एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म
मैथ्यू स्कुलियन, मैटिलियन के सीईओ और संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला
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मैथ्यू स्कुलियन मैटिलियन के सीईओ और संस्थापक हैं – क्लाउड डेटा वेयरहाउस के लिए डेटा ट्रांसफॉर्मेशन सॉफ्टवेयर के अग्रणी प्रदाता。 (AMZN )
कंपनी ने क्लाउड युग में डेटा ट्रांसफॉर्मेशन को पुनः परिभाषित किया है – क्लाउड में सच्चे डेटा ट्रांसफॉर्मेशन को सक्षम करने वाला एकमात्र प्रदाता के रूप में। इसके अनोखे ELT (ETL के बजाय) दृष्टिकोण का उपयोग क्लाउड डेटा वेयरहाउस की शक्ति का लाभ उठाने के लिए डेटा ट्रांसफॉर्मेशन के लिए किया जाता है, जिससे स्केलेबिलिटी, गति और बचत को अधिकतम किया जा सकता है।
मैटिलियन के 800 से अधिक ग्राहकों में एक्सेंचर, अमेज़ॅन, बोस, डॉक्यूसाइन, फॉक्स, जीई, मेर्क, सीमेंस, सोनी, स्प्लंक, विस्टाप्रिंट और जैपियर शामिल हैं।
मैथ्यू के पास व्यवसाय और प्रौद्योगिकी के बीच काम करने का 20 से अधिक वर्षों का अनुभव है, जिसमें से अधिकांश समय सॉफ्टवेयर और आईटी पेशेवर के रूप में बिताया है।
आप एक जीवन भर के उद्यमी हैं जिन्होंने 18 साल की उम्र में अपनी पहली कंपनी की स्थापना की। यह पहली कंपनी क्या थी? पीछे मुड़कर देखते हुए क्या कुछ ऐसा था जो सफलता की संभावना को बढ़ाने के लिए अलग से किया जा सकता था?
यह एक छोटी सी कंपनी थी जिसका नाम रियल इन्फॉर्मेशन सिस्टम्स था – हमने ग्रुपवेयर विकास और कार्यान्वयन किया। जब मैं वहां था, तो मैंने एक शाम और सप्ताहांत परियोजना के रूप में एक प्रारंभिक वेब सामग्री प्रबंधन प्रणाली बनाई, जिसे हमने कुछ अच्छे ग्राहकों को बेचने में कामयाब रहे और जिसने कुछ पुरस्कार जीते। एक पुरस्कार समारोह में हमने एक बड़ी अमेरिकी कंपनी से मुलाकात की, जिसने जल्द ही कंपनी को खरीद लिया।
और मैं क्या अलग से कर सकता था? लगभग mọi चीज। मैं वास्तव में 17 साल का था जब मैं उस व्यवसाय में शामिल हुआ और मेरा साथी एक अच्छा लड़का था (और हम अभी भी दोस्त हैं) लेकिन बहुत अच्छा व्यवसायी नहीं था। अगर मेरे पास अब जो कौशल है वह तब मेरे पास था, तो मुझे लगता है कि हमारे पास एक अधिक सफल व्यवसाय होगा! मैंने मुख्य रूप से लोगों के कौशल के बारे में सीखा – व्यवसाय में सब कुछ (या सॉफ्टवेयर जैसे ज्ञान व्यवसाय में) लोगों की गुणवत्ता पर निर्भर करता है – उन्हें सही सीटों पर सही समय पर प्राप्त करना – और उन्हें संरेखित करना और एक महान संस्कृति में।
इस पहली उद्यम के बाद आप व्यावसायिक आईटी और सॉफ्टवेयर विकास में 15 साल तक ब्रिटिश और यूरोपीय सिस्टम इंटीग्रेटर्स में काम करते थे। इनमें से कुछ भूमिकाएं क्या थीं?
