ماثياس جولومبيك، كبير مسؤولي التكنولوجيا في Exasol – سلسلة المقابلات

ماثياس جولومبيك 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 قواعد البيانات وفي عام 2007 أصبح رئيسًا لبحث وتطوير. في عام 2014، تم تعيين ماثياس ككبير مسؤولي التكنولوجيا. في هذا الدور، فهو 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 التي تعلم فيها البرمجة باستخدام لغة BASIC، وأظهر لي ما يمكن القيام به بهذه اللغة. معًا، قمنا بتطوير لغز عيد الفصح على جهاز Commodore 64 لشقيقنا الأصغر، ومنذ ذلك الحين، كنت مفتونًا بالحواسيب. علوم الحاسوب بشكل عام هي كل شيء عن حل المشكلات والابتكار، وأعتقد أن هذا الجانب جذبني أكثر إلى هذا المجال.

يمكنك أن تشاركنا رحلتك من الانضمام إلى Exasol كمطور برمجيات في عام 2004 إلى أن أصبحت كبيرًا مسؤولي التكنولوجيا؟ كيف تطور دورك على مر السنين، خاصة في المناظر التكنولوجية المتغيرة بسرعة؟

درست علوم الحاسوب في جامعة فورتسبورغ في ألمانيا وبدأت في Exasol كمطور برمجيات في عام 2004 بعد التخرج. بعد عامي مع Exasol، تمت ترقيتي إلى رئيس فريق محسّن قواعد البيانات ثم رئيس بحث وتطوير. بعد ذلك، شغلت منصب رئيس البحث والتطوير لمدة سبع سنوات قبل أن أصبح كبيرًا مسؤولي التكنولوجيا في عام 2014.

من البداية، كنت مدهوشًا بما كان Exasol يفعله – هذه الشركة التكنولوجية الألمانية التي تقاتل ضد العلامات التجارية الكبيرة مثل Microsoft وIBM وOracle. كنت مدهوشًا بالفرصة أمامي – كمطور، إنشاء نظام إدارة قواعد البيانات الموازية الكبيرة في الذاكرة كان مثل الجنة على الأرض.

استمتعت بكل لحظة العمل مع هذا الفريق الهندسي الموهوب. كما كبير مسؤولي التكنولوجيا، أشرف على ابتكار المنتج وتطويره ودعمه الفني في Exasol. لقد كان مثيرًا أن أرى كيف نمت فريق Exasol على مستوى العالم بينما نساعد عملائنا في تلبية احتياجاتهم المتطورة. الأساسيات هي نفسها – ما زلنا نظام إدارة قواعد البيانات في الذاكرة، ولكن الآن نحن نمكّن عملائنا من استغلال قوة بياناتهم لتنفيذ التطبيقات الاصطناعية.

يُذكر أن Exasol كان في طليعة قواعد البيانات التحليلية عالية الأداء. من منظورك، ما الذي يميز Exasol في هذا الفضاء التنافسي؟

يُكلف قادة الأعمال باستمرار بالتنقل في كيفية القيام بأكثر مع أقل. في السنوات الأخيرة، أصبح هذا التحدي أكثر صعوبة مع استمرار الاقتصاد في التقلب وتوسع تقنية الذكاء الاصطناعي في استهلاك الميزانية والوقت.

كما مزود لقواعد البيانات التحليلية عالية الأداء، بقي Exasol في الطليعة في مساعدة الشركات على القيام بأكثر مع أقل. نساعد الشركات على تحويل الاستخبارات التجارية (BI) إلى رؤى أفضل مع محرك الاستعلام متعدد الاستخدامات Exasol Espresso، الذي يمكن وصله ببنية بيانات موجودة. تستخدم العلامات التجارية العالمية مثل T-Mobile وPiedmont Healthcare وAllianz محرك Exasol Espresso لتحويل حجم أكبر من البيانات إلى رؤى أسرع وأعمق وأرخص. وأعتقد أننا قمنا بعمل رائع في تحقيق التوازن الدقيق بين الأداء والأسعار والمرونة بحيث لا يضطر العملاء إلى التنازل.

