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์์ฌ์์ Mathias Golombek, ์ต๊ณ ๊ธฐ์ ์ฑ ์์ – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
Mathias Golombek는 엑사솔(Exasol)의 최고 기술 책임자(CTO)입니다. 그는 2004년 컴퓨터 과학을 전공하고 데이터베이스, 분산 시스템, 소프트웨어 개발 프로세스, 유전 알고리즘을 공부한 후 엑사솔에 소프트웨어 개발자로 입사했습니다. 2005년부터 데이터베이스 최적화 팀을 담당했으며, 2007년에는 연구 및 개발 책임자가 되었습니다. 2014년, 그는 CTO로 임명되었습니다. 이 역할에서 그는 제품 개발, 제품 관리, 운영, 지원, 기술 컨설팅을 담당합니다.
컴퓨터 과학에 처음 관심을 갖게 된 계기는 무엇인가요?
4학년 때 형이 BASIC 프로그래밍을 배우는 수업을 들었고, 그에게서 무엇을 할 수 있는지 보여주었습니다. 함께 코모도어 64에서 우리의 막내 형제를 위해 이스터謎를 개발했으며, 그 때부터 컴퓨터에 매료되었습니다. 컴퓨터 과학은 문제를 해결하고 창의적으로 생각하는 모든 것에 관한 것입니다. 이러한 측면이 저에게 가장 매력적으로 느껴졌습니다.
엑사솔에 소프트웨어 개발자로 입사한 2004년부터 CTO가 된 경위를 설명해 주시겠습니까? 기술이 빠르게 변화하는 상황에서 역할이 어떻게 진화했나요?
저는 독일의 뷔르츠부르크 대학교에서 컴퓨터 과학을 전공하고, 2004년 엑사솔에 소프트웨어 개발자로 입사했습니다. 첫 해 후반에 데이터베이스 최적화 팀을 담당했고, 이후 연구 및 개발 책임자가 되었습니다. 그 후 7년 동안 연구 및 개발 책임자로 일했고, 2014년 CTO로 임명되었습니다.
초기부터 엑사솔이 하는 일을 매우 흥미롭게 생각했습니다. 마이크로소프트, IBM, 오라클 같은 대기업과 경쟁하는 독일 기술 회사였기 때문입니다. 개발자로서 대규모 병렬 처리(MPP), 인메모리 데이터베이스 관리 시스템을 개발하는 것은 천국과 같은 일이었습니다.
才能 있는 엔지니어링 팀과 함께 일한 모든 순간을 즐겼습니다. CTO로서 엑사솔의 제품 혁신, 개발, 기술 지원을 담당합니다. 엑사솔 팀이 글로벌로 성장하고 고객의 필요에 따라 지원하는 것을 보면서 흥미롭습니다. 기본은 같지만, 이제 우리는 고객이 데이터를 이용하여 AI 구현을 하도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
엑사솔은 고성능 애널리틱스 데이터베이스 분야에서 선두적인 위치에 있습니다. 경쟁적인 시장에서 엑사솔을 다른 회사와 구분 짓는 요소는 무엇인가요?
비즈니스 리더들은 끊임없이 더 적은 자원으로 더 많은 것을 하는 방법을 찾고 있습니다. 최근 몇 년 동안, 이는 경제가 계속해서 불안정하고 AI 기술이 예산과 시간을 차지하면서 더 어려워졌습니다.
고성능 애널리틱스 데이터베이스 제공업체로서, 엑사솔은 비즈니스들이 더 적은 자원으로 더 많은 것을 하는 것을 도와주는 데 앞서 있습니다. 우리는 기존 데이터 스택에 플러그인하는 다용도 쿼리 엔진인 엑사솔 에스프레소를 제공하여 비즈니스 인텔리전스(BI)를 더 나은 통찰력으로 변환합니다. T-모바일, 피드몬트 헬스케어, 알리안츠 같은 글로벌 브랜드가 엑사솔 에스프레소를 사용하여 더 빠르고, 더 깊고, 더 저렴한 통찰력을 얻습니다. 우리는 성능, 가격, 유연성 사이의微妙한 균형을 잘 유지하여 고객이妥協할 필요가 없도록 했습니다.
AI를 사용하여 기업을 지원하기 위해, 우리는 최근에 에스프레소 AI를 출시했습니다. 이는 우리의 다용도 쿼리 엔진에 새로운 AI 도구를 추가하여 조직이 데이터를 이용하여 고급 AI驱動 통찰력과 의사 결정에 활용할 수 있도록 합니다. 에스프레소 AI의 기능은 AI를 더 저렴하고 접근하기 쉽게 만들어주어, 고객이 비싼 실험을 건너뛰고 즉시 ROI를 달성할 수 있습니다. 이는 AI를 통해 혁신을 추구하고 가치를 제공하는 기업에게는 게임 체인저입니다.
엑사솔의 2024 AI 및 애널리틱스 보고서는 AI에 대한 투자가 부족한 것이 비즈니스 실패로 이어진다고 강조합니다. 이 보고서의 주요 결과를 설명하고, 왜 비즈니스들이 오늘날 AI에 투자하는 것이 중요하나요?
당신이 언급한 대로, 엑사솔의 2024 AI 및 애널리틱스 보고서는 AI에 대한 투자가 부족하면 비즈니스 실패로 이어진다고 말합니다. 미국, 영국, 독일의 고위 결정자와 데이터 과학자, 분석가들을 대상으로 한 우리의 설문조사에 따르면, 거의 모든 응답자(91%)가 향후 2년 동안 가장 중요한 주제 중 하나는 AI라고 동의하며, 72%는 현재 AI에 투자하지 않으면 미래의 비즈니스 생존 가능성이 위협받을 수 있다고 인정합니다. 간단히 말해, 오늘날의 환경에서 AI를 생각하지 않는 비즈니스는 이미 뒤처져 있습니다.
비즈니스들은 이해관계자들로부터 AI에 투자하라는 압력을 받고 있습니다. 그리고 많은 이유가 있습니다. AI에 대한 투자는 이미 다양한 산업에서 새로운 수익원을 열어주고, 고객 경험을 향상시키고, 운영을 최적화하고, 생산성을 높이고, 경쟁력을 강화하는 등 많은 이점을 제공했습니다. 이러한 목록은 비즈니스들이 AI를 이용하여 고유한 비즈니스 필요에 맞게 활용하는 방법을 찾기 시작하면서 점점 더 길어질 것입니다.
同じ 보고서는 AI 채택의 주요 장벽 중 하나로 데이터 과학의 격차와 구현의 지연을 언급합니다. 엑사솔은 이러한 도전을 어떻게 해결하나요?
尽管 AI 투자가 매우 중요하지만, 비즈니스는 여전히 큰 장벽을 직면하고 있습니다. 엑사솔의 AI 및 애널리틱스 보고서는 결정자들이 데이터 과학 및 기계 학습 모델에서 적어도 하나의 영역에서 격차를 경험한다고 나타났으며, 47%는 새로운 데이터 요구 사항을 구현하는 속도가 문제라고 말합니다. 또한 79%는 새로운 비즈니스 분석 요구 사항이 데이터 팀에 의해 너무 오래 걸린다고 주장합니다. 다른 요인으로는 구현 전략의 부족, 데이터 품질의 나쁨, 데이터 볼륨의 부족, 기존 시스템과의 통합이 있습니다. 또한, AI에 대한 규제와 법적 요구 사항이 많은 회사에 문제를 일으키고 있습니다.
AI 배포가 증가함에 따라, 비즈니스는 강력한 데이터 기반을 보장하는 것이 중요해집니다. 엑사솔은 유연성, 탄력성, 확장성을 제공하여 비즈니스가 AI 전략을 채택할 수 있도록 지원합니다. 데이터 리더와 함께 일하며, 데이터를 이용하여 비즈니스 의사 결정과 긍정적인 영향을 미치는 통찰력을 제공하는 것을 지원합니다.
AI는 비즈니스 성공을 위한 중요한 요소가 되었습니다. 그러나, 이는 뒷단에서 지원하는 도구, 기술, 사람에 의해 결정됩니다. 설문조사 결과는 현재의 BI 도구와 그 출력 사이에 큰 격차가 있음을 강조합니다. 더 많은 도구가 항상 더 빠른 성능이나 더好的 통찰력을 의미하지는 않습니다. CDO들은 더 많은 복잡성과 도전을 예상해야 하며, 데이터 분석 스택을 평가하여 생산성, 속도, 유연성을 보장해야 합니다.
에스프레소 AI는 기업을 위해 이 격차를 메우는 데 도움을 줍니다. 데이터 추출, 로딩, 변환 프로세스를 최적화하여 사용자가 즉시 새로운 기술을 실험할 수 있도록 합니다. 사용자는 데이터 이동 비용과 노력을 줄일 수 있으며, 데이터베이스에 새로운 기술을 가져올 수 있습니다. 이러한 기능은 조직이 AI와 ML 솔루션을 구현하는 것을 가속화하고, 데이터의 품질과 신뢰성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
데이터 리터러시는 AI 시대에 점점 더 중요해지고 있습니다. 엑사솔은 고객과 더 넓은 커뮤니티의 데이터 리터러시를 향상시키는 데 어떻게 기여하고 있나요?
오늘날의 데이터 풍부한 작업 환경에서, 데이터 리터러시技能은 더 이상 필요하지 않습니다. 하지만, 여전히 데이터 접근이 조직 내에서 시로화되거나, 데이터 리터러시技能을 가진 소수의 개인만이 데이터를 이해하고 접근할 수 있습니다. 이는 데이터를 이용하여 비즈니스 혁신을 가로막는 장벽을 생성합니다.