मैंने विकासकर्ताओं के प्रबंधन, पूर्व-बिक्री के माध्यम से काम किया, और एक बड़े यूरोपीय एसआई के सॉफ्टवेयर डिवीजन के लिए पीแंडएल जिम्मेदारी के लिए काम किया… यह मुझे विशेष रूप से बड़े ग्राहकों में ग्राहक अनुभव प्रदान करता था। और मैंने बीआई, सॉफ्टवेयर, एसडीएलसी, और एकीकरण अभ्यास चलाए – जिसने मुझे मैटिलियन के लिए आवश्यक सभी उपकरण प्रदान किए।
क्या आपको इन विभिन्न भूमिकाओं में से कोई ऐसा बाजार में अंतराल दिखाई दिया जिसने आपको मैटिलियन लॉन्च करने के लिए प्रेरित किया?
मैंने अपने पिछले फर्म में बीआई की शक्ति को देखा था। और यह कितना भारी काम था यह सही करने के लिए। मैंने एक जर्मन कंपनी को भी देखा था जो मिड-साइज्ड व्यवसायों के लिए अधिक प्रीपैक्ड, उद्योग ऊर्ध्वाधर बीआई समाधान के साथ वास्तव में सफल रही थी। अंत में, हम अमेज़ॅन वेब सेवाओं के साथ काम कर रहे थे और हम दीवार पर लिखावट देख सकते थे कि ऑन-प्रिमाइसेस समाधानों के लिए। इसलिए, क्लाउड-आधारित, टर्न-की, पूरी तरह से प्रबंधित बीआई ऐसा लगता था कि हम भर सकते हैं। यह नहीं है कि हम अब क्या करते हैं, लेकिन यह वह है जो हमने शुरू में किया था और जिसने हमें मैटिलियन ईटीएल बनाने के लिए प्रेरित किया, जो अब व्यवसाय के बारे में है।
मैटिलियन लॉन्च करने के बाद, आपने अपने तीन पूर्व बॉस को निवेश करने के लिए मना लिया। यह चर्चा कैसे हुई, और यह विचार क्या था जिसने उन्हें ऑन-बोर्ड आने के लिए मना लिया?
मैंने अपनी पत्नी के साथ स्पेन में छुट्टियों पर रहते हुए कंपनी स्थापित करने का फैसला किया। मैंने अपनी नौकरी छोड़ दी और एक व्यवसाय योजना तैयार की, जिसे मैंने फिर इन तीन लोगों को प्रस्तुत किया।
मुझे लगता है (वास्तव में जानता हूं) कि उन्हें लगता था कि मुझे क्लाउड और बीआई के बारे में बहुत अधिक नहीं पता था। लेकिन उन्होंने मुझे बाद में बताया कि वे व्यवसाय योजना का समर्थन नहीं कर रहे थे – बल्कि वे मुझे समर्थन दे रहे थे, क्योंकि उन्हें लगता था कि मुझे कुछ हासिल करने का मौका है।
मुझे लगता है कि यह मेरे 10+ साल के काम के बाद था जो मैंने उनके साथ और उनके लिए किया था, और जब यह हमेशा एक अच्छा विचार है कि अपनी अखंडता के बारे में सोचें।
मैटिलियन को आप कुछ शब्दों में क्या वर्णित करेंगे?
मैटिलियन क्लाउड डेटा वेयरहाउस के लिए डेटा ट्रांसफॉर्मेशन है।
मैटिलियन और अन्य समाधानों के बीच एक प्रमुख अंतर मैटिलियन का ELT (निकालने, लोड करने, ट्रांसफॉर्म करने) दृष्टिकोण है बनाम अधिक सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले ETL (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड)। आप इन दोनों दृष्टिकोणों का वर्णन कर सकते हैं और बता सकते हैं कि ELT क्या अधिक श्रेष्ठ बनाता है?