لدعم الشركات في رحلاتها الاصطناعية، كشفنا مؤخرًا عن Espresso AI، الذي يُجهز محرك الاستعلام متعدد الاستخدامات بتشكيلة جديدة من أدوات الذكاء الاصطناعي التي تمكن المنظمات من استغلال قوة بياناتها للحصول على رؤى وتحليلات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي و اتخاذ القرارات. تتيح قدرات Espresso AI للعملاء تجاوز التجارب المكلفة والمستهلكة للوقت و تحقيق عائد فوري على الاستثمار. هذا يمثل تغييرًا كبيرًا للشركات التي تركز على دفع الابتكار وتقديم القيمة في عصر الذكاء الاصطناعي.

تُظهر تقرير Exasol للذكاء الاصطناعي والتحليلات لعام 2024 أن الاستثمار غير الكافي في الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى فشل الأعمال. هل يمكنك أن تُوسّع على النتائج الرئيسية لتقرير و لماذا الاستثمار في الذكاء الاصطناعي هو أمر بالغ الأهمية للأعمال اليوم؟

كما ذكرت، النتيجة الرئيسية لتقرير Exasol للذكاء الاصطناعي والتحليلات لعام 2024 هي أن الاستثمار غير الكافي في الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى فشل الأعمال. استنادًا إلى استطلاعنا لمصنّعي القرار وكذلك علماء البيانات والتحليلات عبر الولايات المتحدة وبريطانيا وألمانيا، يُقرّ 91% من المستجيبين بأن الذكاء الاصطناعي هو واحد من أهم المواضيع للمنظمات في السنوات القليلة القادمة، مع اعتراف 72% بأن عدم الاستثمار في الذكاء الاصطناعي اليوم سيضع صحة الأعمال في خطر في المستقبل. ببساطة، في البيئة الحالية، الشركات التي لا تفكر في الذكاء الاصطناعي هي بالفعل متأخرة.

تُضغط الشركات من قبل المساهمين للاستثمار في الذكاء الاصطناعي – وهناك العديد من الأسباب لذلك. لقد ساعد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بالفعل المنظمات عبر الصناعات – من الرعاية الصحية إلى الخدمات المالية والتجزئة – في فتح مجاري إيرادات جديدة وتحسين تجارب العملاء وتنظيم العمليات وزيادة الإنتاجية وتسريع التنافسية والمزيد. لا يتوقف القائمة هنا لأن الشركات بدأت في العثور على طرق محددة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتناسب الاحتياجات التجارية الفريدة.

يُذكر التقرير نفسه أن هناك عوائق رئيسية لاعتماد الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك فجوات علوم البيانات والاتساق في التنفيذ. كيف يعالج Exasol هذه التحديات لعملائه؟

على الرغم من الحاجة الحرجة للاستثمار في الذكاء الاصطناعي، لا تزال الشركات تواجه عقبات كبيرة لتنفيذ أوسع. يشير تقرير Exasol للذكاء الاصطناعي والتحليلات إلى أن ما يصل إلى 78% من مصنّعي القرار يعانون من فجوات في مجال واحد على الأقل من علوم البيانات والتعلم الآلي، مع 47% يشيرون إلى سرعة التنفيذ لتلبية متطلبات البيانات الجديدة كتحدي. يُعلن 79% أيضًا أن متطلبات التحليل التجاري الجديدة تُimplemented ببطء شديد من قبل فرق البيانات. تشمل العوامل الأخرى التي تعوق اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع عدم وجود استراتيجية للتنفيذ، و qualité رديئة للبيانات، وكميات بيانات غير كافية ودمجها مع الأنظمة الحالية. بالإضافة إلى ذلك، تسبب التطورات البيروقراطية واللوائح المتغيرة للذكاء الاصطناعي مشاكل للعديد من الشركات مع 88% من المستجيبين يُعلنون أنهم بحاجة إلى مزيد من الوضوح.

