Equinix CIO는 AI 기술을 사용하여 글로벌 데이터 인프라 기업의 잠재적 파트너를 탐색합니다.

다국적 데이터 인프라 기업 Equinix는 2018년부터 머신러닝 기술을 활용해 왔습니다. 그들은 머신러닝 확률 모델을 사용하여 잠재 고객이 Equinix 제품을 구매할 가능성을 예측하는 계획에 착수했습니다. 프로그램 시작 이후 회사에 수백만 달러의 수익 기여를 창출했습니다.

Equinix가 시작 이후 성장함에 따라 고객 확보 및 확장을 가속화하기 위해 채널 파트너에 대한 의존도가 높아졌습니다. 그래서 2021년에 Equinix는 리드 플랫폼을 새롭게 살펴보고 판매 리드에 데이터 기반 접근 방식을 추가하여 더욱 발전했습니다. 또한 인공 지능은 특정 지역 및 국가뿐만 아니라 전 세계적으로 기업이 새로운 매출을 창출하는 데 가장 적합한 파트너를 식별하는 데 사용됩니다.

특정 지역, 부문 및 산업에서 Equinix의 채널 파트너는 고객을 만족시킬 수 있는 고유한 위치에 있습니다. 지도, 통합 솔루션 및 고급 서비스. 대표적인 예가 연방 비즈니스 부문입니다. 필요한 라이선스와 이미 구축된 관계를 갖춘 파트너를 식별하는 것이 중요합니다.

회사의 최고 정보 책임자인 Milind Wagle은 다음과 같이 말했습니다. 이것이 IT 조직의 최우선 과제임을 보여주는 완벽한 예는 AI 기술의 혁신적인 힘을 결합하고 경쟁력 있는 시장 차별화를 구축할 수 있는 채널 프로그램을 위한 혁신적이고 지능적인 AI 기반 기회 엔진을 구축하는 것입니다.

이 프로그램은 "AI 기반 파트너 기회"라고 하며 Equinix 직접 판매, 간접 파트너 또는 채널 판매를 통한 기회를 명확하게 식별하여 최고의 서비스를 얻습니다. 당신의 잠재 고객에게. 이 프로그램에는 두 가지 목표가 있습니다. 신규 고객 확보를 유도할 잠재력이 가장 큰 파트너를 식별하고, 가장 높은 주문 가치를 창출할 것으로 예상되는 파트너를 우선순위로 두는 것입니다.

Equinix의 AI 전략 및 분석 담당 수석 이사인 Ted Dangson은 다음과 같이 말했습니다. 공동 판매 및 재판매에 가장 적합한 파트너에게 투자와 리소스를 집중하세요."

이 프로그램은 올해 9월 중순에 전면적으로 출시될 예정이며 검토 모델 결과 및 대시보드를 통해 데이터 과학이 IT 활용에 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여줄 것입니다. 더 나은 판매 목표 목표 설정 및 수익 증대를 위한 인공 지능 및 기계 학습

예측의 힘

Equinix의 수석 수석 데이터 과학자인 Ram Bala가 현재 업무 과제를 안내합니다.

Bala는 다음과 같이 말했습니다. 전 세계 1,300개 이상의 기술 공급업체 및 서비스 제공업체가 Equinix 파트너가 되기 위해 엄격한 심사 과정을 거쳤으며, 2019년에 Equinix와 9,000건 이상의 거래를 체결했습니다. 미국에서만 기회와 RFP가 많기 때문에 Equinix와 관련된 RFP와 공동 판매 파트너를 식별하는 것이 필수입니다.”라고 Jackson은 적절한 데이터 관리를 적용했습니다. , 추세 분석, 기계 학습 및 비즈니스 인텔리전스 도구를 통해 Equinix는 채널 파트너 및 최종 고객의 데이터를 분석하여 Equinix를 통해 직접 서비스를 받는 고객과 파트너 및 리셀러를 통해 가장 좋은 서비스를 받을 수 있는 고객을 결정할 수 있습니다. 또한 최종 사용자의 요구 사항을 파트너 서비스의 선호도 및 표면 통찰력과 연결하여 모든 당사자가 수익 성장을 가속화하도록 돕습니다.

Dangson 팀은 Equinix 파트너 및 연방 영업 및 마케팅 팀과 긴밀히 협력하여 기회를 식별합니다. 먼저 그들은 자신의 사용 사례를 포괄할 수 있는 즉시 사용 가능한 솔루션을 갖춘 공급업체를 찾았지만 궁극적으로 Equinix의 IT, 데이터 과학 및 엔지니어링 팀과 협력하여 사내 맞춤형 AI 모델을 구축하기로 결정했습니다

Bala 및 그의 데이터 과학자 팀은 효과적인 파트너 우선 데이터 과학 전략을 개발하는 데 어떤 데이터 세트가 중요한지 결정하기 위해 이 프로젝트에서 광범위한 내부 및 제3자 데이터 분석을 수행했습니다.

