Mathias Golombek, Chief Technology Officer of Exasol – Interview Series

Mathias Golombek je Chief Technology Officer (CTO) společnosti Exasol. Připojil se k společnosti jako vývojář softwaru v roce 2004 po studiu počítačových věd se zaměřením na databáze, distribuované systémy, procesy vývoje softwaru a genetické algoritmy. Do roku 2005 byl zodpovědný za tým Database Optimizer a v roce 2007 se stal Head of Research & Development. V roce 2014 byl Mathias jmenován CTO. V této roli je zodpovědný za vývoj produktů, produktový management, operace, podporu a technické poradenství.

Co vás最初 přitáhlo k počítačovým vědám?

Když jsem byl ve čtvrté třídě, můj starší bratr měl einige hodiny, kde se učili programovat v jazyce BASIC, a ukázal mi, co můžete s tím dělat. Společně jsme vyvinuli velikonoční hádanku na nosso Commodore 64 pro našeho nejmladšího bratra, a od té doby jsem byl fascinován počítači. Počítačové vědy obecně jsou všechny o řešení problémů a být kreativní a myslím, že tento aspekt mě přitáhl nejvíce k tomuto oboru.

Můžete sdílet svou cestu od připojení k Exasol jako vývojář softwaru v roce 2004 až po jmenování CTO? Jak se vaše role vyvinula v průběhu let, zejména v rychle se měnícím technologickém prostředí?

Studoval jsem počítačové vědy na Univerzitě v Würzburgu v Německu a začal v Exasol jako vývojář softwaru v roce 2004 po absolvování. Po mém prvním roce v Exasol jsem byl povýšen na Head of Database Optimizer Team a poté na Head of Research and Development. Poté jsem sloužil jako Head of R&D po sedm let, než jsem nastoupil do své současné role CTO v roce 2014.

Od začátku jsem byl ohromen tím, co Exasol dělal — tato německá technologická společnost bojovala proti velkým jménům, jako jsou Microsoft, IBM a Oracle. Byl jsem ohromen příležitostí před sebou — jako vývojář, vytvářet tento masivně paralelní zpracování (MPP), in-memory databázový systém byl ráj na zemi.

Těšil jsem se každému okamžiku práce s tímto talentovaným inženýrským týmem. Jako CTO, dohlížím na inovace produktů Exasol, vývoj a technickou podporu. Bylo zajímavé vidět, jak se tým Exasol tolik globálně rozrostl, zatímco jsme pracovali na podpoře našich zákazníků a jejich se měnícími potřebami. Základy jsou stejné — jsme stále in-memory databázový systém, ale nyní umožňujeme našim zákazníkům využít sílu svých dat pro implementace AI.

Exasol byl na špici high-performance analytických databází. Z vašeho pohledu, co odlišuje Exasol v tomto konkurenčním prostoru?

Ředitelé firem jsou neustále konfrontováni s úkolem, jak udělat více s méně. V posledních letech se to stalo ještě více náročným, protože ekonomika pokračuje v bouřlivém vývoji a proliferace technologie AI zabírá rozpočet a čas.

Jako poskytovatel high-performance analytických databází, Exasol zůstal před křivkou, pokud jde o pomoc firmám dělat více s méně. Pomáháme firmám transformovat obchodní inteligenci (BI) na lepší přehledy s Exasol Espresso, naším všestranným dotazovacím strojem, který se připojuje k existujícím datovým zásobám. Globální značky, jako T-Mobile, Piedmont Healthcare a Allianz, používají Exasol Espresso, aby proměnily vyšší objemy dat na rychlejší, hlubší a levnější přehledy. A myslím, že jsme udělali skvělou práci při zvládnutí jemné rovnováhy mezi výkonem, cenou a flexibilitou, aby zákazníci nemuseli dělat kompromisy.

Pro podporu firem na jejich cestě AI, jsme také nedávno představili Espresso AI, vybavení našeho všestranného dotazovacího stroje novým souborem nástrojů AI, které umožňují organizacím využít sílu svých dat pro pokročilé AI poháněné přehledy a rozhodování. Schopnosti Espresso AI činí AI více dostupné a dostupné, umožňují zákazníkům obejít drahé, časově náročné experimenty a dosáhnout okamžité návratnosti investic. To je zásadní změna pro podniky, které se soustředí na inovace a dodání hodnoty ve věku AI.

