Matthew Scullion, PDG et fondateur de Matillion – Série d’entretiens

Matthew Scullion est le PDG et fondateur de Matillion – le principal fournisseur de logiciels de transformation de données pour les entrepôts de données cloud.

L’entreprise a réinventé la transformation de données à l’ère du cloud – en tant que seul fournisseur permettant une véritable transformation de données dans le cloud. Son approche ELT (par opposition à ETL) unique tire parti de la puissance de l’entrepôt de données cloud choisi par l’entreprise pour la transformation des données, maximisant ainsi la scalabilité, la vitesse et les économies.

Les 800 clients de Matillion incluent Accenture, Amazon (AMZN ), Bose, Docusign, Fox, GE, Merck, Siemens, Sony, Splunk, VIstaprint et Zapier.

Matthew a plus de 20 ans d’expérience dans le domaine de l’intersection de l’entreprise et de la technologie, la majorité de sa carrière en tant que professionnel du logiciel et de l’informatique.

Vous êtes un entrepreneur toute votre vie, ayant fondé votre première entreprise à l’âge de 18 ans. Quelle était cette première entreprise ? En regardant en arrière, y avait-il quelque chose qui aurait pu être fait différemment pour améliorer les chances de succès ?

C’était une petite entreprise appelée Real Information Systems – nous avons développé et mis en œuvre des logiciels de groupware. Alors que j’y étais, en tant que projet du soir et du week-end, j’ai construit un système de gestion de contenu Web précoce que nous avons réussi à vendre à certains clients décents et qui a remporté quelques prix. Lors d’une des cérémonies de remise de prix, nous avons rencontré une grande entreprise américaine qui a ensuite acheté l’entreprise.

Et qu’est-ce que j’aurais fait différemment ? À peu près tout. J’avais en fait 17 ans lorsque j’ai commencé à m’impliquer dans cette entreprise et mon partenaire était un excellent type (et nous sommes toujours amis) mais pas beaucoup d’homme d’affaires. Si j’avais les compétences que j’ai maintenant, à l’époque, je pense que nous aurions eu une entreprise beaucoup plus réussie ! La plupart du temps, j’ai appris les compétences en matière de personnes – tout dans l’entreprise (ou l’entreprise de connaissances comme le logiciel) repose sur la qualité des personnes – les mettre dans les bons sièges au bon moment – et les aligner, et dans une excellente culture.

Après cette première aventure, vous avez ensuite travaillé dans l’informatique commerciale et le développement de logiciels pendant 15 ans dans plusieurs intégrateurs de systèmes britanniques et européens. Quels étaient certains de ces rôles ?

J’ai travaillé à la gestion des développeurs, certains pré-ventes jusqu’à la responsabilité P&L de la division logicielle d’un grand intégrateur de systèmes européen… cela m’a donné beaucoup d’expérience client, en particulier chez les grands clients. Et j’ai dirigé des pratiques BI, logicielles, SDLC et d’intégration – ce qui m’a donné tous les outils dont j’avais besoin pour Matillion.

Y avait-il un manque sur le marché que vous avez remarqué dans ces différents types de rôles qui vous a inspiré pour lancer Matillion ?

J’avais vu dans cette entreprise précédente le pouvoir d’une BI bien mise en œuvre. Et quel effort important il fallait pour le faire correctement. J’avais également vu une entreprise allemande qui avait été très réussie avec une solution BI préemballée, verticale par industrie, pour les entreprises de taille moyenne. Enfin, nous travaillions avec AWS et pouvions voir l’écriture sur le mur pour les solutions sur site. Donc, une BI gérée, basée sur le cloud, semblait être un manque que nous pouvions combler. Ce n’est pas ce que nous faisons maintenant, mais c’est ce que nous avons fait au début et ce qui nous a amenés à construire Matillion ETL il y a quelques années, qui est maintenant ce dont traite l’entreprise.

Après le lancement de Matillion en 2011, vous avez convaincu trois de vos anciens patrons d’investir. Comment s’est déroulée cette discussion, et qu’est-ce qui les a convaincus de monter à bord ?

J’ai décidé de quitter mon emploi et de créer l’entreprise pendant des vacances en Espagne avec ma femme. J’avais eu une période difficile et elle m’a encouragé à le faire. Je suis rentré à la maison et j’ai mis au point un plan d’affaires que j’ai ensuite présenté à ces 3 personnes.

