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Mathias Golombek, Exasol์ Chief Technology Officer – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
컴퓨터 과학에 처음 관심을 갖게 된 것은 무엇인가?
4학년 때였습니다. 내 형이 BASIC 프로그래밍을 배우는 수업을 받았고, 그에게서 그게 무엇인지 보여주었습니다. 함께 Commodore 64에서 우리의 막내 형제를 위해 이스터謎를 개발했습니다. 그 때부터 컴퓨터에 매료되었습니다. 컴퓨터 과학은 문제를 해결하고 창의적으로 생각하는 모든 것에 관한 것입니다. 그 측면이 저를 이 분야에 끌어들였습니다.
2004년 Exasol에 소프트웨어 개발자로 입사한 후 CTO가 되는 과정에서 어떤 경험이 있었는지分享해 주십시오. 특히 빠르게 변화하는 기술 환경에서 어떻게 역할이 진화해 왔는지 설명해 주십시오.
저는 독일 뷰르츠부르크 대학교에서 컴퓨터 과학을 공부하고 2004년 Exasol에 소프트웨어 개발자로 입사했습니다. 입사 후 1년 만에 데이터베이스 옵티마이저 팀의 책임자가 되었습니다. 이후 연구 및 개발 책임자로 7년간 근무했습니다. 그 후 2014年に CTO로 임명되었습니다.
처음에 Exasol이 하는 일을 보고 놀랐습니다. 이 독일 기술 회사에서 Microsoft, IBM, Oracle와 같은 큰 회사와 경쟁하는 것을 보았습니다. 개발자로서 대규모 병렬 처리(MPP), 인메모리 데이터베이스 관리 시스템을 만들 기회를 갖게 된 것은 천국과 같습니다.
이 재능 있는 엔지니어링 팀과 함께 일한 모든 순간을 즐겼습니다. CTO로서 Exasol의 제품 혁신, 개발, 기술 지원을 책임지고 있습니다. Exasol 팀이 글로벌적으로 성장하여 고객의 필요에 따라 지원하는 것을 보면서 흥미롭습니다. 기본은 동일합니다. 우리는 여전히 인메모리 데이터베이스 시스템이지만, 이제 고객이 데이터의 힘을 AI 구현에 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다.
Exasol은 고성능 분석 데이터베이스 분야에서 앞서가는 회사입니다. 귀하의 관점에서 Exasol이 이 경쟁적인 분야에서 무엇이 다른지 설명해 주십시오.
사업가들은 계속해서 더 적은 자원으로 더 많은 것을 해야 하는 과제에 직면합니다. 최근 몇 년 동안 이는 경제가 계속해서 불안정하고 AI 기술이 예산과 시간을 차지하면서 더 어려워졌습니다.
고성능 분석 데이터베이스 제공업체로서 Exasol은 사업가들이 더 적은 자원으로 더 많은 것을 하는 데 도움을 주는 데 앞서 있습니다. 우리는 Exasol Espresso, 기존 데이터 스택에 연결되는 다재다능한 쿼리 엔진을 통해 사업가들이 비즈니스 인텔리전스(BI)를 더 나은 통찰력으로 변환하도록 지원합니다. T-Mobile, Piedmont Healthcare, Allianz와 같은 글로벌 브랜드가 Exasol Espresso를 사용하여 더 많은 데이터를 더 빠르고 더 깊고 더 저렴한 통찰력으로 변환합니다. 저는 성능, 가격, 유연성 사이의微妙한 균형을 잘 다루어 고객이妥協할 필요가 없도록 했다고 생각합니다.
사업가들이 AI 여정을 지원하기 위해 우리는 최근에 Espresso AI를 출시했습니다. 이는 우리의 다재다능한 쿼리 엔진에 새로운 AI 도구 세트를 제공하여 조직이 데이터의 힘을 활용하여 고급 AI驱動 통찰력과 의사 결정에 활용할 수 있도록 합니다. Espresso AI의 기능은 AI를 더 저렴하고 접근하기 쉽게 만들어 고객이 비싼 실험을 건너뛰고 즉시 ROI를 달성할 수 있도록 합니다. 이는 AI에 집중하는 기업들에게 혁신을 주도하고 가치를 제공하는 데 중요한 게임 체인저입니다.
Exasol의 2024 AI 및 분석 보고서는 AI에 대한 투자가 부족한 것이 사업 실패로 이어진다고 강조합니다. 이 보고서의 주요 결과를 설명하고 사업가들이 오늘날 AI에 투자하는 것이 왜 중요한지 설명해 주십시오.
