Mathias Golombek, Chief Technology Officer de Exasol – Serie de entrevistas

Mathias Golombek es el Chief Technology Officer (CTO) de Exasol. Se unió a la empresa como desarrollador de software en 2004 después de estudiar ciencias de la computación con un enfoque en bases de datos, sistemas distribuidos, procesos de desarrollo de software y algoritmos genéticos. En 2005, era responsable del equipo de Optimizador de Base de Datos y en 2007 se convirtió en Jefe de Investigación y Desarrollo. En 2014, Mathias fue nombrado CTO. En este cargo, es responsable del desarrollo de productos, gestión de productos, operaciones, soporte y consultoría técnica.

¿Qué te atrajo inicialmente a la ciencia de la computación?

Cuando estaba en cuarto grado, mi hermano mayor tenía algunas lecciones donde aprendieron a programar BASIC, y me mostró lo que se puede hacer con eso. Juntos, desarrollamos un acertijo de Pascua en nuestro Commodore 64 para nuestro hermano menor, y desde entonces, me he fascinado con los computadores. La ciencia de la computación en general se trata de resolver problemas y ser creativo, y creo que ese aspecto me atrajo más al campo.

¿Puedes compartir tu trayectoria desde que te uniste a Exasol como desarrollador de software en 2004 hasta convertirte en CTO? ¿Cómo han evolucionado tus roles a lo largo de los años, especialmente en el cambiante panorama tecnológico?

Estudié Ciencias de la Computación en la Universidad de Würzburg en Alemania y comencé en Exasol como desarrollador de software en 2004 después de graduarme. Después de mi primer año con Exasol, fui ascendido a Jefe del Equipo de Optimizador de Base de Datos y luego Jefe de Investigación y Desarrollo. Después de eso, serví como Jefe de I+D durante siete años antes de asumir mi cargo actual como CTO en 2014.

Desde el principio, me sorprendió lo que Exasol estaba haciendo — esta empresa de tecnología alemana luchando contra nombres grandes como Microsoft, IBM y Oracle. Me impresionó la oportunidad que tenía ante mí — como desarrollador, crear este sistema de gestión de base de datos de procesamiento paralelo masivo (MPP) en memoria era el cielo en la tierra.

He disfrutado de cada momento de trabajar con este equipo de ingeniería talentoso. Como CTO, superviso la innovación de productos, el desarrollo y el soporte técnico de Exasol. Ha sido emocionante ver cuánto ha crecido el equipo de Exasol a nivel global mientras trabajamos para apoyar a nuestros clientes y sus necesidades en constante evolución. Los fundamentos son los mismos — todavía somos un sistema de gestión de base de datos en memoria, pero ahora estamos empoderando a nuestros clientes para aprovechar el poder de sus datos para implementaciones de IA.

Exasol ha estado a la vanguardia de las bases de datos de análisis de alto rendimiento. Desde tu perspectiva, ¿qué distingue a Exasol en este espacio competitivo?

Los líderes empresariales están constantemente enfrentando la tarea de navegar cómo hacer más con menos. En los últimos años, esto se ha vuelto aún más desafiante a medida que la economía continúa siendo tumultuosa y la proliferación de la tecnología de IA ha ocupado presupuesto y tiempo.

Como proveedor de bases de datos de análisis de alto rendimiento, Exasol ha permanecido por delante de la curva cuando se trata de ayudar a las empresas a hacer más con menos. Ayudamos a las empresas a transformar la inteligencia empresarial (BI) en mejores perspectivas con Exasol Espresso, nuestro motor de consulta versátil que se conecta a las pilas de datos existentes. Marcas globales como T-Mobile, Piedmont Healthcare y Allianz utilizan Exasol Espresso para convertir mayores volúmenes de datos en perspectivas más rápidas, profundas y económicas. Y creo que hemos hecho un gran trabajo al dominar el delicado equilibrio entre rendimiento, precio y flexibilidad, para que los clientes no tengan que comprometer.

Para apoyar a las empresas en sus trayectorias de IA, también hemos presentado recientemente Espresso AI, equipando nuestro motor de consulta versátil con una nueva suite de herramientas de IA que permiten a las organizaciones aprovechar el poder de sus datos para obtener perspectivas y toma de decisiones impulsadas por IA. Las capacidades de Espresso AI hacen que la IA sea más asequible y accesible, lo que permite a los clientes evitar experimentos costosos y laboriosos y lograr un ROI inmediato. Esto es un juego cambiable para las empresas que se centran en impulsar la innovación y brindar valor en la era de la IA.

El Informe de IA y Análisis 2024 de Exasol destaca la subinversión en IA como un camino hacia el fracaso empresarial. ¿Puedes expandir sobre los hallazgos clave de este informe y por qué invertir en IA es crítico para las empresas hoy en día?