Zpráva Exasol o AI a analytice 2024 zdůrazňuje, že podinvestování do AI je cestou k podnikatelskému neúspěchu. Můžete rozšířit o hlavních zjištěních této zprávy a proč je investice do AI kritická pro firmy dnes?

Jak jste uvedl, hlavní závěr ze zprávy Exasol o AI a analytice 2024 je, že podinvestování do AI vede k podnikatelskému neúspěchu. Na základě našeho průzkumu senior decision-makerů, jakož i datových vědců a analytiků ve Spojených státech, Spojeném království a Německu, téměř všichni (91%) respondenti souhlasí s tím, že AI je jednou z nejdůležitějších témat pro organizace v příštích dvou letech, a 72% přiznává, že neinvestování do AI dnes ohrozí budoucí životaschopnost podniku. Jednoduše řečeno, v dnešním prostředí jsou firmy, které nemyslí na AI, již pozadu.

Firmy čelí tlaku ze strany akcionářů, aby investovaly do AI – a existuje mnoho důvodů, proč. Investice do AI již pomohla organizacím napříč odvětvími – od zdravotnictví po finanční služby a maloobchod – odemknout nové příjmové prameny, vylepšit zákaznické zkušenosti, optimalizovat operace, zvýšit produktivitu, urychlit konkurenceschopnost a mnohem více. Seznam se pouze prodlužuje, protože firmy začínají najít konkrétní způsoby, jak využít AI, aby splnily své jedinečné podnikatelské potřeby.

Stejná zpráva zmiňuje hlavní bariéry pro přijetí AI, včetně mezer v oblasti datové vědy a latence při implementaci. Jak Exasol řeší tyto výzvy pro své klienty?

Navzdory kritické potřebě investic do AI, firmy stále čelí významným bariérám při širší implementaci. Zpráva Exasol o AI a analytice uvádí, že až 78% decision-makerů zažívá mezery v alespoň jedné oblasti svých modelů datové vědy a strojového učení (ML), a 47% uvádí, že rychlost implementace nových požadavků na data je výzvou. Další 79% tvrdí, že nové obchodní analytické požadavky trvají příliš dlouho na implementaci jejich datovými týmy. Další faktory bránící širokému přijetí AI zahrnují nedostatek implementační strategie, špatnou kvalitu dat, nedostatečné objemy dat a integraci se stávajícími systémy. Kromě toho, vyvíjející se byrokratické požadavky a regulace pro AI způsobují problémy pro mnoho firem, s 88% respondentů, kteří uvádějí, že potřebují více jasnosti.

Jak se nasazení AI rozšiřuje, bude ještě důležitější, aby firmy zajistily silné datové základy. Exasol nabízí flexibilitu, odolnost a škálovatelnost firmám, které přijímají strategii AI. Jak role, jako je Chief Data Officer (CDO), pokračují ve vývoji a stávají se složitějšími – s rostoucími etickými a dodržovacími výzvami na předním místě – Exasol podporuje datové lídry a pomáhá jim transformovat BI na rychlejší, lepší přehledy, které budou informovat obchodní rozhodnutí a pozitivně ovlivňovat bottom line.

Zatímco AI se stala kritickou pro podnikatelský úspěch, je pouze tak efektivní, jako jsou nástroje, technologie a lidé, kteří ji pohánějí na backendu. Výsledky průzkumu zdůrazňují významnou mezeru mezi stávajícími nástroji BI a jejich výstupem – více nástrojů neznamená nutně rychlejší výkon nebo lepší přehledy. Jak CDO připravují na více složitosti a jsou úkolováni, aby dělali více s méně, musí vyhodnotit datový analytický zásobník, aby zajistili produktivitu, rychlost a flexibilitu – vše za rozumnou cenu.

Espresso AI pomáhá uzavřít tuto mezeru pro podniky tím, že optimalizuje procesy extrakce, načítání a transformace dat, aby uživatelům poskytla flexibilitu okamžitě experimentovat s novými technologiemi v měřítku, bez ohledu na omezení infrastruktury – ať už se jedná o místní, cloud nebo hybridní prostředí. Uživatelé mohou snížit náklady na pohyb dat a úsilí a zároveň zavádět nové technologie, jako jsou LLM, do své databáze. Tyto schopnosti pomáhají organizacím urychlit svou cestu k implementaci řešení AI a ML, zatímco zajišťují kvalitu a spolehlivost svých dat.

