مقابلات
ماثياس جولومبك، كبير مسؤولي التكنولوجيا في Exasol – سلسلة المقابلات
ماثياس جولومبك هو كبير مسؤولي التكنولوجيا (CTO) في Exasol. انضم إلى الشركة كمطور برمجيات في عام 2004 بعد دراسة علوم الحاسوب مع التركيز على قواعد البيانات والأنظمة الموزعة وعمليات تطوير البرمجيات والخوارزميات الجينية. بحلول عام 2005، كان مسؤولاً عن فريق محسّن قاعدة البيانات وفي عام 2007 أصبح رئيسًا لبحث وتطوير. في عام 2014، تم تعيين ماثياس كCTO. في هذا الدور، هو مسؤول عن تطوير المنتج وإدارة المنتج والعمليات والدعم والاستشارات الفنية.
ما الذي جذبك في البداية إلى علوم الحاسوب؟
عندما كنت في الصف الرابع، كان لدي أخ أكبر بعض الدروس حيث تعلموا البرمجة بلغة BASIC، وأظهر لي ما يمكن القيام به. معًا، قمنا بتطوير لغز عيد الفصح على جهاز Commodore 64 لشقيقنا الأصغر، ومنذ ذلك الحين، كنت مهتمًا بالحواسيب. علوم الحاسوب بشكل عام هي جميعًا حول حل المشكلات والابتكار، وأعتقد أن هذا الجانب جذبني أكثر إلى المجال.
يمكنك أن تشاركنا رحلتك من الانضمام إلى Exasol كمطور برمجيات في عام 2004 إلى أن أصبحت CTO؟ كيف تطور دورك على مر السنين، خاصة في المناظر التكنولوجية المتغيرة بسرعة؟
درست علوم الحاسوب في جامعة فورزبورغ في ألمانيا وبدأت في Exasol كمطور برمجيات في عام 2004 بعد التخرج. بعد عامي مع Exasol، تمت ترقيتي إلى رئيس فريق محسّن قاعدة البيانات ثم رئيس بحث وتطوير. بعد ذلك، شغلت منصب رئيس البحث والتطوير لمدة سبع سنوات قبل أن أصبح رئيسًا للتكنولوجيا في عام 2014.
من البداية، كنت مذهلاً بما كان Exasol يفعله – هذه الشركة التكنولوجية الألمانية التي تقاتل ضد أسماء كبيرة مثل Microsoft وIBM وOracle. كنت مذهلاً بالفرصة أمامي – كمطور، إنشاء نظام إدارة قاعدة البيانات الموازية الكبيرة (MPP) في الذاكرة كان مثل الجنة على الأرض.
استمتعت بكل لحظة العمل مع هذا الفريق الهندسي الموهوب. كما رئيس للتكنولوجيا، أشرف على ابتكار Exasol وتطويره ودعمه الفني. لقد كان مثيرًا للاهتمام أن أرى كيف نمت فريق Exasol على مستوى العالم بينما نسعى لدعم عملائنا واحتياجاتهم المتطورة. الأساسيات هي نفسها – لا تزال قاعدة بيانات في الذاكرة، ولكن الآن نحن نمكن عملائنا من استغلال قوة بياناتهم لتنفيذات الذكاء الاصطناعي.
كان Exasol في طليعة قواعد بيانات التحليلات عالية الأداء. من منظورك، ما يميز Exasol في هذا الفضاء التنافسي؟
يتعين على قادة الأعمال دائمًا التوجيه حول كيفية القيام بأكثر مع أقل. في السنوات الأخيرة، أصبح هذا تحديًا أكبر مع استمرار الاقتصاد في التقلبات وتحول تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى ميزانية ووقت.
كما مزود لقواعد بيانات التحليلات عالية الأداء، ظل Exasol في طليعة مساعدة الشركات على القيام بأكثر مع أقل. نساعد الشركات على تحويل استخبارات الأعمال (BI) إلى رؤى أفضل مع Exasol Espresso، محرك الاستعلام المتعدد الاستخدامات الذي يمتد إلى مجموعات بيانات موجودة. تستخدم العلامات التجارية العالمية مثل T-Mobile وPiedmont Healthcare وAllianz Exasol Espresso لتحويل حجم أكبر من البيانات إلى رؤى أسرع وأعمق وأرخص. وأعتقد أننا قمنا بتحقيق عمل رائع في تحقيق التوازن الدقيق بين الأداء وال价格 والمرونة بحيث لا يضطر العملاء إلى التنازل.
