Mathias Golombek, Directeur technique d’Exasol – Série d’entretiens

Mathias Golombek est le Directeur technique (CTO) d’Exasol. Il a rejoint l’entreprise en tant que développeur de logiciels en 2004 après avoir étudié l’informatique avec un fort accent sur les bases de données, les systèmes distribués, les processus de développement de logiciels et les algorithmes génétiques. Dès 2005, il était responsable de l’équipe d’optimisation de base de données et en 2007, il est devenu chef de la Recherche et du Développement. En 2014, Mathias a été nommé CTO. Dans ce rôle, il est responsable du développement de produits, de la gestion de produits, des opérations, du support et de la consultation technique.

Qu’est-ce qui vous a initialement attiré vers l’informatique ?

Lorsque j’étais en quatrième année, mon frère aîné avait des leçons où ils apprenaient à programmer en BASIC, et il m’a montré ce que l’on pouvait faire avec cela. Ensemble, nous avons développé une énigme de Pâques sur notre Commodore 64 pour notre plus jeune frère, et depuis ce jour, j’ai été fasciné par les ordinateurs. L’informatique en général est tout à propos de la résolution de problèmes et de la créativité, et je pense que c’est cet aspect qui m’a le plus attiré vers ce domaine.

Pouvez-vous partager votre parcours depuis que vous avez rejoint Exasol en tant que développeur de logiciels en 2004 jusqu’à devenir le CTO ? Comment vos rôles ont-ils évolué au fil des ans, notamment dans le paysage technologique en constante évolution ?

J’ai étudié l’informatique à l’Université de Würzburg en Allemagne et j’ai commencé à travailler chez Exasol en tant que développeur de logiciels en 2004 après avoir obtenu mon diplôme. Après ma première année chez Exasol, j’ai été promu chef de l’équipe d’optimisation de base de données, puis chef de la Recherche et du Développement. Après cela, j’ai occupé le poste de chef de la R&D pendant sept ans avant de prendre mon poste actuel de CTO en 2014.

Dès le début, j’ai été impressionné par ce que faisait Exasol — cette entreprise allemande de technologie qui se battait contre des géants comme Microsoft, IBM et Oracle. J’ai été bluffé par l’opportunité qui s’offrait à moi — en tant que développeur, créer ce système de gestion de base de données à traitement parallèle massif (MPP) et en mémoire était un rêve devenu réalité.

J’ai apprécié chaque moment que j’ai passé à travailler avec cette équipe d’ingénieurs talentueux. En tant que CTO, je supervise l’innovation de produits, le développement et le support technique d’Exasol. C’est excitant de voir à quel point l’équipe d’Exasol a grandi à l’échelle mondiale alors que nous travaillons pour soutenir nos clients et leurs besoins évoluant. Les fondamentaux sont les mêmes — nous sommes toujours un système de gestion de base de données en mémoire, mais maintenant nous aidons nos clients à exploiter le pouvoir de leurs données pour les implémentations d’IA.

Exasol a été à la pointe des bases de données d’analyse de haute performance. De votre point de vue, qu’est-ce qui distingue Exasol dans cet espace compétitif ?

Les dirigeants d’entreprise sont constamment chargés de naviguer pour savoir comment faire plus avec moins. Ces dernières années, cela est devenu encore plus difficile à mesure que l’économie continue d’être tumultueuse et que la prolifération de la technologie d’IA a pris du budget et du temps.

En tant que fournisseur de bases de données d’analyse de haute performance, Exasol est resté à la pointe de la courbe pour aider les entreprises à faire plus avec moins. Nous aidons les entreprises à transformer l’intelligence d’affaires (BI) en meilleures connaissances avec Exasol Espresso, notre moteur de requête polyvalent qui se branche sur les piles de données existantes. Des marques mondiales comme T-Mobile, Piedmont Healthcare et Allianz utilisent Exasol Espresso pour transformer de plus grands volumes de données en connaissances plus rapides, plus profondes et moins coûteuses. Et je pense que nous avons fait un excellent travail pour maîtriser l’équilibre délicat entre les performances, le prix et la flexibilité, de sorte que les clients n’aient pas à faire de compromis.

Pour soutenir les entreprises dans leur parcours d’IA, nous avons également récemment présenté Espresso AI, en équipant notre moteur de requête polyvalent d’un nouveau ensemble d’outils d’IA qui permettent aux organisations d’exploiter le pouvoir de leurs données pour des connaissances avancées et des processus de prise de décision impulsés par l’IA. Les capacités d’Espresso AI rendent l’IA plus abordable et accessible, permettant aux clients de contourner des expériences coûteuses et chronophages et d’obtenir un retour sur investissement immédiat. C’est un changement de jeu pour les entreprises qui se concentrent sur la conduite de l’innovation et la fourniture de valeur à l’ère de l’IA.

