณมีส่วนสนับสนุน IoT และปัญญาประดิษฐ์ บิ๊กดาต้า และนักวิเคราะห์บิ๊กดาต้า ยานยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองด้วยหุ่นยนต์ อุตสาหกรรมคลาวด์คอมพิวติ้งของประเทศอย่างไร และบริษัทสร้างประโยชน์ให้กับลูกค้าอย่างไร เรากำลังใช้บิ๊กดาต้าและ AI/ML ในแง่ของการปรับโลจิสติกส์และซัพพลายเชนให้เหมาะสมที่สุดสำหรับลูกค้าของเรา โดยที่การดำเนินการด้วยตนเองใดๆ ก็ตามจะถูกแปลงเป็นรอยเท้าดิจิทัล กระบวนการบางอย่างเป็นไปโดยอัตโนมัติเมื่อข้อมูลถูกสร้างขึ้น ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือการเรียนรู้ด้วยตนเอง เราจะทำงานกับข้อมูลและมอบประสิทธิภาพให้กับระบบที่สามารถพึ่งพาตนเองและพัฒนาตนเองได้ บิ๊กดาต้าและ AI ช่วยในการจัดการผู้ขายที่ชาญฉลาด การจัดซื้อที่ชาญฉลาด การทำสัญญาที่ชาญฉลาด และการติดตามและติดตาม ซึ่งช่วยให้ลูกค้าของเราสามารถติดตามการเคลื่อนไหวทุกประเภทในอินเดีย ตั้งแต่ระบบการชำระเงินอัตโนมัติไปจนถึงการคำนวณใหม่ และแดชบอร์ดประสิทธิภาพ ซึ่งผู้คนสามารถ ดูการแสดงทั้งหมดของ LSP หรือผู้ให้บริการด้านลอจิสติกส์ที่แตกต่างกัน เมื่อเราพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ คาดว่าน่าจะเป็นตลาดต่อไป AI มีส่วนช่วยในการสร้างผลิตภัณฑ์และบริการของคุณอย่างไร? AI เป็นกระดูกสันหลังของโซลูชันเทคโนโลยีระดับองค์กรทุกประเภทที่มีอยู่ในตลาด เราอยู่ในองค์กรในฐานะ B2B ซึ่งเรามอบการแจกจ่ายที่เป็นที่ยอมรับให้กับบ้านธุรกิจ ด้วยความช่วยเหลือของ AI ระบบจะกลายเป็นแบบพึ่งพาตนเองได้ โดยเมื่อคุณเขียนโค้ดคำสั่งเฉพาะลงในระบบ คำสั่งเหล่านี้จะเริ่มทำงานตามข้อจำกัดและโฟลว์ที่คุณมีอยู่ในตัว เราใช้ข้อมูลเพื่อวาดรูปแบบที่เราสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล ระบบ AI สามารถช่วยให้เราเข้าใจสิ่งต่าง ๆ เกี่ยวกับการดำเนินงานได้ดีกว่าเรื่องทั่วไป เนื่องจาก AI กำลังปฏิวัติตลาด จึงคาดว่าจะเป็นตลาดถัดไปด้วยตัวมันเอง มีการใช้ AI ในแง่มุมที่ว่างเปล่าของธุรกิจ ที่ GoBOLT ผลิตภัณฑ์และบริการส่วนใหญ่ของเราใช้เทคโนโลยีขั้นสูง แมชชีนเลิร์นนิงกำหนดรูปแบบไอที บิ๊กดาต้า และอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ในปัจจุบันอย่างไร บทบาทของ CIO และผู้นำเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร? แมชชีนเลิร์นนิงคือเมื่อระบบอยู่บนข้อมูลและเริ่มทำงานในลักษณะที่เป็นอิสระ ตัวอย่างเช่น คนรุ่นก่อน ๆ ที่มีประสบการณ์หลายสิบปีเคยตัดสินใจโดยพิจารณาจากประสบการณ์ของพวกเขาในแง่ของการที่พวกเขาได้เห็นสิ่งต่าง