당신이 언급한 대로, Exasol의 2024 AI 및 분석 보고서의 주요 결과는 AI에 대한 투자가 부족하면 사업 실패로 이어진다는 것입니다. 미국, 영국, 독일의 고위급 의사결정자 및 데이터 과학자와 분석가들을 대상으로 한 우리의 조사에 따르면, 거의 모든 응답자(91%)가 AI는 향후 2년 동안 조직에서 가장 중요한 주제 중 하나라고 동의하며, 72%는 현재 AI에 투자하지 않으면 미래의 사업 생존 가능성이 위협받을 수 있다고 인정합니다. 간단히 말해, 오늘날의 환경에서 AI를 생각하지 않는 사업가는 이미 뒤처지고 있습니다.
사업가들은 스테이크홀더들로부터 AI에 투자하라는 압력을 받고 있습니다. 이미 많은 산업에서 AI 투자는 새로운 수익원을 개방하고 고객 경험을 향상시키고 운영을 최적화하고 생산성을 높이고 경쟁력을 강화하는 데 도움이 되었습니다. 이러한 목록은 사업가들이 AI를 활용하여 고유한 사업 필요에 따라 특정 방법으로 활용하는 방법을 찾기 시작함에 따라 계속 증가합니다.
同じ 보고서에서는 AI 채택의 주요 장벽으로 데이터 과학의 격차와 구현의 지연을 언급합니다. Exasol은 이러한 도전을 어떻게 고객에게 해결해 주는가?
AI 투자가 중요함에도 불구하고, 사업가들은 여전히 구현의 广泛한 도입에 대한 상당한 장벽에 직면합니다. Exasol의 AI 및 분석 보고서는 의사결정자의 78%가 데이터 과학 및 기계 학습(Machine Learning, ML) 모델의至少 한 영역에서 격차를 경험한다고 나타났으며, 47%는 새로운 데이터 요구 사항을 구현하는 속도가 도전이라고 말합니다. 추가로 79%는 데이터 팀이 새로운 비즈니스 분석 요구 사항을 구현하는 데 너무 오래 걸린다고 주장합니다. 다른 요인들은 광범위한 AI 채택을 방해하는 것으로, 구현 전략의 부족, 데이터 품질의 부족, 데이터 볼륨의 부족, 기존 시스템과의 통합 등이 있습니다. 또한, AI에 대한 규제와 규칙의 진화는 많은 회사에서 문제를 일으키고 있으며, 88%의 응답자가 더 많은 명확성이 필요하다고 말합니다.
AI 배포가 증가함에 따라, 사업가들은 강력한 데이터 기반을 보장하는 것이 더욱 중요해집니다. Exasol은 AI 전략을 채택하는 사업가들에게 유연성, 탄력성, 확장성을 제공합니다. Chief Data Officer(CDO)와 같은 역할이 계속해서 진화하고 복잡해지면서, 윤리적 및 규제上的 도전이 앞으로 더욱 중요해질 것입니다. Exasol은 데이터 리더와 사업가들에게 지원을 제공하여 BI를 더 빠르고 더好的 통찰력으로 변환하여 사업 의사 결정에 긍정적인 영향을 미치고 수익성을 높입니다.
AI는 사업 성공에 중요하지만, 뒷단에서 이를 지원하는 도구, 기술, 사람만큼 효과적입니다. 조사 결과는 현재의 BI 도구와 그 출력 사이에 상당한 격차를 강조합니다. 더 많은 도구가 항상 더 빠른 성능이나 더好的 통찰력을 의미하는 것은 아닙니다. CDO들은 복잡성과 더 많은 것을 해야 하는 과제에 직면하여, 데이터 분석 스택을 평가하여 생산성, 속도, 유연성을 보장해야 하며, 합리적인 비용으로 이를 달성해야 합니다.
Espresso AI는 기업을 위해 이 격차를 메우는 데 도움을 줍니다. 데이터 추출, 로딩, 변환 프로세스를 최적화하여 사용자가 새로운 기술을 즉시 실험할 수 있도록 유연성을 제공합니다. 사용자는 데이터 이동 비용과 노력을 줄일 수 있으며, 새로운 기술을 데이터베이스에 통합할 수 있습니다. 이러한 기능은 조직이 AI와 ML 솔루션을 구현하는 여정을 가속화하고, 데이터의 품질과 신뢰성을 보장하는 데 도움을 줍니다.
데이터 리터러시가 AI 시대에 중요해지고 있습니다. Exasol은 고객과 더广泛한 커뮤니티의 데이터 리터러시를 향상시키는 데 어떻게 기여하고 있습니까?
오늘날의 데이터 풍부한 작업 환경에서 데이터 리터러시技能은 중요해지고 있습니다. 산업을跨越하여 데이터를 효과적으로 작업하고, 이해하고, 전달하는 능력은 필수적입니다. 그러나 데이터 리터러시 격차는 여전히 존재합니다.
데이터 리터러시는 복잡한 정보를 해석하고, 그 결과에 따라 행동할 수 있는 능력입니다. 그러나 데이터 접근은 종종 조직 내에서 시로화되거나, 데이터 리터러시技能을 갖춘 개인이 데이터를 이해하고 접근할 수 있는 시간과 자원이 제한적입니다. 이 접근법은 데이터를 활용하고, 궁극적으로 사업 혁신에 대한 장벽을 생성하는 데 실패합니다.
