Mathias Golombek, Exasolin teknologiajohtaja – Haastattelusarja

Mathias Golombek on Exasolin teknologiajohtaja (CTO). Hän liittyi yritykseen ohjelmistokehittäjänä vuonna 2004 opiskeltuaan tietojenkäsittelytiedettä, johon kuului tietokantoihin, jakautuiin järjestelmiin, ohjelmistokehitysprosesseihin ja geneettisiin algoritmeihin. Vuoteen 2005 mennessä hän oli vastuussa Database Optimizer -tiimistä, ja vuonna 2007 hänestä tuli tutkimus- ja kehitysjohtaja. Vuonna 2014 Mathias nimitettiin CTO:ksi. Tässä roolissa hän on vastuussa tuotekehityksestä, tuotteen hallinnasta, operatiivisista toimista, tuesta ja teknisestä konsultoinnista.

Mikä alun perin veti sinut tietojenkäsittelytieteeseen?

Kun olin neljännen luokan oppilaana, vanhempi veljeni opiskeli ohjelmointia BASIC-kielellä, ja hän näytti minulle, mitä siitä voitiin tehdä. Yhdessä kehitimme pääsiäisarvonnan Commodore 64:lle nuorimmalle veljelle, ja siitä lähtien olen ollut lumoutunut tietokoneista. Tietojenkäsittelytiede on kaiken kaikkiaan ongelmanratkaisua ja luovuutta, ja uskon, että se puoli veti minua eniten tietojenkäsittelytieteeseen.

Voitko kertoa matkastasi Exasoliin ohjelmistokehittäjänä vuonna 2004 ja päästä CTO:ksi? Miten roolit ovat kehittyneet sinun urasi aikana, erityisesti nopeasti muuttuvassa teknologiamaisemassa?

Opiskelin tietojenkäsittelytiedettä Würzburgin yliopistossa Saksassa ja aloitin Exasolissa ohjelmistokehittäjänä vuonna 2004 valmistumiseni jälkeen. Ensimmäisen vuoden jälkeen Exasolissa minut ylennettiin Database Optimizer -tiimin johtajaksi ja myöhemmin tutkimus- ja kehitysjohtajaksi. Sen jälkeen toimin tutkimus- ja kehitysjohtajana seitsemän vuoden ajan, kunnes aloin nykyisessä CTO-roolissa vuonna 2014.

Alusta lähtien olen ollut vaikuttunut siitä, mitä Exasol tekee – tämä saksalainen teknologiayritys taisteli suurten nimien kuten Microsoftin, IBM:n ja Oraclen kanssa. Olin hämmästynyt mahdollisuuksista, jotka minulla oli – kehittäjänä luodessani massiivisesti rinnakkaisprosessointiin (MPP) perustuvan muistitietokannan, se oli kuin paratiisi maanpinnalla.

Olen nauttinut jokaisesta hetkestä, jonka olen työskennellyt tämän lahjakkaan insinööritiimin kanssa. CTO:nä valvoin Exasolin tuoteinnovaatiota, kehitystä ja teknistä tukea. On ollut jännittävää nähdä, kuinka paljon Exasolin tiimi on kasvanut maailmanlaajuisesti, kun tuemme asiakkaitamme ja heidän muuttuvia tarpeitaan. Perusteet ovat edelleen samat – olemme edelleen muistitietokanta, mutta nyt olemme valtuuttamassa asiakkaitamme hyödyntämään datansa arvoa AI-toteutuksissa.

Exasol on ollut edelläkävijä korkean suorituskyvyn analytiikkatietokannoissa. Miten Exasol erottuu kilpailijoiden joukosta?

Liiketoimintajohtajat joutuvat jatkuvasti navigoimaan siinä, miten tehdä enemmän vähemmällä. Viime vuosina tämä on muodostunut haasteellisemmaksi, koska talous on edelleen myrskyisä ja AI-teknologian leviäminen on ottanut osan budjetista ja aikaa.

korkean suorituskyvyn analytiikkatietokantajärjestelmän toimittajana Exasol on pysynyt edellä kehityksen kärjessä auttaessaan liiketoimintaa tekemään enemmän vähemmällä. Autamme yrityksiä muuttamaan liiketoimintatiedot paremmiksi näkemyksiksi Exasol Espresson avulla, joka on monikäyttöinen kyselymoottori, joka voidaan liittää olemassa oleviin tietopinoihin. Maailmanlaajuiset brändit, kuten T-Mobile, Piedmont Healthcare ja Allianz, käyttävät Exasol Espresso -ohjelmaa muuttaakseen suurempia tietomääriä nopeammaksi, syvemmäksi ja halvemmaksi näkemyksiksi. Uskon, että olemme onnistuneet hallitsemaan hienostuneen tasapainon suorituskyvyn, hinnan ja joustavuuden välillä, jotta asiakkaat eivät joutuisi tekemään kompromisseja.