ๆ เกิดขึ้น ตอนนี้ทุกอย่างได้รับการสนับสนุนข้อมูลแล้ว การตัดสินใจของมนุษย์มีความสำคัญเสมอ แต่ตอนนี้ ถูกเสริมด้วยพลังข้อมูลของเครื่องยนต์ แมชชีนเลิร์นนิงและ AI กำลังกำหนดทุกอย่าง ในแง่ของลอจิสติกส์และคลังสินค้า หุ่นยนต์ถูกใช้เป็นหลักในการจัดการคลังสินค้า วันนี้มีหุ่นยนต์อัจฉริยะที่ทำงานธรรมดาๆ ที่เดิมเคยใช้กำลังคนจำนวนมากและขาดประสิทธิภาพมากมาย แต่ด้วยความช่วยเหลือของ AI เราจึงสามารถทำให้กระบวนการราบรื่นขึ้นและสามารถแก้ไขได้ทุกรูปแบบ ของปัญหา หากเราพูดถึงบิ๊กดาต้า โดยทั่วไปแล้ว ข้อมูลดังกล่าวจะเพิ่มประสิทธิภาพเราและช่วยในการแก้ไขปัญหาทุกประเภท วันนี้ คุณต้องการเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการในแง่ของการโต้ตอบกับผู้ขายของคุณ วิธีจัดซื้อจากตลาด วิธีทำสัญญาอัจฉริยะ วิธีจัดการการเคลื่อนไหวต่างๆ วิธีแก้ไขปัญหารากที่มีประสิทธิภาพ ประเภทรถบรรทุกที่มีประสิทธิภาพ และประเด็นอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับประสิทธิภาพ แมชชีนเลิร์นนิงได้เพิ่มเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพและโมดูลการเพิ่มประสิทธิภาพจำนวนมากสำหรับอุตสาหกรรม และบทบาทของ CIO และผู้นำได้เปลี่ยนจากการมีการปฏิบัติงานมากขึ้นเป็นการใช้เทคโนโลยีมากขึ้น ในทุกอุตสาหกรรม ถ้าคุณพูดถึงอุตสาหกรรมใด ๆ ตอนนี้พวกเขากำลังใช้จ่ายเงินเป็นจำนวนมากในแง่ของการพัฒนาเทคโนโลยีที่ทันสมัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังโควิด เมื่อผู้คนเข้าใจว่าการทำลายล้างใดๆ อาจส่งผลร้ายแรงต่อการเติบโตของบริษัทและต่อซัพพลายเชน พวกเขาจำเป็นต้องมีความคล่องตัวและความว่องไวที่แข็งแกร่งมาก และมุมเทคโนโลยีที่แข็งแกร่ง เพื่อให้สามารถจัดการกับการหยุดชะงักได้ทุกประเภท และตอนนี้ซีไอโอกำลังทำงานอย่างหนักเพื่อใช้เวลาและทรัพยากรในการพัฒนาเทคโนโลยีดังกล่าว เพื่อช่วยให้ผู้นำบริษัท ซีอีโอ และ CXOs สามารถบริหารบริษัทได้อย่างมีประสิทธิภาพ การเดินทางของคุณในอุตสาหกรรมการวิเคราะห์เป็นอย่างไรบ้าง และคุณมีวิธีแก้ไขปัญหาด้านการวิเคราะห์อะไรบ้าง? ทั้งหมดนี้เป็นเทคโนโลยีที่เชื่อมต่อกันมากเพราะทั้งหมดขึ้นอยู่กับหลักฐานพื้นฐานที่รวบรวมข้อมูลทั้งหมด ขั้นตอนแรกของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลคือการแปลงกระบวนการปฏิบัติงานให้เป็นเทคโนโลยีที่เทียบเท่า เมื่อเสร็จแล้ว คุณจะเริ่มสร้างและทำความเข้าใจข้อมูล จากจุดนั้น การวิเคราะห์แบบใดๆ ก็สามารถวาดได้ง่ายๆ เหมือนกับว่าคุณกำลังพูดเกี่ยวกับการขนส่ง คุณได้รับข้อมูลเกี่ยวกับเส้นทางต่างๆ ที่รถใช้หรือความขยันจาก A ไป B ประเภทของสินค้าที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดคืออะไร เวลาจัดส่งที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด ชั่วโมงใดของวันที่รถบรรทุกถูกส่ง เมื่อพิจารณาจากข้อจำกัดภายนอกทั้งหมด เช่น ข้อจำกัดชายแดนของรัฐ สภาพการจราจร ฯลฯ ช่วงเวลาในการจัดส่งที่เหมาะสมที่สุดสำหรับรถคืออะไร ดังนั้น มีการสร้างข้อมูลจำนวนมาก เทคโนโลยี AI, /ML จำนวนมากกำลังทำงานและบีบอัดข้อมูล และทำให้เจ้าของกระบวนการสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลและดีขึ้น มีความต้องการอย่างมากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วทั้งอุตสาหกรรม และเราได้เห็นด้วยว่าโซลูชันที่เราเพิ่งกล่าวถึงนั้นเป็นภาพรวมของตลาดทั้งหมดและเป็นประโยชน์ต่อลูกค้าของเราอย่างมากในการประหยัดต้นทุนสำหรับพวกเขาและในการปรับปรุงการดำเนินงานของพวกเขาด้วย อะไรคือความท้าทายที่คุณเผชิญในอุตสาหกรรมในปัจจุบัน? ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดในอุตสาหกรรม เนื่องจากลอจิสติกส์และซัพพลายเชนเป็นอุตสาหกรรมที่กระจัดกระจายอย่างมาก จึงไม่สามารถใช้เทคโนโลยีได้เร็วกว่านี้เมื่อเทียบกับอุตสาหกรรมอื่นๆ อุตสาหกรรมนี้เป็นกระดูกสันหลังของเศรษฐกิจของเราและเมื่อภาคส่วนเติบโตขึ้น และตอนนี้ไม่สามารถอยู่รอดได้อีกต่อไปโดยปราศจากการแทรกแซงทางเทคโนโลยี แต่ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือตอนนี้ผู้เข้าร่วมในอุตสาหกรรมไม่ว่าจะเป็นฝั่งลูกค้า เดิมพันฝั่งผู้ขาย ไม่ค่อยคุ้นเคยกับทีมเทคโนโลยีในฐานะตัวเปิดใช้งาน ดังนั้นจึงมีการทำ unlearning และ relearning จำนวนมากในเทคโนโลยีและกำลังถูกแทรกเข้าไปในภาคส่วน และการนำเทคโนโลยีมาใช้ดูเหมือนจะเป็นเรื่องที่ท้าทายมาก ผู้คนจำเป็นต้องเข้าใจว่าการนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้ไม่ใช่ภัยคุกคามต่อความยั่งยืน แต่เป็นเทคโนโลยีเสริม ค่อยเป็นค่อยไป อุตสาหกรรมกำลังเอาชนะการเปลี่ยนแปลงกระบวนการคิดที่เราต้องยอมรับเทคโนโลยีที่เราต้องใช้อย่างรวดเร็ว ไม่เพียงแต่ประเภทอุตสาหกรรมใหม่ล่าสุด เช่น อีคอมเมิร์ซ แต่ประเภทอุตสาหกรรมดั้งเดิมด้วย ตามธรรมเนียมแล้ว ถ้าคุณพูดถึงอุตสาหกรรมยานยนต์หนัก ภาคสุรา ภาคเหล็ก และเหล็กกล้า ภาคส่วนดั้งเดิมทั้งหมดเหล่านี้กำลังเปิดรับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ความเฟื่องฟูของภาคอีคอมเมิร์ซในอินเดียเป็นปัจจัยหลักในการนำโมเดลซัพพลายเชนที่คล่องตัวและใช้เทคโนโลยี