Je pense (en fait, je sais) qu’ils pensaient que je ne savais pas beaucoup plus qu’eux sur le cloud et la BI. Mais ils m’ont ensuite dit qu’ils n’avaient pas soutenu le plan d’affaires – mais qu’ils m’avaient soutenu, car ils pensaient que j’avais une chance de réussir.

Je suppose que c’était à cause des 10 années que j’avais passées à travailler avec et pour eux avant, et tandis que c’est toujours une bonne idée de penser à son intégrité.

Comment décririez-vous Matillion en quelques mots ?

Matillion est la transformation de données pour les entrepôts de données cloud.

L’une des principales différences entre Matillion et d’autres solutions est l’approche ELT (extract, load, transform) de Matillion par rapport à l’approche ETL (Extract, transform, load) plus couramment utilisée. Pouvez-vous décrire ces deux approches et ce qui rend ELT supérieur ?

Lorsque les produits d’intégration de données sont entrés sur le marché il y a des années, ils ont fourni trois domaines de valeur encore nécessaires aujourd’hui : 1) extract, 2) load (obtenir des données à partir des systèmes source dans l’entrepôt de données) et 3) transformation de données (joindre les données cloisonnées, dénormaliser, ajouter de la valeur et embellir la logique métier et les métriques). En d’autres termes, les produits précédents rendaient les données d’entreprise « prêtes à l’analyse », dans un environnement informatique complexe, à grande échelle et en équipe.

Cependant, ces produits pré-cloud, hérités, n’ont pas été conçus pour le cloud. Ils étaient donc lents, difficiles à gérer et à mettre à l’échelle, difficiles à acquérir et incapables de tirer parti de la puissance et des fonctionnalités sous-jacentes des plateformes cloud.

À cette époque – avant 2015 – Matillion se concentrait sur la construction et la gestion d’entrepôts de données pour ses clients dans le cloud. Nous sommes devenus frustrés par le manque de produits disponibles pour soutenir efficacement les entreprises de nos clients. Nous avions besoin d’un produit qui fournirait de la simplicité, de la vitesse, de la scalabilité et des économies, mais il n’en existait pas. Nous l’avons donc construit nous-mêmes. Il y a environ cinq ans, nous avons lancé Matillion ETL (extract, load, transform), un outil conçu spécifiquement pour les entrepôts de données cloud (CDW) notamment Amazon Redshift, Google (GOOGL ) BigQuery et Snowflake

Les données provenant de sources disparates peuvent être facilement collectées, mais le simple fait de les charger dans un endroit central dans un CDW ne donne pas de connaissances de données de haute qualité. Les données doivent être transformées avant de pouvoir être utilisées avec un outil d’analyse ou tout processus en aval tel que l’apprentissage automatique. L’incapacité à transformer les données contredit l’objectif d’un entrepôt de données en premier lieu, laissant les clients incapables de construire et de gérer des modèles de données complexes ou d’obtenir une analyse de haute qualité.

La plupart des solutions aujourd’hui extraient toujours les données, les transforment en données brutes adaptées à la production de rapports et à l’analyse, et les chargent dans une plate-forme cible (par exemple, une base de données relationnelle). Le moteur ETL est donc une ressource de calcul et doit être suffisamment puissant (lire : coûteux) pour gérer de grandes quantités de données qui seront transformées. De plus, les environnements exécutant le logiciel ETL ne sont pas conçus pour être mis à l’échelle de la même manière que les entrepôts de données. Par conséquent, à mesure que les volumes de données augmentent, ces environnements consomment davantage de ressources informatiques, créent des goulets d’étranglement dans la chaîne de données et peuvent avoir un impact négatif sur la production de rapports et l’analyse d’une entreprise. Cela peut entraîner de mauvaises décisions commerciales prises lentement, ce qui entraîne des opportunités manquées.

Notre approche ELT (extract, load, transform) similaire mais différente offre des performances et une valeur accrues en traitant l’extraction et le chargement en une seule étape, directement vers la plate-forme de données cible de l’entreprise, en utilisant la puissance de la CDW pour effectuer les transformations une fois chargées. Le fait de pousser les transformations vers l’entrepôt de données lui-même nécessite seulement une infrastructure puissante. Les progrès réalisés sur les bases de données relationnelles rendent la transformation des données en base de données plus facile, plus rapide et plus rentable. Cela se traduit par des économies sur les infrastructures, des charges de travail plus performantes et des cycles de développement plus courts. Les données de l’entreprise sont rapidement migrées et immédiatement disponibles pour les transformations et les analyses basées sur les défis et les besoins commerciaux actuels.