لدعم الشركات في رحلاتها إلى الذكاء الاصطناعي، كشفنا أيضًا مؤخرًا عن Espresso AI، الذي يجهز محرك الاستعلام المتعدد الاستخدامات ب مجموعة جديدة من أدوات الذكاء الاصطناعي التي تمكن المنظمات من استغلال قوة بياناتها للحصول على رؤى وصنع قرارات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تتيح قدرات Espresso AI للعملاء تجاوز التجارب المكلفة والمستهلكة للزمن و تحقيق عائد فوري على الاستثمار. هذا هو تغيير لعب في الشركات التي تركز على دفع الابتكار وتقديم القيمة في عصر الذكاء الاصطناعي.
تظهر تقرير Exasol حول الذكاء الاصطناعي والتحليلات لعام 2024 أن عدم الاستثمار في الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى فشل الأعمال. يمكنك أن تتوسع في النتائج الرئيسية لتقرير وتوضيح لماذا الاستثمار في الذكاء الاصطناعي هو أمر بالغ الأهمية للأعمال اليوم؟
كما ذكرت، النتيجة الرئيسية لتقرير Exasol حول الذكاء الاصطناعي والتحليلات لعام 2024 هي أن عدم الاستثمار في الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى فشل الأعمال. استنادًا إلى استطلاعنا لمصنعي القرار وكذلك علماء البيانات والتحليلات عبر الولايات المتحدة والمملكة المتحدة وألمانيا، يتفق ما يقرب من جميع المستجيبين (91%) على أن الذكاء الاصطناعي هو واحد من أهم الموضوعات للمنظمات في السنوات القليلة القادمة، مع اعتراف 72% بأن عدم الاستثمار في الذكاء الاصطناعي اليوم سيضع صحة الأعمال في المستقبل على المحك. ببساطة، في البيئة الحالية، الشركات التي لا تفكر في الذكاء الاصطناعي هي بالفعل متأخرة.
تتعين على الشركات ضغط من المساهمين للاستثمار في الذكاء الاصطناعي – وهناك العديد من الأسباب لذلك. ساعد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بالفعل المنظمات عبر الصناعات – من الرعاية الصحية إلى الخدمات المالية والبيع بالتجزئة – على فتح مجاري إيرادات جديدة وتحسين تجارب العملاء وتنظيم العمليات وزيادة الإنتاجية وتسريع التنافس والمزيد. لا يزيد القائمة إلا مع بدء الشركات في العثور على طرق محددة لاستغلال الذكاء الاصطناعي لتناسب الاحتياجات التجارية الفريدة.
يتحدث التقرير نفسه عن الحواجز الرئيسية لاعتماد الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك فجوات العلوم البيانية والاتساق في التنفيذ. كيف يعالج Exasol هذه التحديات لعملائه؟
على الرغم من الحاجة الحرجة للاستثمار في الذكاء الاصطناعي، لا تزال الشركات تواجه عقبات كبيرة للتنفيذ الواسع. يشير تقرير Exasol حول الذكاء الاصطناعي والتحليلات إلى أن ما يصل إلى 78% من مصنعي القرار يختبرون فجوات في مجال واحد على الأقل من نماذج العلوم البيانية والتعلم الآلي (ML)، مع 47% الذين يشيرون إلى سرعة تنفيذ متطلبات البيانات الجديدة كتحدي. ويطالب 79% إضافي بأن متطلبات التحليل التجاري الجديدة تأخذ وقتًا طويلاً لتنفيذها من قبل فرق البيانات. تشمل العوامل الأخرى التي تعيق اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع عدم وجود استراتيجية تنفيذ، و qualité رديئة للبيانات، وكميات بيانات غير كافية وتكامل مع الأنظمة الحالية. بالإضافة إلى ذلك، تسبب التطورات البيروقراطية واللوائح المتعلقة بالذكاء الاصطناعي مشاكل للعديد من الشركات مع 88% من المستجيبين يعلنون أنهم يحتاجون إلى مزيد من الوضوح.