Le rapport 2024 sur l’IA et l’analyse d’Exasol met en évidence le sous-investissement dans l’IA comme un chemin vers l’échec commercial. Pouvez-vous élargir les principales conclusions de ce rapport et pourquoi investir dans l’IA est critique pour les entreprises aujourd’hui ?

Comme vous l’avez mentionné, la principale conclusion du rapport 2024 sur l’IA et l’analyse d’Exasol est que le sous-investissement dans l’IA conduit à l’échec commercial. Sur la base de notre enquête auprès de décideurs seniors ainsi que de scientifiques de données et d’analystes aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Allemagne, près de tous (91%) des répondants conviennent que l’IA est l’un des sujets les plus importants pour les organisations au cours des deux prochaines années, et 72% admettent que ne pas investir dans l’IA aujourd’hui mettra la viabilité commerciale future en danger. En d’autres termes, dans l’environnement actuel, les entreprises qui ne pensent pas à l’IA sont déjà en retard.

Les entreprises font face à la pression des parties prenantes pour investir dans l’IA – et il y a de nombreuses raisons pour cela. L’investissement dans l’IA a déjà aidé les organisations à travers les industries – des soins de santé aux services financiers et au commerce de détail – à débloquer de nouveaux flux de revenus, à améliorer les expériences client, à optimiser les opérations, à accroître la productivité, à accélérer la concurrence et plus encore. La liste ne cesse de s’allonger à mesure que les entreprises commencent à trouver des moyens spécifiques d’exploiter l’IA pour répondre à des besoins commerciaux uniques.

Le même rapport mentionne les principaux obstacles à l’adoption de l’IA, notamment les lacunes en science des données et la latence dans la mise en œuvre. Comment Exasol répond-il à ces défis pour ses clients ?

Malgré le besoin critique d’investir dans l’IA, les entreprises font encore face à des obstacles importants pour une mise en œuvre plus large. Le rapport sur l’IA et l’analyse d’Exasol indique que jusqu’à 78% des décideurs connaissent des lacunes dans au moins un domaine de leurs modèles de science des données et d’apprentissage automatique (ML), et 47% citent la vitesse de mise en œuvre de nouvelles exigences de données comme un défi. Un autre 79% affirment que de nouvelles exigences d’analyse commerciale prennent trop de temps à être mises en œuvre par leurs équipes de données. D’autres facteurs entravant une adoption généralisée de l’IA incluent le manque de stratégie de mise en œuvre, la mauvaise qualité des données, les volumes de données insuffisants et l’intégration avec les systèmes existants. De plus, les exigences bureaucratiques et réglementaires en évolution pour l’IA causent des problèmes pour de nombreuses entreprises, avec 88% des répondants déclarant qu’ils ont besoin de plus de clarté.

À mesure que le déploiement de l’IA augmente, il deviendra encore plus important pour les entreprises de garantir des fondations de données solides. Exasol offre de la flexibilité, de la résilience et de la scalabilité aux entreprises qui adoptent une stratégie d’IA. Alors que des rôles tels que celui de Directeur des données (CDO) continuent d’évoluer et de devenir plus complexes – avec des défis éthiques et de conformité de plus en plus importants – Exasol soutient les dirigeants de données et les aide à transformer l’intelligence d’affaires en connaissances plus rapides et meilleures qui éclaireront les décisions commerciales et auront un impact positif sur le chiffre d’affaires.

Alors que l’IA est devenue critique pour le succès commercial, elle n’est efficace que si les outils, la technologie et les personnes qui la soutiennent à l’arrière-plan sont efficaces. Les résultats de l’enquête soulignent l’écart important entre les outils de BI actuels et leur sortie – plus d’outils ne signifie pas nécessairement des performances plus rapides ou de meilleures connaissances. Alors que les CDO se préparent à plus de complexité et sont chargés de faire plus avec moins, ils doivent évaluer la pile d’analyse de données pour garantir la productivité, la vitesse et la flexibilité – le tout à un coût raisonnable.

Espresso AI aide à combler cet écart pour l’entreprise en optimisant les processus d’extraction, de chargement et de transformation des données pour donner aux utilisateurs la flexibilité d’expérimenter immédiatement avec de nouvelles technologies à grande échelle, quelle que soit la restriction d’infrastructure – que ce soit sur site, dans le cloud ou hybride. Les utilisateurs peuvent réduire les coûts et les efforts de déplacement des données tout en intégrant des technologies émergentes comme les LLM dans leur base de données. Ces capacités aident les organisations à accélérer leur parcours vers la mise en œuvre de solutions d’IA et de ML tout en garantissant la qualité et la fiabilité de leurs données.

La littératie des données devient de plus en plus importante à l’ère de l’IA. Comment Exasol contribue-t-il à améliorer la littératie des données parmi ses clients et la communauté plus large ?

