Matthew Scullion, CEO i fundador de Matillion – Sèrie d'entrevistes

Matthew Scullion, és el CEO i fundador de Matillion – el proveïdor líder de programari de transformació de dades per a magatzems de dades al núvol.

La companyia ha reinventat la transformació de dades a l'era del núvol, com a únic proveïdor que permet la transformació de dades real al núvol. El seu enfocament únic ELT (vs ETL) aprofita el poder del magatzem de dades al núvol escollit per una empresa per a la transformació de dades, maximitzant l'escalabilitat, la velocitat i l'estalvi.

Els més de 800 clients de Matillion inclouen Accenture, Amazon, Bose, Docusign, Fox, GE, Merck, Siemens, Sony, Splunk, VIstaprint i Zapier.

Matthew té més de 20 anys d'experiència treballant a la intersecció de negocis i tecnologia, amb la major part de la seva carrera com a professional de programari i informàtica.

Ets un emprenedor de tota la vida que vas fundar la teva primera empresa als 18 anys. Quina va ser aquesta primera empresa? Mirant enrere, hi havia alguna cosa que es podria haver fet de manera diferent per augmentar les probabilitats d'èxit?

Era una petita empresa anomenada Real Information Systems: vam fer el desenvolupament i la implementació de grup. Mentre hi era com a projecte de nit i cap de setmana, vaig construir un primer sistema de gestió de continguts web que vam aconseguir vendre a alguns clients decents i que va guanyar alguns premis. En una de les cerimònies de premis vam conèixer una gran empresa americana que poc després va comprar l'empresa.

I què hauria fet de diferent? Gairebé tot. De fet, tenia 17 anys quan em vaig involucrar en aquest negoci i la meva parella era un gran noi (i encara som amics), però no gaire home de negocis. Si tingués les habilitats que tinc ara, aleshores, crec que hauríem tingut un negoci molt més reeixit! Sobretot vaig aprendre sobre les habilitats de les persones: tot en els negocis (o negocis del coneixement com el programari) es deu a la qualitat de les persones: aconseguir-les als seients adequats en el moment adequat i aconseguir-les alineades i amb una gran cultura.

Després d'aquesta primera empresa, vas treballar durant 15 anys en TI comercial i desenvolupament de programari en una sèrie d'integradors de sistemes britànics i europeus. Quins eren alguns d'aquests rols?

Vaig treballar des de la gestió de desenvolupadors, algunes prevendes fins a la responsabilitat de P&L per a la divisió de programari d'una gran SI europea... això em va donar molta experiència de client, especialment en clients més grans. I vaig executar pràctiques de BI, programari, SDLC i integració, que em van donar totes les eines que necessitava per a Matillion.

Hi va haver un buit al mercat que vau notar en aquests diferents tipus de rols que us va inspirar a llançar Matillion?

Havia vist en aquesta empresa anterior el poder d'una BI ben implementada. I quina pesada va ser fer-ho bé. També havia vist una empresa alemanya que havia tingut molt èxit amb una solució de BI vertical de la indústria més preempaquetada per a empreses mitjanes. Finalment, havíem estat treballant amb AWS i vam poder veure l'escriptura a la paret per a solucions locals. Així que la BI basada en núvol, clau en mà i totalment gestionada semblava un buit que podríem omplir. Això no és el que fem ara, però és el que vam fer al principi i el que ens va portar a construir Matillion ETL anys més tard, que ara és el que tracta el negoci.

Després de llançar Matillion el 2011, vau convèncer tres dels vostres antics caps d'invertir. Com va anar aquesta discussió, i què va tenir la idea que els va convèncer per incorporar-se?

Vaig decidir deixar la meva feina i muntar l'empresa mentre estava de vacances a Espanya amb la meva dona. Havia passat un moment difícil i el lloc anterior i em va animar a fer-ho. Vaig anar a casa i vaig fer un pla de negoci que després vaig presentar a aquestes 3 persones.

Crec (de fet ho sé) que pensaven que jo no sabia massa més que ells sobre el núvol i la BI. Però després m'han dit que no recolzaven el pla de negoci, sinó que em donaven suport, ja que pensaven que tenia l'oportunitat d'aconseguir l'èxit d'alguna cosa.