مع نمو نشر الذكاء الاصطناعي، سيتعين على الشركات أن تضمن أسس بيانات قوية. يوفر Exasol المرونة والمتانة والتنقل للشركات التي تتبنى استراتيجية الذكاء الاصطناعي. مع استمرار تطور أدوار مثل رئيس قسم البيانات (CDO) وتعقيدها، مع تحديات أخلاقية وامتثال متزايدة في الصدارة – يدعم Exasol قادة البيانات ومساعدتهم على تحويل استخبارات الأعمال إلى رؤى أسرع وأفضل ستinform القرارات التجارية وتؤثر بشكل إيجابي على الربح.
في حين أن الذكاء الاصطناعي أصبح حاسمًا لنجاح الأعمال، فإنها فعالة فقط مثل الأدوات والتكنولوجيا والأشخاص الذين يقودونها في الخلفية. تؤكد نتائج الاستطلاع على الفجوة الكبيرة بين أدوات استخبارات الأعمال الحالية ونتائجها – المزيد من الأدوات لا يعني بالضرورة أداء أسرع أو رؤى أفضل. مع تحضير قادة البيانات لمزيد من التعقيد والمهمة بالقيام بأكثر مع أقل، يجب عليهم تقييم مكدس تحليل البيانات لضمان الإنتاجية والسرعة والمرونة – كل ذلك بتكلفة معقولة.
يساعد Espresso AI على سد هذه الفجوة للشركات من خلال تحسين عمليات استخراج البيانات وتحميلها و تحويلها لتزويد المستخدمين بال مرونة للеримت مع تكنولوجيات جديدة على نطاق واسع، بغض النظر عن قيود البنية التحتية – سواء كانت على الموقع أو في السحابة أو الهجين. يمكن للمستخدمين تقليل تكاليف نقل البيانات والجهد أثناء جلب تكنولوجيات جديدة مثل LLMs إلى قاعدة البيانات. تساعد هذه القدرات المنظمات على تسريع رحلتها نحو تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مع ضمان جودة وموثوقية البيانات.
يصبح أدب البيانات أكثر أهمية مع تزايد عصر الذكاء الاصطناعي. كيف يساهم Exasol في تعزيز أدب البيانات بين عملائه والمجتمع الأوسع؟
في بيئات العمل الغنية بالبيانات اليوم، أصبحت مهارات أدب البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى – وسريعاً ما أصبحت “يجب أن يكون” بدلاً من “من اللطيف أن يكون” في عصر الذكاء الاصطناعي. عبر الصناعات، أصبحت المهارة في العمل مع فهم البيانات وتواصلها بشكل فعال حاسمة. لكن لا يزال هناك فجوة في أدب البيانات.
أدب البيانات هو الحصول على المهارات لفهم المعلومات المعقدة والقدرة على التصرف بناءً على تلك النتائج. لكن غالبًا ما يتم حجز وصول البيانات داخل المنظمة أو يمتلك فقط عدد صغير من الأفراد المهارات اللازمة لأدب البيانات لفهم وصول إلى كميات هائلة من البيانات التي تتدفق عبر الأعمال. هذا النهج معيب لأنه يحد من الوقت والموارد المخصصة لاستخدام البيانات، وأخيرًا، يؤدي فجوة أدب البيانات إلى حاجز لابتكار الأعمال.
عندما يكون الناس على دراية بأدب البيانات، يمكنهم فهم البيانات وتحليلها وتطبيق أفكارهم ومهاراتهم وخبرتهم عليها. كلما زاد عدد الأشخاص الذين لديهم المعرفة والثقة والأدوات لفك شفرة البيانات وتحديد المعنى منها، زادت نجاح المنظمة. في Exasol، ندعم قادة البيانات والأعمال في دفع أدب البيانات والتعليم.
بالإضافة إلى المكون التعليمي، يجب على الشركات تحسين مجموعات التكنولوجيا وأدوات استخبارات الأعمال لتمكين دمقرطة البيانات. تذهب أدب البيانات ووصول البيانات يدًا بيد. يتطلب الاستثمار في كلاهما دعم استراتيجيات البيانات. على سبيل المثال، مع Exasol، يسمح نظامنا الخالي من التعديل للأعمال بالتركيز على استخدام البيانات، بدلاً من التكنولوجيا. يسمح السرعة العالية للفرق بالعمل بشكل تفاعلي مع البيانات وتجنب القيود المفروضة على الأداء. يؤدي هذا في النهاية إلى دمقرطة البيانات.