Datová gramotnost se stává stále důležitější v éře AI. Jak Exasol přispívá k zlepšení datové gramotnosti mezi svými klienty a širší komunitou?

V dnešním datem bohatém pracovním prostředí jsou dovednosti datové gramotnosti důležitější než kdykoli předtím – a rychle se stávají „musí mít“ spíše než „hezké mít“ v éře AI. Napříč odvětvími se stalo zásadní mít dovednosti pro efektivní práci s daty, porozumění jim a komunikaci s nimi. Ale stále existuje mezera v datové gramotnosti.

Datová gramotnost je o tom, mít dovednosti interpretovat komplexní informace a schopnost jednat na základě těchto zjištění. Ale často je přístup k datům izolován v rámci organizace nebo pouze malá část jednotlivců má nezbytné dovednosti datové gramotnosti, aby porozuměla a získala přístup k velkým objemům dat, které protékají firmou. Tento přístup je vadný, protože omezuje množství času a zdrojů věnovaných využívání dat a nakonec vytváří bariéru pro inovace v podnikání.

Když lidé mají datové dovednosti, mohou pochopit data, analyzovat je a aplikovat své vlastní nápady, dovednosti a odborné znalosti na ně. Čím více lidí má znalosti, důvěru a nástroje, aby rozpletli a získali smysl z dat, tím úspěšnější může být organizace. V Exasol, podporujeme datové lídry a firmy při řízení datové gramotnosti a vzdělávání.

Kromě vzdělávací složky by firmy měly optimalizovat své technologické zásobníky a nástroje BI, aby umožnily datovou demokratizaci. Datová dostupnost a datová gramotnost jdou ruku v ruce. Investice do obou je cầná pro další datové strategie. Například s Exasol, náš systém bez ladění umožňuje firmám soustředit se na využívání dat, spíše než na technologii. Vysoká rychlost umožňuje týmům pracovat interaktivně s daty a vyhnout se omezením výkonu. To nakonec vede k datové demokratizaci.

Nyní je čas, aby se datová demokratizace změnila z tématu diskuse na akci v rámci organizací. Jak více lidí napříč různými odděleními získá přístup k významným přehledům, bude to zmírnit tradiční úzká místa způsobená datovými analytickými týmy. Když tyto tradiční sila padnou, organizace si uvědomí, jak široká a hluboká je potřeba jejich týmů a jednotlivců, aby využívali data. I lidé, kteří si目前 nemyslí, že jsou koncovými uživateli dat, budou vtáhnuti do něj.

S touto změnou přichází velká výzva, kterou je třeba předvídat v nadcházejících letech – pracovní síla bude muset být aktualizována, aby každý zaměstnanec získal správnou sadu dovedností pro efektivní využívání dat a přehledů pro obchodní rozhodnutí. Dnešní pracovní síla nebude vědět, jaké otázky ze své datové výživy položit, nebo automatizaci, která ji pohání. Hodnota být schopný artikulovat přesné, pronikavé a obchodně vázané otázky roste na hodnotu, což vytváří naléhavou potřebu proškolit pracovní sílu na této schopnosti.

Máte silný background v oblastech databází, distribuovaných systémů a genetických algoritmů. Jak tyto oblasti odbornosti ovlivňují vývoj produktů Exasol a inovační strategii?

Můj background je základem pro práci v našem oboru a porozumění technologickým trendům posledních dvou desetiletí. Je zajímavé a odměňující pracovat s inovativními zákazníky, kteří mění databázovou technologii na zajímavé použití. Naše inovační strategie nezávisí pouze na jednom jednotlivci, ale na velkém týmu sofistikovaných architektů a vývojářů, kteří rozumějí budoucnosti softwaru, hardwaru a datových aplikací.

S AI transformující odvětví v bezprecedentním tempu, co podle vás jsou základní komponenty budoucího datového zásobníku pro firmy, které chtějí využít AI a analytiku účinně?

Rychlá adopce AI byla primárním příkladem toho, proč je důležité pro podniky zůstat před měnícím se technologickým krajem. Bohužel, většina datových zásobníků je stále pozadu za křivkou AI.