Si l’ETL cherche à améliorer son plus grand handicap – les performances – Matillion s’attend à ce que le résultat soit un flux de travail ELT. C’est la meilleure façon pour une entreprise d’utiliser ses données de manière efficace, efficiente et pour une analyse fructueuse qui stimule la croissance commerciale.

Matillion a créé Matillion Data Loader, qui est un outil d’intégration de données gratuit basé sur le SaaS. Pouvez-vous décrire cet outil en détail et ce qui le rend si convivial ?

Aujourd’hui, les entreprises ont de nouvelles exigences en matière de données. Le paysage technologique change. Les professionnels de l’informatique ont toujours besoin d’une capacité de transformation puissante et à l’échelle de l’entreprise, et ils en auront toujours besoin – mais dans les entreprises qui utilisent les données pour concurrencer, il y a un nouveau type d’utilisateur de données qui ne travaille pas nécessairement dans l’informatique. Ces utilisateurs peuvent travailler dans le marketing, les finances et d’autres disciplines à travers l’entreprise. Ils veulent utiliser les données pour trouver des réponses à leurs questions commerciales. Matillion Data Loader répond à ces utilisateurs et soutient les entreprises à des stades plus précoces de leur parcours de données cloud. Le produit améliore la vitesse et la simplicité de l’intégration des données pour ces utilisateurs de données. Il s’agit d’une solution SaaS légère qui permet aux professionnels de l’analyse de données et aux utilisateurs commerciaux de migrer facilement les données avec un produit puissant et évolutif. Les clients peuvent mettre à niveau progressivement vers plus de sophistication et de profondeur (Matillion ETL) au besoin.

Nous proposons Matillion Data Loader gratuitement. Cela a perturbé le marché et démontre notre engagement à répondre aux besoins des entreprises où qu’elles soient sur leur parcours de données cloud, en les aidant à accéder efficacement aux données pour prendre des décisions commerciales intelligentes.

Matillion permet aux entreprises de tirer parti de la pleine puissance des données cloud pour rendre la transformation des données plus facile, plus rapide et plus rentable. Pouvez-vous décrire certaines de ces fonctionnalités ?

Matillion ETL est un outil cloud qui aide les entreprises de toutes tailles, dans tous les secteurs, avec une transformation de données sophistiquée et à l’échelle de l’entreprise pour stimuler leur analyse à grande échelle sur Amazon Redshift, Snowflake et Google BigQuery. Nos produits peuvent joindre, filtrer, classer, convertir, agréger et transposer des données provenant de diverses sources pour faciliter les migrations et les transformations cloud. Ils se connectent à des plateformes comme Amazon S3 et Amazon RDS, Google Analytics, des portails de gestion de la relation client comme Salesforce , des plateformes de réseaux sociaux (Facebook (META ) et Twitter) et même des processeurs de paiement (Stripe, Paypal), et ils permettent aux utilisateurs ayant les autorisations appropriées d’importer et d’exporter des projets ou de vérifier l’état des tâches en cours à partir des journaux d’audit au niveau de l’instance.

De plus, Matillion permet aux administrateurs de concevoir et de planifier des tâches de données réutilisables et basées sur des paramètres, et d’orchestrer visuellement des flux de travail avec des transactions, des décisions et des boucles, en partie grâce à la scripting Bash et Python et à l’outil de génération de composants. Peut-être plus utile encore, il leur permet de générer un rapport téléchargeable qui détaille la disposition, les composants, le SQL et les propriétés pour un travail donné avec un seul clic.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur Matillion ?

La technologie de transformation de données de Matillion est sans doute la plus grande contribution à la technologie d’entreprise cette année. Matillion ETL a été nommé « Solution globale de technologie de données de l’année » par les Data Breakthrough Awards. Nous avons réinventé la transformation de données à l’ère du cloud – en tant que seul fournisseur permettant une véritable transformation de données dans le cloud. Notre équipe est très fière de fournir de la simplicité, de la scalabilité, de la vitesse et des économies à des centaines d’entreprises dans le monde entier, et nous nous réjouissons de continuer à soutenir la progression des entreprises sur leur parcours de données – en particulier à mesure qu’elles cherchent à utiliser les données pour prévoir l’avenir. Nous sommes bien positionnés pour les aider à traverser les marchés mondiaux actuellement turbulents et à en sortir plus forts de l’autre côté.

Merci pour ces réponses phénoménales, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus doivent visiter le fondateur de Matillion.