데이터 리터러시는 복잡한 정보를 해석하고, 그 결과에 따라 행동할 수 있는 능력입니다. 하지만, 데이터 접근이 제한적이거나, 데이터 리터러시技能을 가진 사람이 제한적이면, 비즈니스 혁신에 필요한 시간과 자원이 제한됩니다. 엑사솔은 데이터 리더와 비즈니스를 지원하여 데이터 리터러시와 교육을 제공합니다.
교육 외에도, 비즈니스는 기술 스택과 BI 도구를 최적화하여 데이터 민주화를 가능하게 해야 합니다. 데이터 접근성과 데이터 리터러시는 함께 작동합니다. 데이터 전략을 더욱 발전시키기 위해, 데이터 접근성과 데이터 리터러시에 대한 투자가 필요합니다. 예를 들어, 엑사솔의 튜닝-프리 시스템은 비즈니스가 기술에 집중하는 대신 데이터 사용에 집중할 수 있도록 합니다. 높은 속도는 팀이 데이터와 상호 작용할 수 있도록 하며, 성능 제한에 의해 제한되지 않습니다. 이는 궁극적으로 데이터 민주화를 이끌어냅니다.
이제는 데이터 민주화가 논의의 주제에서 조직 내에서 행동으로 옮겨가는 때입니다. 더 많은 사람들이 다양한 부서에서 의미 있는 통찰력을 얻을 수록, 전통적인 병목 현상이 해소될 것입니다. 조직은 팀과 개인이 데이터를 이용하여 비즈니스 결정을 내리는 데 필요한 필요를 실감할 것입니다. 현재 데이터의 최종 사용자로 생각하지 않는 사람들조차 데이터를 이용하여 비즈니스 결정을 내리기 시작할 것입니다.
이러한 변화는 주요 도전을 예상해야 합니다. 미래에는 모든 직원이 데이터를 효과적으로 사용하여 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 교육해야 합니다. 오늘날의 직원들은 데이터 피드에서 올바른 질문을 묻거나, 데이터를 지원하는 자동화를 알지 못할 것입니다. 데이터를 이용하여 비즈니스 결정을 내리는 데 필요한 능력의 가치는 점점 더 중요해지고 있습니다.
데이터베이스, 분산 시스템, 유전 알고리즘에 대한 강한 배경을 가지고 있습니다. 이러한 전문 분야는 엑사솔의 제품 개발과 혁신 전략에 어떻게 영향을 미치나요?
제 배경은 기술 분야에서 일하고 지난 2십년간의 기술 트렌드를 이해하는 데 기반합니다. 혁신적인 고객과 함께 일하며, 데이터베이스 기술을 интерес 있는 사용 사례로 변환하는 것을 보는 것은 흥미롭고 보람있는 일입니다. 우리의 혁신 전략은 한 개인에만 의존하지 않으며, 미래의 소프트웨어, 하드웨어, 데이터 애플리케이션을 이해하는 정교한 아키텍트와 개발자 팀에 기반합니다.
AI가 산업을 전례 없는 속도로 변환시키고 있는 상황에서, 엑사솔은 데이터 애널리틱스와 비즈니스 인텔리전스에서 앞으로 어떤 트렌드를 예상하고, 어떻게 혁신을 추진할 계획입니까?
2023년은 AI가 널리 도입된 해였으며, 이는 조직에서 부적절하게 설계되고 실행된 자동화 실험을 불러왔습니다. 2024년은 AI 실험과 기초 작업의 변환 سال이 될 것입니다. 지금까지, 제네릭 AI의 주요 응용 분야는 정보 접근, 고객 서비스 자동화, 소프트웨어 코딩이었습니다. 하지만, 이러한 흥미로운 기술을 비즈니스 의사 결정과 최적화에 활용하는 선구자가 나타날 것입니다. 2024년을 넘어서, 우리는 AI의 생산적인 구현을 보게 될 것입니다.
엑사솔은 고객에게 가치를 제공하고 혁신을 추진하는 데 헌신하고 있습니다. 이는 고객이 대규모로 AI를 개발하고 구현하는 것을 도와주는 것을 포함합니다. 엑사솔을 사용하면, 고객은 BI와 AI를 통합하여 데이터 실로를 극복할 수 있습니다. 우리의 배치 옵션에 대한 유연성은 조직이 분석 스택을 호스팅할 위치를 결정할 수 있도록 합니다. 공공 클라우드, 사설 클라우드, 또는 온프레미스에서든, 엑사솔의 에스프레소 AI로, 우리는 기업이 AI驱動 애널리틱스의 가치를 활용하도록 지원할 수 있습니다.
ありがとうございました. 더 많은 정보를 원하는 독자는 엑사솔을 방문하십시오.