데이터 리터러시가 있는 사람들은 데이터를 이해하고, 분석하고, 자신의 아이디어, 기술, 전문 지식을 적용할 수 있습니다. 데이터를 해석하고, 의미를 부여할 수 있는 사람들이 많을수록, 조직이 성공할 수 있습니다. Exasol에서는 데이터 리더와 사업가들에게 데이터 리터러시와 교육을 지원합니다.
교육 구성 요소 외에도, 사업가들은 기술 스택과 BI 도구를 최적화하여 데이터 민주화를 가능하게 해야 합니다. 데이터 접근성과 데이터 리터러시는 함께 작동합니다. 데이터 전략을 더욱 발전시키기 위해 데이터 리터러시와 기술 스택에 대한 투자가 필요합니다. 예를 들어, Exasol의 튜닝 없는 시스템은 사업가들이 기술에 집중하는 대신 데이터 사용에 집중할 수 있도록 합니다. 높은 속도는 팀이 데이터와 상호 작용하고, 성능 제한에 의해 제한받지 않도록 허용합니다. 이는 궁극적으로 데이터 민주화를 이끌어냅니다.
지금은 조직 내에서 데이터 민주화를 논의에서 행동으로 전환하는 때입니다. 다양한 부서에서 의미 있는 통찰력을 얻는 사람들이 많을수록, 데이터 분석 팀에 의해 발생하는 전통적인 병목 현상을 완화할 것입니다. 이러한 전통적인 실로가 무너지면, 조직은 데이터를 사용하여 팀과 개인이 사업 의사 결정에 영향을 미치는 방법이 얼마나 넓고 깊은지 깨닫게 될 것입니다. 현재 데이터의 최종 사용자라고 생각하지 않는 사람들조차 데이터에서 먹이를 먹는 데 끌려들게 될 것입니다.
이 시프트가 발생함에 따라, 주요 도전은 앞으로 예상할 수 있습니다. 직원들은 데이터와 통찰력을 사업 의사 결정에 활용하는 적절한 기술 세트를 갖추어야 합니다. 오늘날의 직원들은 데이터 피드에서 올바른 질문을 묻거나, 자동화를 지원하는 방법을 모를 것입니다. 데이터에서 올바른 질문을 묻는 가치가 증가하고 있습니다.
데이터베이스, 분산 시스템, 유전 알고리즘에 대한 강한 배경을 가지고 있습니다. 이러한 전문 분야는 Exasol의 제품 개발과 혁신 전략에 어떻게 영향을 미칩니까?
제 배경은 기술 트렌드와 함께 작업하는 데 기반을 제공합니다. 고객이 데이터베이스 기술을 흥미로운 사용 사례로 변환하는 것을 보면서 재미있고 보람을 느낍니다. 우리의 혁신 전략은 한 개인에만 의존하지 않으며, 미래의 소프트웨어, 하드웨어, 데이터 애플리케이션을 이해하는 정교한 아키텍트와 개발자 팀에 의존합니다.
데이터 분석과 비즈니스 인텔리전스에서 앞으로의 트렌드를 예상해 보며, Exasol은 어떻게 준비하고 있으며, 어떻게 이 영역에서 혁신을 지속적으로 주도할 계획입니까?
2023년은 광범위한 규모에서 AI를 도입한 해였으며, 이는 조직에서 급한 대응을 불러일으켰습니다. 2024년은 AI 실험과 기초 작업의 변환 연도가 될 것입니다. 지금까지 GenAI의 주요 응용 분야는 정보 접근, 고객 서비스 자동화, 소프트웨어 코딩을 위한 채팅봇이었습니다. 그러나 AI를 사업 의사 결정과 최적화를 위한 다양한 방법으로 채택하는 선구자가 있을 것입니다. 2024년을 넘어서면, 우리는 AI의 생산적인 구현으로 더 큰 추진력을 보게 될 것입니다.
Exasol에서는 고객에게 가치를 제공하고 혁신을 주도하는 데 헌신하고 있습니다. 이는 고객이 대규모에서 AI를 개발하고 구현하는 것을 지원하는 것을 포함합니다. Exasol을 사용하면, 고객은 BI와 AI를 결합하여 데이터 실로를 통합 분석 시스템에서 극복할 수 있습니다. 우리의 배포 옵션에 대한 유연성은 조직이 분석 스택을 호스팅하기를 원하는 위치를 결정할 수 있도록 합니다. Exasol의 Espresso AI를 통해, 우리는 기업이 AI驱動 분석의 가치를 활용할 수 있도록 지원할 수 있으며, 이는 조직이 AI 여정의 어느 단계에 있든 상관없이 가능합니다.