كما ينمو انتشار الذكاء الاصطناعي، سيتعين على الشركات أن تضمن أسس بيانات قوية. يوفر Exasol مرونة ومتانة ومقاومة للشركات التي تتبنى استراتيجية الذكاء الاصطناعي. كما يُدعم Exasol قادة البيانات ويساعدهم على تحويل الاستخبارات التجارية إلى رؤى أسرع وأفضل، مما يؤثر بشكل إيجابي على نتائج الأعمال.

في حين أصبح الذكاء الاصطناعي حاسمًا للنجاح التجاري، فإنه فعال فقط مثل الأدوات والتكنولوجيا والأشخاص الذين يُشغلونه في الخلفية. تُشدد نتائج الاستطلاع على الفجوة الكبيرة بين أدوات الاستخبارات التجارية الحالية وإنتاجها – لا يعني وجود أدوات أكثر أن الأداء أسرع أو الرؤى أفضل. كما يُعدّ قادة البيانات لتكامل复잡ية أكبر ويتحملون مسؤولية القيام بأكثر مع أقل، ويجب أن يُقيموا بنية تحليل البيانات لضمان الإنتاجية والسرعة والمرونة – كل ذلك بتكلفة معقولة.

يساعد Espresso AI على سد هذه الفجوة للمؤسسات من خلال تحسين عمليات استخراج البيانات وتحميلها وتحويلها، مما يمنح المستخدمين المرونة لتجربة تقنيات جديدة على نطاق واسع، بغض النظر عن قيود البنية التحتية – سواء كانت على الموقع أو السحابة أو الهجين. يمكن للمستخدمين تقليل تكاليف نقل البيانات والجهد ودمج تقنيات جديدة مثل LLMs في قواعد بياناتهم. تساعد هذه القدرات المنظمات على تسريع رحلتها نحو تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مع ضمان جودة وموثوقية بياناتها.

يُصبح التحرير البياني أكثر أهمية في عصر الذكاء الاصطناعي. كيف يساهم Exasol في تعزيز التحرير البياني لدى عملائه والمجتمع الأوسع؟

في بيئات العمل الغنية بالبيانات اليوم، أصبحت مهارات التحرير البياني أكثر أهمية من أي وقت مضى – وسريعاً ما أصبحت “يجب أن يكون” بدلاً من “من الجيد أن يكون” في عصر الذكاء الاصطناعي. عبر الصناعات، أصبحت الكفاءة في العمل مع البيانات وفهمها وتواصلها بشكل فعال حاسمة. ومع ذلك، لا يزال هناك فجوة في التحرير البياني.

التحرير البياني هو الحصول على المهارات لتحليل المعلومات المعقدة والقدرة على التصرف بناءً على تلك النتائج. ومع ذلك، غالبًا ما يتم حجز وصول البيانات داخل المنظمة أو يحصل فقط عدد صغير من الأفراد على المهارات اللازمة لفهم وصول البيانات الكبيرة التي تتدفق عبر الأعمال. هذا النهج معيب لأنه يحد من الوقت والموارد المخصصة لاستخدام البيانات، ويفصل فجوة التحرير البياني حاجزًا للابتكار التجاري.

عندما يكون الناس على دراية بالبيانات، يمكنهم فهم البيانات وتحليلها وتطبيق أفكارهم ومهاراتهم عليها. كلما زاد عدد الأشخاص الذين لديهم المعرفة والثقة والأدوات لفك شفرة البيانات وتحويلها إلى معنى، زادت نجاحات المنظمة. في Exasol، ندعم قادة البيانات والأعمال في دفع التحرير البياني والتعليم.

بالإضافة إلى مكون التعليم، يجب على الشركات تحسين بنية تكنولوجيا المعلومات وأدوات الاستخبارات التجارية لتمكين التحرير البياني. يذهب التحرير البياني و وصول البيانات يداً بيد. يتطلب الاستثمار في كلاهما دفع استراتيجيات البيانات. على سبيل المثال، مع Exasol، نظامنا الخالي من التعديل يسمح للأعمال بالتركيز على استخدام البيانات بدلاً من التكنولوجيا. يسمح السرعة العالية للفرق بالعمل بشكل تفاعلي مع البيانات وتجنب القيود المحددة للأداء. هذا يؤدي في النهاية إلى التحرير البياني.