जब डेटा एकीकरण उत्पाद बाजार में आए, तो उन्होंने तीन क्षेत्रों में मूल्य प्रदान किया जो अभी भी आवश्यक हैं: 1) निकालने, 2) लोड करने (डेटा को स्रोत प्रणालियों से डेटा वेयरहाउस में ले जाने) और 3) डेटा ट्रांसफॉर्मेशन (सिलोed डेटा को जोड़ने, डीनॉर्मलाइज़ करने, मूल्य जोड़ने और व्यवसायिक तर्क और मेट्रिक्स में संवर्द्धन करने)। दूसरे शब्दों में, प्रारंभिक उत्पादों ने उद्यम डेटा को जटिल आईटी वातावरण में, पैमाने पर और एक टीम के रूप में “विश्लेषण-तैयार” बनाया।
हालांकि, ये पूर्व-क्लाउड, विरासत उत्पाद क्लाउड के लिए नहीं बनाए गए थे। इसलिए, वे धीमे थे, प्रबंधित करने में मुश्किल थे, स्केल करने में मुश्किल थे, प्राप्त करने में मुश्किल थे, और अंतर्निहित शक्ति और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म की विशेषताओं का लाभ उठाने में असमर्थ थे।
इस समय – 2015 से पहले – मैटिलियन अपने ग्राहकों के लिए क्लाउड में डेटा वेयरहाउस बनाने और प्रबंधित करने पर केंद्रित था। हम अपने ग्राहकों के व्यवसाय को कुशलता से और पैमाने पर समर्थन देने में मदद करने के लिए उपलब्ध उत्पादों की कमी से निराश थे। हमें एक उत्पाद की आवश्यकता थी जो सरलता, गति और बचत प्रदान करे, लेकिन ऐसा कोई उत्पाद नहीं था। इसलिए, हमने इसे स्वयं बनाया। लगभग पांच साल पहले, हमने मैटिलियन ईटीएल (निकालने, लोड करने, ट्रांसफॉर्म करने) लॉन्च किया, जो विशेष रूप से क्लाउड डेटा वेयरहाउस (सीडब्ल्यू) के लिए डिज़ाइन किया गया था, जिसमें अमेज़ॅन रेडशिफ्ट, गूगल बिगक्वेरी और स्नोफ्लेक शामिल थे।
विभिन्न स्रोतों से डेटा आसानी से एकत्र किया जा सकता है, लेकिन इसे केवल एक केंद्रीय स्थान पर सीडब्ल्यू के अंदर लोड करने से उच्च गुणवत्ता वाले डेटा अंतर्दृष्टि नहीं मिलती है। डेटा को विश्लेषण उपकरण या किसी भी डाउनस्ट्रीम प्रक्रिया जैसे मशीन लर्निंग के साथ उपयोग करने से पहले परिवर्तित किया जाना चाहिए। डेटा को परिवर्तित करने में असमर्थता डेटा वेयरहाउस के उद्देश्य के विपरीत है, जिससे ग्राहक जटिल डेटा मॉडल बनाने या उच्च गुणवत्ता वाले विश्लेषण प्राप्त करने में असमर्थ हो जाते हैं।
आज भी अधिकांश समाधान डेटा निकालते हैं, इसे रिपोर्टिंग और विश्लेषण के लिए उपयुक्त कच्चे डेटा में परिवर्तित करते हैं, और इसे एक लक्ष्य मंच (जैसे कि एक संबंधपरक डेटाबेस) में लोड करते हैं। ईटीएल इंजन एक कंप्यूट रिसोर्स है, और बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली (यानी, महंगा) होना चाहिए जो परिवर्तित किया जाएगा। इसके अलावा, ईटीएल सॉफ्टवेयर चलाने वाले वातावरण डेटा वेयरहाउस की तरह स्केल करने के लिए नहीं बनाए गए हैं। इसलिए, डेटा की मात्रा बढ़ने के साथ, ये वातावरण अधिक आईटी संसाधनों की खपत करते हैं, डेटा श्रृंखला में बोतलनेक पैदा करते हैं और एक उद्यम की रिपोर्टिंग और विश्लेषण पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकते हैं। यह धीमी गति से लिए गए गलत व्यावसायिक निर्णयों के परिणामस्वरूप अवसरों की कमी हो सकती है।