Dans les environnements de travail riches en données d’aujourd’hui, les compétences en littératie des données sont plus importantes que jamais – et deviennent rapidement un « besoin » plutôt qu’un « agréable à avoir » à l’ère de l’IA. À travers les industries, la maîtrise de la gestion, de la compréhension et de la communication efficace des données est devenue vitale. Mais il existe encore un écart de littératie des données.

La littératie des données consiste à avoir les compétences pour interpréter des informations complexes et la capacité d’agir sur ces constatations. Mais souvent, l’accès aux données est cloisonné au sein d’une organisation ou seul un petit sous-ensemble d’individus possède les compétences en littératie des données nécessaires pour comprendre et accéder aux vastes quantités de données qui traversent l’entreprise. Cette approche est erronée car elle limite le temps et les ressources consacrés à l’utilisation des données, et à terme, l’écart de littératie des données crée une barrière à l’innovation commerciale.

Lorsque les gens sont littérés en données, ils peuvent comprendre les données, les analyser et appliquer leurs propres idées, compétences et expertise. Plus il y a de personnes ayant les connaissances, la confiance et les outils pour dénouer et tirer un sens des données, plus une organisation peut être réussie. Chez Exasol, nous soutenons les dirigeants de données et les entreprises dans la conduite de la littératie et de l’éducation des données.

En plus du volet éducatif, les entreprises devraient optimiser leurs piles technologiques et leurs outils de BI pour permettre la démocratisation des données. L’accessibilité des données et la littératie des données vont de pair. Un investissement dans les deux est nécessaire pour faire progresser les stratégies de données. Par exemple, avec Exasol, notre système sans réglage permet aux entreprises de se concentrer sur l’utilisation des données, plutôt que sur la technologie. La grande vitesse permet aux équipes de travailler de manière interactive avec les données et d’éviter d’être limitées par les limitations de performances. Cela conduit finalement à la démocratisation des données.

Il est temps maintenant pour la démocratisation des données de passer d’un sujet de discussion à une action au sein des organisations. À mesure que davantage de personnes à travers divers départements accèdent à des connaissances significatives, cela soulagera les goulets d’étranglement traditionnels causés par les équipes d’analyse de données. Lorsque ces silos traditionnels s’effondrent, les organisations réaliseront à quel point le besoin est large et profond pour que leurs équipes et leurs individus utilisent les données. Même les personnes qui ne pensent pas actuellement être des utilisateurs finaux de données seront attirées pour s’alimenter en données.

Avec ce changement vient un défi majeur à anticiper dans les années à venir – la main-d’œuvre devra être améliorée pour que chaque employé acquière l’ensemble de compétences approprié pour utiliser efficacement les données et les connaissances pour prendre des décisions commerciales. Aujourd’hui, la main-d’œuvre ne saura pas quelles sont les bonnes questions à poser à son flux de données, ou à l’automatisation qui le alimente. La valeur de pouvoir articuler des questions précises, percutantes et liées aux entreprises augmente en valeur, créant un besoin urgent de former la main-d’œuvre à cette capacité.

Vous avez une solide formation en bases de données, systèmes distribués et algorithmes génétiques. Comment ces domaines d’expertise influencent-ils le développement de produits et la stratégie d’innovation d’Exasol ?

Mon expérience est un fondement de travail dans notre domaine et de compréhension des tendances technologiques des deux dernières décennies. C’est excitant et gratifiant de travailler avec des clients innovants qui transforment la technologie de base de données en cas d’utilisation intéressants. Notre stratégie d’innovation ne dépend pas d’un seul individu, mais d’une grande équipe d’architectes et de développeurs sophistiqués qui comprennent l’avenir des logiciels, du matériel et des applications de données.

Alors que l’IA transforme les industries à un rythme sans précédent, quels sont les composants essentiels d’une pile de données à l’épreuve du futur pour les entreprises qui souhaitent exploiter l’IA et l’analyse de manière efficace ?

L’adoption rapide de l’IA a été un exemple primordial de pourquoi il est important pour les entreprises de rester à la pointe de l’évolution du paysage technologique. La vérité malheureuse, cependant, est que la plupart des piles de données sont encore en retard par rapport à la courbe de l’IA.

Pour rendre les piles de données à l’épreuve du futur, les entreprises devraient d’abord évaluer les fondations de données pour identifier les lacunes, les bogues ou d’autres défis. Cela les aidera à garantir la qualité et la vitesse des données – des éléments critiques pour conduire des connaissances précieuses et alimenter les modèles d’IA et de LLM.

En outre, les équipes devraient investir dans les outils et les technologies qui peuvent être facilement intégrés avec d’autres solutions de la pile. Alors que l’IA est associée à d’autres technologies, comme les logiciels open source, nous allons voir de nouveaux modèles émerger pour résoudre des problèmes commerciaux traditionnels. L’IA générative, comme ChatGPT, fusionnera également avec des technologies d’IA plus traditionnelles, telles que l’analyse descriptive ou prédictive, pour ouvrir de nouvelles opportunités pour les organisations et rationaliser des processus traditionnellement fastidieux.