Como mencionaste, la principal conclusión del Informe de IA y Análisis 2024 de Exasol es que la subinversión en IA conduce al fracaso empresarial. Según nuestra encuesta de altos directivos, así como científicos de datos y analistas en los EE. UU., Reino Unido y Alemania, casi todos (91%) coinciden en que la IA es uno de los temas más importantes para las organizaciones en los próximos dos años, y el 72% admite que no invertir en IA hoy en día pondrá en riesgo la viabilidad futura del negocio. En resumen, en el entorno actual, las empresas que no piensan en IA ya están rezagadas.

Las empresas enfrentan presión de los stakeholders para invertir en IA — y hay muchas razones por las que lo hacen. La inversión en IA ya ha ayudado a organizaciones en diversas industrias — desde la atención médica a los servicios financieros y minoristas — a desbloquear nuevas corrientes de ingresos, mejorar las experiencias del cliente, optimizar las operaciones, aumentar la productividad, acelerar la competitividad y más. La lista solo crece a medida que las empresas comienzan a encontrar formas específicas de aprovechar la IA para satisfacer necesidades comerciales únicas.

El mismo informe menciona barreras importantes para la adopción de IA, incluyendo brechas en la ciencia de datos y la latencia en la implementación. ¿Cómo aborda Exasol estos desafíos para sus clientes?

A pesar de la necesidad crítica de invertir en IA, las empresas aún enfrentan barreras significativas para una implementación más amplia. El Informe de IA y Análisis de Exasol indica que hasta el 78% de los directivos experimentan brechas en al menos un área de sus modelos de ciencia de datos y aprendizaje automático (ML), con el 47% citando la velocidad de implementación de nuevos requisitos de datos como un desafío. Un 79% adicional afirma que los nuevos requisitos de análisis de negocios tardan demasiado en implementarse por parte de sus equipos de datos. Otros factores que obstaculizan la adopción generalizada de IA incluyen la falta de una estrategia de implementación, la mala calidad de los datos, los volúmenes de datos insuficientes y la integración con sistemas existentes. Además, los requisitos y regulaciones burocráticos en constante evolución para la IA están causando problemas para muchas empresas, con el 88% de los encuestados afirmando que necesitan más claridad.

A medida que crece la implementación de IA, será aún más importante que las empresas aseguren sólidas bases de datos. Exasol ofrece flexibilidad, resistencia y escalabilidad a las empresas que adoptan una estrategia de IA. A medida que evoluciona el papel del Director de Datos (CDO) y se vuelve más complejo — con desafíos éticos y de cumplimiento cada vez más prominentes — Exasol apoya a los líderes de datos y les ayuda a transformar la inteligencia empresarial en perspectivas más rápidas y mejores que informarán las decisiones comerciales y tendrán un impacto positivo en el resultado final.

Mientras que la IA se vuelve crítica para el éxito empresarial, solo es tan efectiva como las herramientas, la tecnología y las personas que la impulsan en el backend. Los resultados de la encuesta enfatizan la brecha significativa entre las herramientas de inteligencia empresarial actuales y su salida — más herramientas no necesariamente significa un rendimiento más rápido o mejores perspectivas. A medida que los CDO se preparan para más complejidad y se les asigna la tarea de hacer más con menos, deben evaluar la pila de análisis de datos para garantizar la productividad, la velocidad y la flexibilidad — todo a un costo razonable.

Espresso AI ayuda a cerrar esta brecha para la empresa al optimizar los procesos de extracción, carga y transformación de datos para dar a los usuarios la flexibilidad de experimentar de inmediato con nuevas tecnologías a escala, independientemente de las restricciones de infraestructura — ya sea en las instalaciones, en la nube o en un entorno híbrido. Los usuarios pueden reducir los costos y el esfuerzo de movimiento de datos mientras incorporan tecnologías emergentes como LLM en su base de datos. Estas capacidades ayudan a las organizaciones a acelerar su camino hacia la implementación de soluciones de IA y ML, al mismo tiempo que garantizan la calidad y la confiabilidad de sus datos.

La alfabetización de datos se está volviendo cada vez más importante en la era de la IA. ¿Cómo contribuye Exasol a mejorar la alfabetización de datos entre sus clientes y la comunidad en general?

En los entornos de trabajo ricos en datos de hoy en día, las habilidades de alfabetización de datos son más importantes que nunca — y rápidamente se están convirtiendo en un “necesito tener” en lugar de un “mejor tener” en la era de la IA. En todas las industrias, la competencia para trabajar con, comprender y comunicar datos de manera efectiva se ha vuelto vital. Pero sigue habiendo una brecha de alfabetización de datos.