Bala는 다음과 같이 말했습니다. “우리는 잠재 고객 및 파트너와 관련된 데이터를 활용했습니다. 오픈 소스 연방 데이터베이스의 과거 정부 계약 및 수상 데이터에 의존하는 통계 및 기술 데이터 속성, 향후 기회 및 RFP에 대한 광범위한 정보를 제공하는 텍스트 문서 및 PDF에 대한 포괄적인 액세스 외에도 내부 데이터도 제공합니다. 유사한 고객과 파트너 간의 식별된 과거 관계를 설정했습니다.”

다음으로 팀은 이 데이터를 사용하여 다음을 수행하는 기계 학습 모델을 구축하기 시작했습니다.

• 기업 파트너 우선 순위에 대한 글로벌 및 국가 수준 등급 및 권장 사항 개발
• 정부가 주도한 Equinix 관련 디지털 혁신 프로젝트를 식별하고 연방 기관 파트너 우선 순위에 대한 국가 및 기관 수준 등급 및 권장 사항 개발
• 기존 파트너 및 새로운 파트너의 우선순위 지정
• 직접 또는 간접 판매를 통해 최고의 최종 잠재 고객을 찾아보세요.
• 파트너가 잠재 고객을 활성화하고 데이터 기반 판매 활동을 확장할 수 있도록 채널 판매 목표를 재조정합니다.

Dangson은 Equinix의 파트너 기회 플랫폼이 자연어 처리 알고리즘을 사용하여 RFP 문서에서 관련 발췌문을 추출하고 각 기회에 대한 관련성 점수를 첨부한다고 말했습니다. 그는 알고리즘이 권장 사항에 대한 근거도 제공한다고 언급했습니다. Equinix의 파트너 기회 플랫폼은 자연어 처리 알고리즘을 사용하여 RFP 문서에서 관련 발췌문을 추출하고 각 기회에 대한 관련성 점수를 첨부한다고 Donson은 말했습니다. 그는 이러한 알고리즘이 권장 사항에 대한 뒷받침 근거도 제공한다고 지적합니다.

이러한 추가 세부 정보는 최종 사용자가 모델 예측을 해석하고 활용하는 방식에 혁명을 일으켜 채택이 점진적으로 증가하고 전반적인 성공이 이루어진다고 말합니다.

Barra는 경험이 프로젝트가 직면한 가장 큰 과제는 기계 학습 모델을 교육하는 데 필요한 데이터 주석이 충분하지 않고 라벨이 제대로 지정되지 않은 샘플이라는 것입니다. 주석이 달린 데이터가 부족하여 정부 기관의 Equinix 관련 RFP를 식별하기 위한 매우 정확하고 계산 효율적인 모델을 구축하기 어렵고, 부정확하게 라벨이 지정된 샘플로 인해 기계 학습 모델을 훈련하여 기업 판매를 위한 파트너 우선 순위를 지정하기가 어렵습니다

이러한 질문을 해결하기 위해 우리는 다양한 학술 및 기업 연구 기관의 기술을 사용했습니다. 우리는 거의 4개월에 걸쳐 최소 실행 가능한 제품을 개발하고 확장 가능하고 통합 가능한 엔드투엔드 솔루션을 개발하는 데 5개월을 보냈습니다.

Delivery & Innovation

Equinix의 보고서에 언급된 대로 솔루션을 배포한 후 최종 사용자는 이를 다음을 만드는 핵심 도구로 간주합니다. 작업이 더 쉽고, 빠르고, 정확해졌습니다. 2023년 2분기 수익 보고서에 따르면 Equinix의 채널 프로그램은 구독의 40%를 차지하고 신규 고객의 약 60%를 확보했습니다.

Bala는 디지털 혁신을 추진하는 과정에서 AI 기반 파트너를 통해 성공의 열쇠가 있다고 믿습니다. 비즈니스 기회는 제공과 혁신 사이의 균형을 맞추는 것입니다

우리의 목표는 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공하고 투자 수익을 극대화한다는 목표를 달성하기 위해 혁신과 개발로 가득 찬 환경을 조성하는 것입니다. 이러한 혁신 문화를 조직 전체에 확산시키면서 혁신적인 이니셔티브가 서서히 관심을 얻고 관심을 끌기 시작합니다. 그 과정에서 우리는 창의력을 키우고 팀 사기에 긍정적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 실패를 귀중한 학습 경험으로 간주하는 환경을 조성합니다

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