Pour rendre les piles de données à l’épreuve du futur, les entreprises devraient également intégrer l’IA et la BI. Les entreprises utilisent des outils de BI depuis des décennies pour extraire des connaissances précieuses, et même si de nombreuses améliorations ont été apportées, il existe encore des limites ou des barrières de BI que l’IA peut aider à surmonter. L’IA peut permettre des résultats plus rapides, améliorer la personnalisation et transformer le paysage de la BI en un domaine plus inclusif et convivial pour les utilisateurs. Puisque la BI se concentre généralement sur l’analyse des données historiques pour fournir des connaissances, l’IA peut étendre les capacités de la BI en aidant à anticiper les événements futurs, à générer des prévisions et à recommander des actions pour influencer les résultats souhaités.

La productivité, la flexibilité et les économies de coûts sont mis en évidence comme trois moyens par lesquels Exasol aide les marques mondiales à innover. Pouvez-vous donner un exemple de la manière dont Exasol a permis à un client d’obtenir un retour sur investissement significatif grâce à votre base de données d’analyse ?

Selon une étude d’impact économique total de Forrester de 2023, les clients d’Exasol réalisent un retour sur investissement allant jusqu’à 320% sur leur investissement initial sur trois ans en améliorant l’efficacité opérationnelle, les performances de la base de données et en offrant une infrastructure de données simple et flexible.

Un de nos clients, par exemple, Helsana, un leader dans l’industrie compétitive des soins de santé en Suisse, est venu chez Exasol pour répondre à un besoin de plate-forme de données et d’analyse modernes. Avant Exasol, Helsana s’appuyait sur divers outils de rapports avec des entrepôts de données construits sur différentes technologies et des outils ETL qui créaient une architecture emmêlée et inefficace. Par rapport à la solution héritée de l’entreprise, l’entrepôt de données d’Exasol a démontré une amélioration des performances de cinq à dix fois.

Maintenant, Exasol est central dans le parcours d’IA de Helsana, servant de référentiel pour les données structurées que Helsana utilise dans l’ensemble de ses modèles d’IA et fournissant la base pour son analyse. Avec Exasol, l’équipe de Helsana a amélioré les performances, réduit les coûts, accru l’agilité et établi une solide base d’IA, le tout contribuant à un retour sur investissement significatif, en plus d’une capacité accrue à mieux servir les clients.

En regardant vers l’avenir, quels sont les tendances à venir dans l’analyse de données et l’intelligence d’affaires que Exasol se prépare à affronter, et comment comptez-vous continuer à stimuler l’innovation dans cet espace ?

 L’année 2023 a introduit l’IA à grande échelle, ce qui a provoqué des réactions de knee-jerk de la part des organisations qui ont finalement engendré des expériences d’automatisation mal conçues et mal exécutées. 2024 sera une année de transformation pour l’expérimentation et les travaux fondamentaux de l’IA. Jusqu’à présent, les applications principales de la GenAI ont été pour l’accès à l’information via les chatbots, l’automatisation du service client et la codification de logiciels. Cependant, il y aura des pionniers qui adopteront ces technologies passionnantes pour une multitude de processus de prise de décision commerciale et d’optimisation. En regardant au-delà de 2024, nous allons commencer à voir une poussée plus importante vers des mises en œuvre productives de l’IA.

Chez Exasol, nous sommes déterminés à stimuler l’innovation et à apporter de la valeur à nos clients, y compris en les aidant à développer et à mettre en œuvre l’IA à grande échelle. Avec Exasol, les clients peuvent marier la BI et l’IA pour surmonter les silos de données dans un système d’analyse intégré. Notre flexibilité autour des options de déploiement permet également aux organisations de décider où elles souhaitent héberger leur pile d’analyse, que ce soit dans le cloud public, le cloud privé ou sur site. Avec l’Espresso AI d’Exasol, nous sommes positionnés pour permettre aux entreprises d’exploiter la valeur de l’analyse impulsée par l’IA, quel que soit le stade de leur parcours d’IA. Qu’il s’agisse de l’IA dans le cloud public, le cloud privé ou sur site, avec Exasol, nous sommes positionnés pour permettre aux entreprises d’exploiter la valeur de l’analyse impulsée par l’IA, quel que soit le stade de leur parcours d’IA. Ther it’s in the public cloud, private cloud or on-premises. With Exasol’s Espresso AI, we are positioned to empower enterprises to harness the value of AI-driven analytics, regardless of where organizations fall in their AI journey. Thank you for the great interview, readers who wish to learn more should visit Exasol.