Aby firmy zajistily budoucí odolnost svých datových zásobníků, měly by nejprve vyhodnotit své datové základy, aby identifikovaly mezery, chyby nebo jiné výzvy. To jim pomůže zajistit kvalitu a rychlost dat – prvky, které jsou kritické pro získání cenných přehledů a pohánění modelů AI a LLM.

Kromě toho by týmy měly investovat do nástrojů a technologií, které lze snadno integrovat s ostatními řešeními ve zásobníku. Jak se AI spojuje s ostatními technologiemi, jako je open source, budeme vidět nové modely, které vyřeší tradiční obchodní problémy. Generativní AI, jako je ChatGPT, se také spojí s tradičními AI technologiemi, jako je deskriptivní nebo prediktivní analýza, aby otevřely nové příležitosti pro organizace a zjednodušily tradičně náročné procesy.

Aby firmy zajistily budoucí odolnost svých datových zásobníků, měly by také integrovat AI a BI. Firmy používají nástroje BI po desetiletí, aby získaly cenné přehledy, a zatímco byly provedeny许多 vylepšení, existují stále omezení nebo bariéry BI, se kterými může AI pomoci. AI může umožnit rychlejší výsledky, vylepšit personalizaci a transformovat krajinu BI na více inkluzivní a uživatelsky přívětivou doménu. Jakmile BI obvykle zaměřuje na analýzu historických dat, aby poskytovala přehledy, AI může rozšířit schopnosti BI, aby pomohla předpovídat budoucí události, generovat předpovědi a doporučovat akce, aby ovlivnily požadované výsledky.

Produktivita, flexibilita a úspory nákladů jsou zdůrazněny jako tři způsoby, jak Exasol pomáhá globálním značkám inovovat. Můžete poskytnout příklad toho, jak Exasol umožnil klientovi dosáhnout významného ROI prostřednictvím své analytické databáze?

Podle studie Forrester Total Economic Impact z roku 2023 zákazníci Exasol dosahují až 320% návratnosti investic na svou počáteční investici během tří let zlepšením provozní efektivity, výkonu databáze a nabídkou jednoduché a flexibilní datové infrastruktury.

Jeden z našich zákazníků, Helsana, lídr ve švýcarském konkurenčním zdravotnickém průmyslu, přišel k Exasol, aby naplnil potřebu moderní datové a analytické platformy. Před Exasol, Helsana spoléhala na různé reportovací nástroje s datovými sklady postavenými na různých technologiích a ETL nástrojích, což vytvořilo spleť, neefektivní architekturu. Ve srovnání s existujícím řešením Helsana, Exasol prokázal pět až desetkrát lepší výkon.

Nyní je Exasol centrální pro cestu Helsana k AI, slouží jako repozitář pro strukturovaná data, která Helsana používá napříč všemi svými modely AI, a poskytuje základ pro svou analytiku. S Exasol, tým Helsana zvýšil výkon, snížil náklady, zvýšil agilitu a vytvořil solidní základ AI, který vše přispívá k významnému ROI a zvýšené schopnosti lépe sloužit zákazníkům.

Pohledem do budoucna, jaké jsou nadcházející trendy v datové analytice a obchodní inteligenci, na které se Exasol připravuje, a jak plánujete pokračovat v inovacích v tomto prostoru?

Rok 2023 uvedl AI na širokou škálu, což způsobilo reflexní reakce ze strany organizací, které nakonec vyústily v bezpočtuk špatně navržených a provedených experimentů s automatizací. Rok 2024 bude transformačním rokem pro experimenty a základní práci s AI. Do budoucna uvidíme pioneery, kteří budou přijímat tyto vzrušující technologie pro celou řadu obchodních rozhodnutí a optimalizací. Pohledem za rok 2024, uvidíme větší tlak na produktivní implementace AI.

V Exasol, jsme zavázáni k pohánění inovací a dodávání hodnoty našim zákazníkům, včetně pomoci jim vyvinout a implementovat AI v měřítku. S Exasol, zákazníci mohou spojit BI a AI, aby překonali datové sila v integrovaném analytickém systému. Naše flexibilita kolem možností nasazení také umožňuje organizacím rozhodnout, kde chtějí hostovat svůj analytický zásobník, ať už se jedná o veřejný cloud, soukromý cloud nebo místní prostředí. S Exasol Espresso AI, jsme pozici, aby umožnili podnikům využít hodnotu AI poháněné analytiky, bez ohledu na to, kde organizace stojí ve své cestě AI.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Exasol.