الآن هو الوقت لتحويل دمقرطة البيانات من موضوع المناقشة إلى عمل داخل المنظمات. مع حصول المزيد من الأشخاص عبر الإدارات على رؤى ذات معنى، سوف يخفف ذلك من العوائق التقليدية التي تسببها فرق تحليل البيانات. عندما تتحطم السيلو التقليدية، سوف تدرك المنظمات مدى اتساع احتياجات فرقها وأفرادها لاستخدام البيانات. حتى الأشخاص الذين لا يعتقدون حاليًا أنهم مستخدمون نهائيون للبيانات سوف يتم سحبهم إلى تغذية البيانات.
مع هذا التحول يأتي تحدي كبير لمواجهته في السنوات القادمة – سوف تحتاج القوى العاملة إلى الترقية من أجل أن يكتسب كل موظف المجموعة المهارات المناسبة لاستخدام البيانات والرؤى اتخاذ قرارات تجارية. اليوم، لن يعرف العاملون السؤال الصحيح الذي يجب أن يطرحوه على تدفق البيانات أو التutomatية التي تقودها. يزداد قيمة القدرة على التعبير عن أسئلة دقيقة ومتعمقة ومرتبطة بالأعمال، مما يخلق حاجة ملحة لتدريب القوى العاملة على هذه القدرة.
لديك خلفية قوية في قواعد البيانات والأنظمة الموزعة والخوارزميات الجينية. كيف تؤثر هذه مجالات الخبرة على تطوير منتجات Exasol و استراتيجية الابتكار؟
خلفيتي هي أساس العمل في مجالنا وفهم اتجاهات التكنولوجيا على مدى العشرين عامًا الماضية. من المثير والمكافئ العمل مع عملاء مبتكرين يتحولون تكنولوجيا قواعد البيانات إلى حالات استخدام مثيرة للاهتمام. لا تعتمد استراتيجيتنا للابتكار على فرد واحد، بل على فريق كبير من المعماريين والمطورين المتطورين الذين يفهمون مستقبل البرمجيات والأجهزة وتطبيقات البيانات.
مع تحول الذكاء الاصطناعي لقطاعات على مستوى غير مسبوق، ما هي المكونات الأساسية لمكدس البيانات المستقبل الذي يجب على الشركات النظر فيه للاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتحليلات بشكل فعال؟
كانت عام 2023 مثالًا رئيسيًا على لماذا من المهم على الشركات البقاء في طليعة المناظر التكنولوجية المتطورة. الحقيقة المؤسفة، ومع ذلك، هي أن معظم مكدس البيانات لا يزال متأخرًا عن منحنى الذكاء الاصطناعي.
لضمان مكدس البيانات، يجب على الشركات أولاً تقييم أسس البيانات لتحديد الفجوات والأخطاء أو التحديات الأخرى. هذا سيساعدهم على ضمان جودة البيانات والسرعة – عناصر حاسمة لتحفيز رؤى قيمة وتحفيز نماذج الذكاء الاصطناعي واللغة.
بالإضافة إلى ذلك، يجب على الفرق الاستثمار في الأدوات والتكنولوجيا التي يمكن دمجها بسهولة مع حلول أخرى في المكدس. مع اقتران الذكاء الاصطناعي مع تكنولوجيا أخرى، مثل البرمجيات المفتوحة المصدر، سنرى نماذج جديدة تظهر لحل مشاكل أعمال تقليدية. سوف تتحد الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل ChatGPT، مع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التقليدية، مثل التحليلات الوصفية أو التنبؤية، لفتح فرصًا جديدة للمنظمات وجعل العمليات التقليدية المتعبة أكثر سلاسة.
لضمان مكدس البيانات، يجب على الشركات دمج الذكاء الاصطناعي واستخبارات الأعمال. لقد استخدمت الشركات أدوات استخبارات الأعمال لعدة عقود لاستخراج رؤى قيمة، وفي حين تم إجراء تحسينات كثيرة، لا يزال هناك قيود أو عوائق لأدوات استخبارات الأعمال التي يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي معها. يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين نتائج أسرع وتحسين التخصيص و تحويل مناظر استخبارات الأعمال إلى مجال أكثر شمولاً وسهولة الاستخدام. منذ أن تركز استخبارات الأعمال عادة على تحليل البيانات التاريخية لتوفير رؤى، يمكن للذكاء الاصطناعي تمديد قدرات استخبارات الأعمال من خلال مساعدة预测 الأحداث المستقبلية وتوليد تنبؤات وتوصية بأفعال لتأثير النتائج المرغوبة.