Jotta voimme tukea yrityksiä heidän AI-matkoillaan, julkaisimme hiljattain Espresso AI -ohjelman, joka varustaa monikäyttöisen kyselymoottorimme uudella joukon AI-työkaluilla, jotka mahdollistavat organisaatioille hyödyntää datansa voimaa edistyneiden AI-vetävien näkemyksien ja päätöksenteon tekemiseksi. Espresso AI:n ominaisuudet tekevät AI:sta edullisemman ja helpommin saatavissa, mikä mahdollistaa asiakkaiden ohittaa kalliit ja aikaa vievät kokeilut ja saavuttaa välittömän tuoton. Tämä on pelinmuuttaja yrityksille, jotka ovat keskittyneet innovaatioon ja arvon toimittamiseen AI:n aikakaudella.

Exasolin 2024 AI- ja analytiikkaraportti korostaa AI:n aliohjattavuutta liiketoiminnan epäonnistumisen polkuna. Voitko laajentaa raportin keskeisiä löydöksiä ja kertoa, miksi AI:n sijoittaminen on kriittistä liiketoiminnalle tänään?

Kuten mainitsit, Exasolin 2024 AI- ja analytiikkaraportin keskeinen löytö on, että AI:n aliohjattavuus johtaa liiketoiminnan epäonnistumiseen. Tutkimuksemme senioripäätöksentekijöiden, data- tutkijoiden ja analyytikoiden keskuudessa Yhdysvalloissa, Iso-Britanniassa ja Saksassa osoittaa, että lähes kaikki (91 %) vastaajat ovat sitä mieltä, että AI on yksi tärkeimmistä aiheista organisaatioille seuraavien kahden vuoden aikana, ja 72 % myöntää, että AI:n sijoittamisen puute tänään asettaa tulevan liiketoiminnan elinkelpoisuuden vaaralle. Yksinkertaisesti sanottuna, nykyisessä ympäristössä yritykset, jotka eivät ole mukana AI:ssa, ovat jo jäljessä.

Liiketoimintaa painostetaan sijoittamaan AI:hin – ja on monia syitä, miksi. AI-sijoittaminen on jo auttanut organisaatioita eri aloilla – terveydenhuollosta rahoituspalveluihin ja vähittäiskauppaan – lukitsemaan uudet tulovirtaa, parantamaan asiakaskokemusta, optimoida toimintoja, lisätä tuottavuutta, kiihdyttää kilpailukykyä ja enemmän. Luettelo vain kasvaa, kun yritykset alkavat löytää tiettyjä tapoja hyödyntää AI:ta yksilöllisten liiketoimintatarpeiden mukaan.

Sama raportti mainitsee merkittäviä esteitä AI:n omaksumiselle, mukaan lukien data- tieteilijöiden aukot ja viiveet toteutuksessa. Miten Exasol vastaa näihin haasteisiin asiakkaidensa puolesta?

Vaikka AI-sijoittamisella on kriittinen tarve, yritykset kohtaavat edelleen merkittäviä esteitä laajemman toteutuksen tiellä. Exasolin AI- ja analytiikkaraportti osoittaa, että jopa 78 %:lla päätöksentekijöillä on aukkoja vähintään yhdessä alueessa heidän data- tieteellisissä ja koneoppimismalleissaan, ja 47 % mainitsee uusien datavaatimusten nopean toteutuksen haasteeksi. Lisäksi 79 % väittää, että uudet liiketoimintatutkimuksen vaatimukset kestävät liian kauan toteutuksen aikana. Muita tekijöitä, jotka haittaavat AI:n laajaa omaksumista, ovat toteutusstrategian puute, heikko datan laatu, riittämätön datan määrä ja integrointi olemassa oleviin järjestelmiin. Lisäksi sääntely- ja sääntelyvaatimukset AI:lle aiheuttavat ongelmia monille yrityksille, ja 88 %:lla vastaajilla on tarve lisää selkeyttä.

Kun AI:n käyttöönotto kasvaa, tulee olemaan tärkeämpää yrityksille varmistaa vahvat dataperustat. Exasol tarjoaa joustavuutta, kestävyyttä ja skaalautuvuutta yrityksille, jotka omaksuvat AI-strategian. Kun roolit, kuten Chief Data Officer (CDO), jatkavat kehittymistä ja muuttuvat monimutkaisemmiksi – etenkin eettisten ja tuen haasteiden kanssa – Exasol tukee datajohtajia ja auttaa heitä muuttamaan liiketoimintatiedot nopeammaksi, paremmaksi ja syvemmäksi näkemyksiksi, jotka voivat vaikuttaa liiketoiminnan kannattavuuteen ja myönteisesti vaikuttaa tuloksellisuuteen.