ซึ่งแม้แต่อุตสาหกรรมดั้งเดิมก็เปิดประตูรับคลื่นแห่งการเปลี่ยนแปลงนี้ การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลจะมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าโดยรวม และจะปฏิวัติห่วงโซ่อุปทานและภาคการขนส่งทั้งหมดในอนาคตอย่างแน่นอน แผนการเติบโตของคุณในอีกสิบสองเดือนข้างหน้าคืออะไร? วิสัยทัศน์ของ GoBOLT คือการขยายธุรกิจในอินเดียและกระจายรอยเท้าไปยังสินค้าทั่วทุกภาคส่วนด้วยการปรับปรุงรูปแบบห่วงโซ่อุปทานและส่งเสริมการเติบโตในตลาดที่อยู่อาศัยและกระบวนการขนส่งระยะสั้นในอนาคต เรายังต้องการช่วยเหลือธุรกิจ เรากำลังขยายรอยเท้าของเราไปทั่วอินเดียอย่างไม่หยุดยั้ง เรากำลังใช้จ่ายมากในเทคโนโลยี เรากำลังปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการของเรา เพิ่มมิติใหม่ที่นี่ ครอบคลุมส่วนอื่นๆ ของทีมจัดหา ตัวอย่างเช่น ตอนนี้เรามุ่งเน้นที่การขนส่งและการกระจายสินค้าเป็นอย่างมาก เทคโนโลยีหมายความว่าตอนนี้เราจะครอบคลุมส่วนอื่นๆ ของสิ่งนั้นมากขึ้น ในการขยายทีมของเรา ฯลฯ และการทำรายได้ของเรา นอกจากนี้เรายังมีแผนจะเพิ่มรายได้เป็นสองเท่าในอีกสิบสองเดือนข้างหน้า ดังนั้น ในช่วงสิบสองเดือนของกิจกรรมต่างๆ จะเกิดขึ้นในแง่ของอุตสาหกรรม ในขณะที่เราพูดถึงตลาด ตลาดระบบอัตโนมัติด้านลอจิสติกส์ทั่วโลกคาดว่าจะเติบโตจาก US$ 4 พันล้าน 2015 ถึง US$88.9 พันล้านภายในสิ้นปี 2026 ที่ CAGR ของ 10.6%. นอกจากนี้ยังระบุด้วยว่า APAC เป็นหนึ่งในตลาดชั้นนำโดยอินเดียเป็นตลาดเกิดใหม่ซึ่งจะมีการเติบโตอย่างมาก การศึกษายังชี้ให้เห็นอีกว่า Digita การปฏิวัติในภาคส่วนลอจิสติกส์ การขยายตัวอย่างแข็งแกร่งของการขนส่ง การเกิดขึ้นของ IoT การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ ประกอบกับจำนวนบริษัทโลจิสติกส์และคลังสินค้าที่เพิ่มขึ้นกำลังผลักดันความต้องการโซลูชันอัตโนมัติ สถิตินี้แสดงให้เห็นว่าระบบอัตโนมัติของภาคโลจิสติกส์จะก้าวไปข้างหน้าและจะกลายเป็นส่วนสำคัญของรูปแบบห่วงโซ่อุปทาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดการขนส่ง นอกจากนี้ เรากำลังพยายามเข้าถึงอุตสาหกรรมประเภทอื่นๆ อีกมากมาย เราเป็นผู้เล่นที่โดดเด่นในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซและการขนส่งด่วน แต่เรายังพยายามเข้าถึงอุตสาหกรรมประเภทอื่นๆ เช่น รถยนต์ อุปกรณ์เสริม เภสัชกรรม การค้าปลีก ฯลฯ

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button