Suposo que va ser després dels més de 10 anys amb què havia treballat i per a ells abans, i tot i que sempre és una bona idea estar sempre pensant en la teva integritat.

Com descriuries Matillion amb el mínim de paraules possible?

Matillion és la transformació de dades per als magatzems de dades al núvol.

Un dels principals diferenciadors entre Matillion i altres solucions és l'enfocament ELT (extracte, càrrega, transformació) de Matillion enfront de l'ETL (Extracte, transformació, càrrega) més utilitzat. Podríeu descriure aquests dos enfocaments i què fa que ELT sigui superior?

Quan els productes d'integració de dades van entrar al mercat fa anys, van oferir tres àrees de valor que encara es requereixen avui dia: 1) extreure, 2) carregar (aconseguir dades dels sistemes font al magatzem de dades) i 3) transformació de dades (unir dades en silos, desnormalitzar). , afegir valor i embellir la lògica i mètriques empresarials). En altres paraules, els primers productes van fer que les dades de l'empresa estiguin "preparades per a l'anàlisi" en un entorn informàtic complex, a escala i com a equip.

Tanmateix, aquests productes heretats anteriors al núvol no es van crear per al núvol. Per tant, eren lents, difícils de gestionar i escalar, difícils d'aconseguir i incapaços d'aprofitar el poder i les característiques subjacents de les plataformes en núvol.

En aquest moment, abans del 2015, Matillion es va centrar a construir i gestionar magatzems de dades per als seus clients al núvol. Ens vam sentir frustrats per la manca de productes disponibles per donar suport a les empreses dels nostres clients de manera eficient i a escala. Necessitàvem un producte que oferís simplicitat, velocitat, escala i estalvi, però no n'hi havia. Per tant, l'hem construït nosaltres mateixos. Fa uns cinc anys, vam llançar Matillion ETL (extreure, carregar, transformar), una eina creada específicament per als magatzems de dades al núvol (CDW) com Amazon Redshift, Google BigQuery i Snowflake.

Les dades de fonts diferents es poden recollir fàcilment, però simplement carregar-les en un lloc central dins d'un CDW no proporciona informació de dades d'alta qualitat. Les dades han de ser transformat abans que es pugui utilitzar amb una eina d'anàlisi o amb qualsevol procés posterior, com ara l'aprenentatge automàtic. La incapacitat de transformar les dades contradiu en primer lloc el propòsit d'un magatzem de dades, de manera que els clients no poden crear i gestionar models de dades complexos ni obtenir anàlisis d'alta qualitat.

La majoria de les solucions avui en dia encara extreuen dades, les transformen en dades brutes adequades per a informes i anàlisis i les carreguen en una plataforma objectiu (per exemple, una base de dades relacional). El motor ETL és, per tant, un recurs informàtic i ha de ser prou potent (llegiu: car) per gestionar grans quantitats de dades que es transformaran. A més, els entorns que executen programari ETL no estan dissenyats per escalar de la mateixa manera que els magatzems de dades. Per tant, a mesura que augmenten els volums de dades, aquests entorns consumeixen més recursos informàtics, creen colls d'ampolla a la cadena de dades i poden afectar negativament els informes i l'anàlisi d'una empresa. Això pot provocar que es prenguin males decisions empresarials lentament, donant lloc a oportunitats perdudes.

El nostre enfocament similar, però diferent, d'extracció-càrrega-transformació (ELT) ofereix un major rendiment i valor mitjançant la gestió de l'extracció i la càrrega en un sol moviment, directament a la plataforma de dades objectiu d'una empresa, utilitzant la potència dels processos d'un CDW per realitzar les transformacions un cop carregades. Impulsar transformacions al mateix magatzem de dades només requereix una infraestructura potent. Els avenços posteriors a les bases de dades relacionals fan que la transformació de dades a la base de dades sigui més fàcil, ràpida i rendible. Això es tradueix en estalvis en infraestructura, càrregues de treball de millor rendiment i cicles de desenvolupament més curts. Les dades d'una empresa es migren ràpidament i estan disponibles immediatament per a transformacions i anàlisis en funció dels reptes i necessitats empresarials actuals.

