エクソソルのMathias Golombek氏、最高技術責任者 – インタビュー・シリーズ

Mathias Golombek氏は、エクソソルの最高技術責任者（CTO）です。彼は、2004年にコンピューターサイエンスを学んだ後、ソフトウェア開発者として同社に入社しました。2005年までに、データベース最適化チームの責任者となり、2007年には研究開発部門の責任者に就任しました。2014年、Mathias氏はCTOに任命され、以来、製品開発、製品管理、運用、サポート、技術コンサルティングを担当しています。

コンピューターサイエンスに興味を持ったきっかけは何ですか？

小学校4年生のとき、兄がBASICの授業を受けており、その授業で何ができるかを見せてもらいました。私と兄は、コモドール64で弟のためにイースターの謎を制作しました。以来、コンピューターに興味を持っています。コンピューターサイエンスは、問題を解決し、創造性を発揮することです。その側面が私を最も引き付けたと思います。

エクソソルに入社した2004年からCTOになったまでの経緯を教えてください。特に、急速に変化するテクノロジー業界において、役割がどのように変化してきたかを説明してください。

ドイツのヴュルツブルク大学でコンピューターサイエンスを学び、2004年にエクソソルに入社しました。最初の1年後、データベース最適化チームの責任者となり、2007年には研究開発部門の責任者に就任しました。その後、7年間研究開発部門の責任者を務め、2014年にCTOに就任しました。

エクソソルに入社した当初から、同社が行っていることに関心を持っていました。マイクロソフト、IBM、オラクルなどの大手企業と競合するドイツのテクノロジー企業です。開発者として、並列処理とインメモリデータベース管理システムを作成する機会に恵まれました。

エクソソルは、高性能の分析データベースの分野で先駆者的存在です。エクソソルがこの競争激しい分野で際立っている点を教えてください。

ビジネスリーダーは、常に少ないリソースで多くのことを行う必要に直面しています。近年、経済の不安定さとAIテクノロジーの普及により、この課題はさらに厳しくなっています。

エクソソルは、高性能の分析データベースプロバイダーとして、ビジネスが少ないリソースで多くのことを行えるように支援しています。エクソソルのEspressoは、既存のデータスタックに接続できる汎用的なクエリエンジンです。T-Mobile、Piedmont Healthcare、Allianzなどのグローバルブランドが、エクソソルEspressoを使用して、大量のデータを高速に、深く、低コストに分析しています。

企業がAI戦略を採用する際の課題を解決するために、エクソソルはどのような支援を提供していますか？

エクソソルのAIおよび分析レポート2024によると、AIへの投資不足はビジネスの失敗につながる可能性があります。米国、英国、ドイツのシニアディシジョンメーカー、データサイエンティスト、分析家への調査によると、91%の回答者が、AIは今後2年間で最も重要なトピックであると同意しています。さらに、72%の回答者は、AIへの投資不足は将来のビジネス存続可能性を危うくすることになります。

企業は、AIへの投資を迫られています。ヘルスケア、金融サービス、小売業など、さまざまな業界で、AIは新たな収益源の開拓、顧客体験の向上、運用の最適化、生産性の向上、競争力の強化などに役立っています。

エクソソルは、データリテラシーの向上をどのように支援していますか？

現代のデータ豊富な職場環境では、データリテラシーのスキルは非常に重要です。業界横断的に、データを効果的に理解し、コミュニケーションする能力は不可欠です。しかし、データリテラシーのギャップは依然として存在しています。

エクソソルは、データリーダーシップとビジネスを支援し、データリテラシーの向上を促進しています。また、テクノロジースタックとBIツールを最適化することで、データの民主化を実現し、データへのアクセスとデータリテラシーの向上を支援しています。

エクソソルは、クライアントの1社が、エクソソルの分析データベースを使用して、どのようにしてROIを実現しましたか？

2023年のフォレスター・テクノロジー・レポートによると、エクソソルの顧客は、3年間で初期投資に対して320%のROIを達成しています。これは、運用の効率化、データベースのパフォーマンスの向上、シンプルで柔軟なデータインフラストラクチャの提供によるものです。

例えば、スイスのヘルスケア業界のリーダーであるHelsanaは、エクソソルに、モダンなデータおよび分析プラットフォームのニーズを満たすためにアプローチしました。エクソソルを使用する前、Helsanaは、さまざまなレポーティングツールと、異なるテクノロジーで構築されたデータウェアハウス、ETLツールを使用していました。これにより、複雑で非効率的なアーキテクチャが生まれました。エクソソルのデータウェアハウスは、既存のレガシーソリューションと比較して、5〜10倍のパフォーマンスの向上を実現しました。

現在、エクソソルは、HelsanaのAIジャーニーの中心です。すべてのAIモデルで使用される構造化データのリポジトリを提供し、分析の基盤を提供しています。エクソソルを使用することで、Helsanaのチームはパフォーマンスの向上、コストの削減、柔軟性の向上、AIの基盤の確立に成功しています。これらはすべて、顧客へのサービスを向上させる上で重要な要素です。

将来的に、エクソソルは、どのようなデータ分析とビジネスインテリジェンスのトレンドに備えているのでしょうか？また、この分野でイノベーションを推進する計画はありますか？

2023年は、AIが広く導入された年でしたが、多くの組織が、設計や実装が不十分な自動化実験を行ったため、膝頭反射的に対応することになりました。2024年は、AIの実験と基盤作りの年になります。現在、主なAIの応用分野は、情報アクセス、チャットボット、顧客サービス自動化、ソフトウェアコーディングです。しかし、将来的には、ビジネス上の意思決定や最適化にAIを活用する先駆的な企業が現れるでしょう。

エクソソルは、顧客に価値を提供し、イノベーションを推進することに尽力しています。エクソソルを使用すると、顧客はBIとAIを統合して、データのシロを解消し、統合分析システムを実現できます。さらに、エクソソルは、顧客が分析スタックをホストする場所を選択できる柔軟性を提供しています。パブリッククラウド、プライベートクラウド、オンプレミス環境など、どこにホストするかは、顧客の選択に応じて異なります。エクソソルのEspresso AIを使用すると、企業は、AIドリブンの分析の価値を、AIジャーニーのどこにいても活用できます。

素晴らしいインタビュー、詳細はエクソソルをご覧ください。