الآن هو الوقت المناسب لتحرير البيانات أن ينتقل من موضوع المناقشة إلى العمل داخل المنظمات. مع حصول المزيد من الأشخاص عبر الإدارات المختلفة على رؤى معنوية، سوف يخفف ذلك من العوائق التقليدية التي تسببها فرق تحليل البيانات. عندما تنهار هذه العوائق التقليدية، ستدرك المنظمات مدى عمق احتياجات فرقها وأفرادها لاستخدام البيانات. حتى الأشخاص الذين لا يعتبرون أنفسهم مستخدمين نهائيين للبيانات سوف يتم سحبهم إلى تغذية البيانات.

مع هذا التحول يأتي تحدي كبير لمواجهته في السنوات القادمة – سوف يتعين على القوى العاملة أن يتم تعزيزها من أجل تمكين كل موظف من الحصول على المجموعة الصحيحة من المهارات لاستخدام البيانات والرؤى لاتخاذ قرارات تجارية. اليوم، لن يعرف القوى العاملة السؤال الصحيح الذي يجب طرحه على تدفق البيانات أو التutomatique الذي يديره. قيمة القدرة على صياغة أسئلة دقيقة ومتعمقة ومرتبطة بالأعمال تزداد قيمة، مما يخلق حاجة ملحة لتدريب القوى العاملة على هذه القدرة.

لديك خلفية قوية في قواعد البيانات والأنظمة الموزعة والخوارزميات الجينية. كيف تؤثر هذه المجالات من الخبرة على استراتيجية تطوير المنتج والابتكار في Exasol؟

خلفيتي هي أساس العمل في مجالنا وفهم اتجاهات التكنولوجيا على مدى العقدين الماضيين. من المثير والمكافئ العمل مع العملاء المبتكرين الذين يحولون تكنولوجيا قواعد البيانات إلى حالات استخدام مثيرة. استراتيجيتنا الابتكارية لا تعتمد فقط على فرد واحد، بل على فريق كبير من المعماريين والمطورين المتقدمين الذين يفهمون مستقبل البرمجيات والأجهزة وتطبيقات البيانات.

مع تحول الذكاء الاصطناعي لقطاعات على مستوى غير مسبوق، ما هي المكونات الأساسية لعنقود بيانات مستقبلية للمنظمات التي تسعى لاستغلال الذكاء الاصطناعي والتحليلات بشكل فعال؟

كان اعتماد الذكاء الاصطناعي بسرعة هو مثال رئيسي على أهمية البقاء في طليعة المناظر التكنولوجية المتطورة. الحقيقة المؤسفة، ومع ذلك، هي أن معظم عناقيد البيانات لا تزال متأخرة عن منحنى الذكاء الاصطناعي.

لضمان عناقيد بيانات مستقبلية، يجب على الشركات تقييم أسس البيانات لتحديد الفجوات أو العيوب أو التحديات الأخرى. هذا سيساعدهم على ضمان جودة البيانات والسرعة – عناصر حاسمة لتشغيل 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 العنقود. كما يتم زوج الذكاء الاصطناعي مع تكنولوجيا أخرى، مثل البرمجيات المفتوحة المصدر، سنرى نماذج جديدة تظهر لحل مشاكل أعمال تقليدية. سوف تتمزج الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل ChatGPT، مع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التقليدية، مثل التحليلات الوصفية أو التنبؤية، لفتح فرصًا جديدة للمنظمات وتبسيط العمليات المتعبة تقليديًا.

لضمان عناقيد بيانات مستقبلية، يجب على الشركات أيضًا دمج الذكاء الاصطناعي والاستخبارات التجارية. تستخدم الشركات أدوات الاستخبارات التجارية لعدة عقود لاستخراج رؤى قيمة، و尽管 تم إجراء تحسينات كثيرة، لا تزال هناك قيود أو عوائق للاستخبارات التجارية التي يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في حلها. يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين نتائج أسرع وتحسين التخصيص و تحويل مناظر الاستخبارات التجارية إلى مجال أكثر شمولاً وسهولة الاستخدام. منذ أن تركزت الاستخبارات التجارية عادة على تحليل البيانات التاريخية لتوفير رؤى، يمكن للذكاء الاصطناعي تمديد قدرات الاستخبارات التجارية من خلال مساعدة التنبؤ بالحدث المستقبلي وتوليد التوصيات وتحديد الإجراءات التي تؤثر على النتائج المرغوبة.