Data- lukutaito on tulevaisuudessa yhä tärkeämpää AI:n aikakaudella. Miten Exasol edistää data- lukutaitoa asiakkaidensa ja laajemman yhteisön keskuudessa?

Nykyisissä data- rikkaissa työympäristöissä data- lukutaito on tärkeämpää kuin koskaan – ja nopeasti muuttuu “tarvitaan” – “miellyttävän” ominaisuudesta. Eri aloilla data- lukutaidon taito työskennellä, ymmärtää ja viestittää dataa tehokkaasti on muodostunut välttämättömäksi. On kuitenkin edelleen data- lukutaidon aukko.

Data- lukutaito on kykyä tulkita monimutkaisia tietoja ja kykyä toimia niiden perusteella. Usein datan käyttö on eristetty organisaatiossa tai vain pieni osa henkilöstöstä on data- lukutaitoista ymmärtää ja käyttää laajaa määrää dataa, joka virtaa liiketoiminnassa. Tämä lähestymistapa on vajavaista, koska se rajoittaa aikaa ja resursseja, jotka on omistettu datan hyödyntämiseen, ja data- lukutaidon aukko luo esteen liiketoiminnan innovaatiolle.

Kun ihmiset ovat data- lukutaitoisia, he voivat ymmärtää dataa, analyysia ja soveltaa omia ideoitaan, taitojaan ja asiantuntemustaan siihen. Mitä enemmän ihmisiä on, joilla on tietämys, luottamus ja työkalut purkaa ja antaa merkitystä datasta, sitä menestyksekkäämpää organisaatio voi olla. Exasol tukee data- johtajia ja liiketoimintaa data- lukutaidon ja koulutuksen edistämisessä.

Sinulla on vahva tausta tietokannoissa, jakautuneissa järjestelmissä ja geneettisissä algoritmeissa. Miten nämä osaamisalueet vaikuttavat Exasolin tuotekehitykseen ja innovaatiostrategiaan?

Taustani on perusta, joka perustuu alan työskentelemiseen ja ymmärtämiseen teknologisen kehityksen suuntauksia viimeisen kahden vuosikymmenen aikana. On jännittävää työskennellä innovatiivisten asiakkaiden kanssa, jotka muuttavat tietokantateknologiaa mielenkiintoisiin käyttötarkoituksiin. Innovatiokumppanuutemme ei riipu yksittäisestä yksilöstä, vaan laajasta joukosta sofistikoituneita arkkitehteja ja kehittäjiä, jotka ymmärtävät tulevaisuuden ohjelmisto-, laitteisto- ja data-sovelluksia.

Miten Exasol valmistautuu tuleviin trendeihin data- analytiikassa ja liiketoimintatiedossa, ja miten aiot jatkaa innovaation edistämistä tässä alalla?

Vuosi 2023 esitteli AI: n laajasti, mikä aiheutti polvien heilahtelua organisaatioissa, jotka lopulta johtivat lukuisiin huonosti suunniteltuihin ja toteutettuihin automaatio- kokeiluihin. Vuosi 2024 on muodonmuutosvuosi AI- kokeiluille ja perustyölle. Tähän mennessä AI: n pääasialliset sovellukset ovat olleet tietojen saatavuuden kautta chatboteista, asiakaspalvelun automaatioon ja ohjelmistokoodaukseen. Kuitenkin tulemme näkemään edelläkävijöitä, jotka omaksuvat nämä jännittävät teknologiat liiketoimintapäätöksentekoon ja optimointiin. Vuoden 2024 jälkeen aloamme nähdä suuremman työntekijävoiman tuottavuuden AI: n toteutuksissa.

Exasolissa olemme sitoutuneita edistämään innovaatioita ja toimittamaan arvoa asiakkaillemme, mukaan lukien auttaminen heitä kehittämään ja toteuttamaan AI: ta laajasti. Exasolin avulla asiakkaat voivat yhdistää BI: n ja AI: n yhdistettyyn analytiikkajärjestelmään. Joustavuutemme käyttömahdollisuuksien osalta mahdollistaa organisaatioiden päättää, missä he haluavat isännöidä analytiikkapinoa, olipa se sitten julkisessa pilvessä, yksityisessä pilvessä tai paikallisesti. Exasolin Espresso AI: n avulla olemme valmiit valtuuttamaan yrityksiä hyödyntämään AI- vetävien analytiikkojen arvoa riippumatta siitä, missä vaiheessa AI- matkallaan he ovat.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla Exasol: ssa.