يتم تسليط الضوء على الإنتاجية والمرونة وتوفير التكاليف كثلاث طرق يساعد Exasol من خلالها العلامات التجارية العالمية على الابتكار. يمكنك أن تقدم مثالًا عن كيفية تمكين Exasol لعميل من تحقيق عائد استثماري كبير من خلال قاعدة بيانات التحليلات؟
وفقًا لدراسة التأثير الاقتصادي الكلي لشركة Forrester لعام 2023، يحقق عملاء Exasol عائد استثماري يصل إلى 320% على استثماراتهم الأولية على مدى ثلاث سنوات من خلال تحسين الكفاءة التشغيلية وأداء قاعدة البيانات و تقديم بنية تحتية بيانات بسيطة ومرونة.
على سبيل المثال، Helsana، وهو زعيم في صناعة الرعاية الصحية التنافسية في سويسرا، جاء إلى Exasol لتلبية احتياج منصة بيانات و تحليلات حديثة. قبل Exasol، اعتمد Helsana على أدوات تقارير متعددة مع مستودعات بيانات بنيت على تكنولوجيا مختلفة وأدوات ETL التي أنشأت بنية معقدة غير فعالة. بالمقارنة مع حل Legacy الحالي للشركة، أظهرت قاعدة بيانات Exasol تحسنًا في الأداء من 5 إلى 10 أضعاف.
الآن، Exasol هو مركزي في رحلة Helsana إلى الذكاء الاصطناعي، حيث يخدم كمستودع للبيانات المهيكلة التي يستخدمها Helsana عبر جميع نماذج الذكاء الاصطناعي، ويوفر الأساس لتحليلاته. مع Exasol، قام فريق Helsana بتعزيز الأداء وتقليل التكاليف وزيادة المرونة وتأسيس أساس قوي للذكاء الاصطناعي، كل ذلك يساهم في عائد استثماري كبير بالإضافة إلى القدرة على خدمة العملاء بشكل أفضل.
متطلعًا إلى الأمام، ما هي الاتجاهات القادمة في تحليل البيانات واستخبارات الأعمال التي ي chuẩnي Exasol، وكيف تخطط لمواصلة دفع الابتكار في هذا المجال؟
سنة 2023 أدخلت الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مما تسبب في ردود فعل انعكاسية من المنظمات التي أدت في النهاية إلى تجارب تجريبية كثيرة سيئة التصميم وتنفيذها. سوف تكون سنة 2024 سنة تحول لل تجارب الذكاء الاصطناعي والعمل التأسيسي. حتى الآن، كانت التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي العامة هي الوصول إلى المعلومات من خلال الدردشة، وتأتمتة خدمة العملاء، وبرمجة البرمجيات. ومع ذلك، سوف يكون هناك رواد يعتمدون هذه التكنولوجيا المثيرة على مجموعة واسعة من اتخاذ القرارات التجارية وتحسينها. النظر إلى ما وراء عام 2024، سوف نبدأ في رؤية دفع أكبر نحو التطبيقات الإنتاجية للذكاء الاصطناعي.
في Exasol، نحن ملتزمون بتحفيز الابتكار وتقديم القيمة لعملائنا، بما في ذلك مساعدتهم على تطوير وتنفيذ الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. مع Exasol، يمكن للعملاء دمج استخبارات الأعمال والذكاء الاصطناعي لتجاوز سيلو البيانات في نظام تحليلات متكامل. يسمح لنا خيارنا المرن للنشر بتمكين المنظمات من تحديد مكان استضافة مكدس التحليلات، سواء كان ذلك في السحابة العامة أو الخاصة أو على الموقع. مع Espresso AI، نحن في وضع جيد لتمكين الشركات من استغلال قيمة تحليلات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بغض النظر عن مكان وجودهم في رحلتهم إلى الذكاء الاصطناعي.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Exasol.