हमारे समान लेकिन अलग निकालने-लोड-परिवर्तित (ELT) दृष्टिकोण प्रदर्शन और मूल्य में वृद्धि प्रदान करता है क्योंकि यह निकालने और लोड करने को एक ही चाल में संभालता है, सीधे एक उद्यम के लक्ष्य डेटा प्लेटफ़ॉर्म में, एक सीडब्ल्यू की प्रक्रियाओं की शक्ति का उपयोग करके एक बार लोड होने के बाद परिवर्तन करने के लिए। डेटा वेयरहाउस में परिवर्तनों को धक्का देने से केवल एक शक्तिशाली बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। रिलेशनल डेटाबेस पर आगे की प्रगति ने डेटाबेस में डेटा को परिवर्तित करना आसान, तेज़ और अधिक लागत-कुशल बना दिया है। यह बुनियादी ढांचे, बेहतर प्रदर्शन वाले कार्यभार और छोटे विकास चक्रों पर बचत के परिणामस्वरूप होता है। एक उद्यम का डेटा तुरंत व्यवसायिक चुनौतियों और आवश्यकताओं के आधार पर विश्लेषण के लिए तैयार हो जाता है।
(GOOGL )यदि ईटीएल अपनी सबसे बड़ी कमी – प्रदर्शन – में सुधार करना चाहता है, तो मैटिलियन को लगता है कि परिणाम एक ईएलटी कार्य प्रवाह होगा। यह एक उद्यम के लिए अपने डेटा का लाभ उठाने का सबसे अच्छा तरीका है, कुशलता से, लागत प्रभावी ढंग से और व्यवसायिक विकास को बढ़ावा देने के लिए।
मैटिलियन ने मैटिलियन डेटा लोडर बनाया है, जो एक नि:शुल्क सास-आधारित डेटा एकीकरण उपकरण है। आप इस टूल का विवरण दे सकते हैं और बता सकते हैं कि यह इतना उपयोगकर्ता-मित्र क्यों है?
आज, व्यवसायों के पास डेटा के आसपास नए आवश्यकताएं हैं। प्रौद्योगिकी परिदृश्य बदल रहा है। आईटी डेटा पेशेवरों को अभी भी उद्यम-स्तर और शक्तिशाली परिवर्तन क्षमता की आवश्यकता है, और हमेशा होगी – लेकिन उन कंपनियों में जो डेटा का उपयोग करके प्रतिस्पर्धा करती हैं, वहां एक新的 प्रकार का डेटा उपयोगकर्ता है जो आवश्यक रूप से आईटी में काम नहीं करता है। ये उपयोगकर्ता विपणन, वित्त और व्यवसाय में अन्य अनुशासनों में काम कर सकते हैं। वे अपने व्यवसायिक प्रश्नों के उत्तर खोजने के लिए डेटा का उपयोग करना चाहते हैं। मैटिलियन डेटा लोडर इन उपयोगकर्ताओं को संबोधित करता है और व्यवसायों को उनकी क्लाउड डेटा यात्रा के शुरुआती चरणों में समर्थन प्रदान करता है। यह एक हल्का सास समाधान है जो डेटा विश्लेषण पेशेवरों और व्यवसायिक उपयोगकर्ताओं को एक शक्तिशाली और स्केलेबल उत्पाद के साथ डेटा को आसानी से माइग्रेट करने में सक्षम बनाता है। ग्राहकों को आवश्यकतानुसार मैटिलियन ईटीएल (अधिक जटिलता और गहराई) में अपग्रेड करने की अनुमति दी जा सकती है।
हम मैटिलियन डेटा लोडर को नि:शुल्क प्रदान करते हैं। यह बाजार को परेशान करता है, और यह हमारी प्रतिबद्धता को प्रदर्शित करता है कि हम उद्यमों को उनकी क्लाउड डेटा यात्रा में कहीं भी समर्थन प्रदान करने के लिए तैयार हैं, जिससे उन्हें बुद्धिमान व्यवसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा तक पहुंचने में मदद मिल सके।
मैटिलियन उद्यमों को क्लाउड डेटा की पूरी शक्ति का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है ताकि डेटा परिवर्तन आसान, तेज़ और अधिक लागत-प्रभावी हो। आप कुछ ऐसी कार्यक्षमता का वर्णन कर सकते हैं?