يُشدد الإنتاجية والمرونة وتوفير التكاليف كثلاث طرق تساعد Exasol الشركات الرائدة على الابتكار. هل يمكن أن توفر مثالًا عن كيفية تمكين عميل من تحقيق عائد استثماري كبير من خلال قاعدة بيانات التحليلات؟

وفقًا لدراسة التأثير الاقتصادي الكلي لعام 2023 من Forrester، يحقق عملاء Exasol عائد استثماري يصل إلى 320% على استثماراتهم الأولية على مدى ثلاث سنوات من خلال تحسين الكفاءة التشغيلية وأداء قاعدة البيانات وبنية بيانات بسيطة ومتنوعة.

على سبيل المثال، Helsana، وهو لاعب رائد في صناعة الرعاية الصحية التنافسية في سويسرا، جاء إلى Exasol لتلبية احتياج منصة بيانات وتحليلات حديثة. قبل Exasol، اعتمدت Helsana على أدوات تقارير متعددة مع مستودعات بيانات بنيت على تكنولوجيات مختلفة وأدوات ETL التي خلقت بنية معقدة غير فعالة. بالمقارنة مع حل Legacy الحالي للشركة، أظهرت قاعدة بيانات Exasol أداءً أفضل بخمس إلى عشرة أضعاف.

الآن، Exasol هو المركز لرحلة Helsana الاصطناعية، ويعمل كمستودع للبيانات المهيكلة التي تستخدمها Helsana في جميع نماذجها الاصطناعية، ويوفر الأساس لتحليلاتها. مع Exasol، قام فريق Helsana بتحسين الأداء وتقليل التكاليف وزيادة المرونة وإنشاء أساس قوي للذكاء الاصطناعي، كل ذلك يساهم في عائد استثماري كبير بالإضافة إلى زيادة القدرة على خدمة العملاء بشكل أفضل.

متى النظر إلى الأمام، ما هي الاتجاهات القادمة في تحليل البيانات والاستخبارات التجارية التي يُعدّ Exasol لها، وكيف تخطط لمواصلة دفع الابتكار في هذا المجال؟

سنة 2023 أدخلت الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مما تسبب في ردود فعل سريعة من المنظمات التي أنتجت في النهاية تجارب التutomatique السيئة التصميم والتنفيذ. سوف يكون عام 2024 عامًا تحولًا للذكاء الاصطناعي والتجارب والتأسيس. حتى الآن، كانت التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي للوصول إلى المعلومات من خلال الدردشة وautomatique خدمة العملاء وبرمجة البرمجيات. ومع ذلك، سوف يكون هناك رواد يعتمدون هذه التكنولوجيا المثيرة للاهتمام لتakenات اتخاذ القرارات التجارية والتحسينات. النظر إلى ما وراء عام 2024، سوف نبدأ في رؤية دفع أكبر نحو تنفيذ الذكاء الاصطناعي المنتج.

في Exasol، نحن ملتزمون بدفع الابتكار وتقديم القيمة لعملائنا، بما في ذلك مساعدتهم على تطوير وتنفيذ الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. مع Exasol، يمكن للعملاء زوج الاستخبارات التجارية والذكاء الاصطناعي لتجاوز العوائق البيانية في نظام تحليلات متكامل. تمكننا مرونة خيارات التوزيع أيضًا من تمكين المنظمات من تحديد مكان استضافة عنقود تحليلاتهم، سواء كان ذلك في السحابة العامة أو الخاصة أو على الموقع. مع Espresso AI من Exasol، نحن في وضع يسمح لنا بتمكين المؤسسات من استغلال قيمة التحليلات الاصطناعية، بغض النظر عن مكان المنظمات في رحلتهم الاصطناعية.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة Exasol.