Si ETL busca millorar el seu major revés: el rendiment, Matillion espera que el resultat sigui un flux de treball ELT. Aquesta és la millor manera perquè una empresa aprofiti les seves dades de manera eficient, rendible i per a una anàlisi fructífera per impulsar el creixement empresarial.

Matillion ha creat Matillion Data Loader, que és una eina gratuïta d'integració de dades basada en SaaS. Podríeu descriure aquesta eina en detall i què la fa tan fàcil d'utilitzar?

Avui, les empreses tenen noves necessitats en matèria de dades. El panorama tecnològic està canviant. Els professionals de les dades de TI encara necessiten una capacitat de transformació potent i a escala empresarial, i sempre ho faran, però a les empreses que competeixen utilitzant dades, hi ha un nou tipus d'usuari de dades que no necessàriament funciona en TI. Aquests usuaris poden treballar en màrqueting, finances i altres disciplines de l'empresa. Volen utilitzar les dades per trobar respostes a les seves preguntes empresarials. Matillion Data Loader s'adreça a aquests usuaris i dóna suport a les empreses en etapes anteriors del seu viatge de dades al núvol. El producte avança la velocitat i la simplicitat de la integració de dades per a aquests usuaris de dades. És una solució SaaS lleugera que permet als professionals de l'anàlisi de dades i als usuaris empresarials migrar les dades fàcilment amb un producte potent i escalable. Els clients poden actualitzar gradualment a més sofisticació i profunditat (Matillion ETL) segons sigui necessari.

Oferim Matillion Data Loader de forma gratuïta. Això ha alterat el mercat i demostra el nostre compromís de reunir i servir les empreses allà on es trobin en el seu viatge de dades al núvol, ajudant-les a accedir de manera efectiva a les dades per prendre decisions empresarials intel·ligents.

Matillion permet a les empreses aprofitar tot el poder de les dades del núvol per fer que la transformació de dades sigui més fàcil, ràpida i rendible. Pots descriure algunes d'aquestes funcionalitats?

Matillion ETL és una eina al núvol que ajuda les empreses de totes les mides, en tots els sectors, amb una transformació de dades sofisticada i de nivell empresarial per impulsar les seves anàlisis a escala a Amazon Redshift, Snowflake i Google BigQuery. Els nostres productes poden unir-se, filtrar, classificar, convertir, agregar i transposar dades de diverses fonts per facilitar les migracions i transformacions al núvol. Es connecten a plataformes com Amazon S3 i Amazon RDS, Google Analytics, portals de gestió de relacions amb clients com Salesforce, plataformes de xarxes socials (Facebook i Twitter) i fins i tot processadors de pagaments (Stripe, Paypal) i permeten als usuaris amb els permisos adequats per importar. i exportar projectes o analitzar l'estat de les tasques en curs dels registres d'auditoria a nivell d'instància.

A més, Matillion permet als administradors dissenyar i programar treballs de dades reutilitzables basats en paràmetres i orquestrar visualment fluxos de treball amb transaccions, decisions i bucles, en part mitjançant scripts de Bash i Python i eines de generació de components. Potser més útil encara, els permet generar un informe descarregable que detalla la disposició, els components, l'SQL i les propietats per a qualsevol treball donat amb un sol clic.

Hi ha alguna cosa més que t'agradaria compartir sobre Matillion?

La tecnologia de transformació de dades de Matillion és sens dubte la major contribució a la tecnologia empresarial d'aquest any. Matillion ETL va ser nomenat "Solució global de tecnologia de dades de l'any" pels Premis Data Breakthrough. Hem reinventat la transformació de dades a l'era del núvol, com a només proveïdor que permet la transformació de dades real al núvol. El nostre equip està molt orgullós d'oferir senzillesa, escalabilitat, velocitat i estalvis per a centenars d'empreses a tot el món, i esperem seguir donant suport a la progressió de les empreses en el seu viatge de dades, sobretot quan busquen aprofitar les dades per preveure el futur. Estem ben posicionats per ajudar-los a resistir els turbulents mercats mundials i sortir més forts a l'altra banda.

Gràcies per aquestes respostes fenomenals, els lectors que vulguin obtenir més informació haurien de visitar el fundador de Matillion.