मैटिलियन ईटीएल एक क्लाउड उपकरण है जो अमेज़ॅन रेडशिफ्ट, स्नोफ्लेक और गूगल बिगक्वेरी पर विश्लेषण के लिए उद्यम-ग्रेड, जटिल डेटा परिवर्तन प्रदान करने में व्यवसायों की मदद करता है। हमारे उत्पाद विभिन्न स्रोतों से डेटा को जोड़ने, फ़िल्टर करने, रैंक करने, परिवर्तित करने, समूह बनाने और पारित करने में मदद करते हैं ताकि क्लाउड माइग्रेशन और परिवर्तन को आसान बनाया जा सके। वे अमेज़ॅन एस3 और अमेज़ॅन आरडीएस, गूगल एनालिटिक्स, ग्राहक संबंध प्रबंधन पोर्टल जैसे सेल्सफोर्स, सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म (फेसबुक और ट्विटर), और भुगतान प्रोसेसर (स्ट्राइप, पेपैल) जैसे प्लेटफ़ॉर्म से जुड़ते हैं, और वे उपयोगकर्ताओं को परियोजनाओं को आयात और निर्यात करने या इंस्टेंस-लेवल ऑडिट लॉग से चल रहे कार्यों की स्थिति का पता लगाने की अनुमति देते हैं।
इसके अलावा, मैटिलियन प्रशासकों को पुन: प्रयोज्य, पैरामीटर-चालित डेटा नौकरियों को डिज़ाइन और अनुसूचित करने और लेन-देन, निर्णयों और लूप के साथ कार्य प्रवाह को दृश्य रूप से ऑर्केस्ट्रेट करने में मदद करता है, जो बैश और पाइथन स्क्रिप्टिंग और घटक जनरेशन टूलिंग के माध्यम से किया जाता है। शायद अधिक उपयोगी है, यह उन्हें किसी भी दिए गए कार्य के लिए विस्तृत बिछाने, घटकों, एसक्यूएल और गुणों की रिपोर्ट तैयार करने में मदद करता है।
क्या मैटिलियन के बारे में आप कुछ और साझा करना चाहेंगे?
(META )मैटिलियन की डेटा परिवर्तन प्रौद्योगिकी वास्तव में उद्यम प्रौद्योगिकी में इस साल का सबसे बड़ा योगदान है। मैटिलियन ईटीएल वास्तव में “ओवरऑल डेटा टेक सॉल्यूशन ऑफ द ईयर” डेटा ब्रेकथ्रू अवार्ड्स द्वारा नामित किया गया था। हमने क्लाउड युग में डेटा परिवर्तन को पुनः परिभाषित किया है – क्लाउड में सच्चे डेटा परिवर्तन को सक्षम करने वाला एकमात्र प्रदाता के रूप में। हमारी टीम विश्वभर के सैकड़ों उद्यमों को सरलता, स्केलेबिलिटी, गति और बचत प्रदान करने में गर्व महसूस करती है, और हम डेटा यात्रा पर अपने प्रगति के दौरान कंपनियों का समर्थन करने के लिए उत्सुक हैं, खासकर जब वे भविष्य के लिए पूर्वानुमान लगाने के लिए डेटा का लाभ उठाने की कोशिश कर रहे हैं। हम वर्तमान में अशांत वैश्विक बाजारों में उन्हें समर्थन देने और दूसरी ओर मजबूत होने के लिए अच्छी स्थिति में हैं।
इन अद्भुत उत्तरों के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें मैटिलियन के संस्थापक की यात्रा करनी चाहिए।