La alfabetización de datos se trata de tener las habilidades para interpretar información compleja y la capacidad de actuar en función de esos hallazgos. Pero a menudo, el acceso a los datos está siloado dentro de una organización o solo un pequeño subconjunto de individuos tiene las habilidades de alfabetización de datos necesarias para comprender y acceder a los vastos volúmenes de datos que fluyen a través del negocio. Este enfoque es defectuoso porque limita la cantidad de tiempo y recursos dedicados a utilizar los datos y, en última instancia, la brecha de alfabetización de datos crea una barrera para la innovación empresarial.

Cuando las personas son alfabetizadas en datos, pueden comprender los datos, analizarlos y aplicar sus propias ideas, habilidades y experiencia a ellos. Cuantas más personas tengan el conocimiento, la confianza y las herramientas para desentrañar y encontrar significado en los datos, más exitosa puede ser una organización. En Exasol, apoyamos a los líderes de datos y a las empresas en la conducción de la alfabetización de datos y la educación.

Además del componente educativo, las empresas deben optimizar sus pilas de tecnología y herramientas de inteligencia empresarial para permitir la democratización de los datos. La accesibilidad de los datos y la alfabetización de datos van de la mano. La inversión en ambos es necesaria para impulsar las estrategias de datos. Por ejemplo, con Exasol, nuestro sistema libre de ajuste permite a las empresas centrarse en el uso de los datos, en lugar de la tecnología. La alta velocidad permite a los equipos trabajar de manera interactiva con los datos y evitar ser restringidos por limitaciones de rendimiento. Esto conduce en última instancia a la democratización de los datos.

Ahora es el momento para que la democratización de los datos pase de ser un tema de discusión a la acción dentro de las organizaciones. A medida que más personas en varios departamentos obtienen acceso a perspectivas significativas, aliviará los cuellos de botella tradicionales causados por los equipos de análisis de datos. Cuando estos silos tradicionales se derrumban, las organizaciones se darán cuenta de cuán amplia y profunda es la necesidad de que sus equipos y individuos utilicen los datos. Incluso las personas que actualmente no piensan que son usuarios finales de los datos serán atraídas para alimentarse de los datos.

Con este cambio viene un desafío importante que anticipar en los próximos años — la fuerza laboral necesitará ser mejorada para que cada empleado pueda obtener el conjunto de habilidades adecuado para utilizar los datos y las perspectivas para tomar decisiones comerciales. La fuerza laboral de hoy en día no sabrá qué preguntas hacer a su flujo de datos, o la automatización que lo impulsa. El valor de poder articular preguntas precisas, profundas y vinculadas a los negocios está aumentando en valor, lo que crea una necesidad apremiante de capacitar a la fuerza laboral en esta capacidad.

Tienes una sólida formación en bases de datos, sistemas distribuidos y algoritmos genéticos. ¿Cómo influyen estas áreas de especialización en el desarrollo de productos y la estrategia de innovación de Exasol?

Mi formación es una base para trabajar en nuestro campo y comprender las tendencias tecnológicas de las últimas dos décadas. Es emocionante y gratificante trabajar con clientes innovadores que convierten la tecnología de bases de datos en casos de uso interesantes. Nuestra estrategia de innovación no depende solo de una persona, sino de un gran equipo de arquitectos y desarrolladores sofisticados que comprenden el futuro del software, el hardware y las aplicaciones de datos.

Mirando hacia adelante, ¿cuáles son las tendencias emergentes en análisis de datos y inteligencia empresarial que Exasol se está preparando, y cómo planeas seguir impulsando la innovación en este espacio?

El año 2023 introdujo la IA a gran escala, lo que causó reacciones instintivas en las organizaciones que finalmente generaron innumerables experimentos de automatización mal diseñados y ejecutados. 2024 será un año de transformación para la experimentación y el trabajo fundamental de la IA. Hasta ahora, las aplicaciones primarias de la IA generativa han sido para el acceso a la información a través de chatbots, la automatización del servicio al cliente y la codificación de software. Sin embargo, habrá pioneros que adoptarán estas tecnologías emocionantes para una gran variedad de toma de decisiones y optimizaciones comerciales. Mirando más allá de 2024, comenzaremos a ver un mayor impulso hacia implementaciones productivas de la IA.

En Exasol, estamos comprometidos con impulsar la innovación y brindar valor a nuestros clientes, lo que incluye ayudarlos a desarrollar e implementar la IA a escala. Con Exasol, los clientes pueden combinar la inteligencia empresarial y la IA para superar los silos de datos en un sistema de análisis integrado. Nuestra flexibilidad en torno a las opciones de implementación también permite a las organizaciones decidir dónde desean alojar su pila de análisis, ya sea en la nube pública, en la nube privada o en las instalaciones. Con Espresso AI de Exasol, estamos posicionados para empoderar a las empresas para aprovechar el valor del análisis impulsado por la IA, independientemente de dónde se encuentren en su trayectoria de IA.

Gracias por la excelente entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar Exasol.