매트리션의 매튜 스컬리온, CEO 및 창립자 – 인터뷰 시리즈

매튜 스컬리온은 클라우드 데이터 웨어하우스를 위한 데이터 변환 소프트웨어의 선도적인 제공업체인 매트리션의 CEO이자 창립자입니다.

매트리션은 클라우드 시대에 데이터 변환을 재창조했습니다. 클라우드 데이터 웨어하우스에서 진정한 데이터 변환을 가능하게 하는 유일한 제공업체입니다. 독특한 ELT(추출, 로드, 변환) 접근 방식은 데이터 변환을 위해 기업이 선택한 클라우드 데이터 웨어하우스의 힘을 활용하여 확장성, 속도 및 비용 절감을 최대화합니다.

매트리션의 800개 이상의 고객에는 Accenture, Amazon (AMZN ), Bose, Docusign, Fox, GE, Merck, Siemens, Sony, Splunk, VIstaprint 및 Zapier가 포함됩니다.

매튜는 비즈니스와 기술의 교차점에서 20년 이상의 경험을 가지고 있으며, 그의 경력의 대부분은 소프트웨어 및 IT 전문가로 보냈습니다.

당신은 18세 때 첫 번째 회사를 설립한 평생의 기업가입니다. 이 첫 번째 회사는 무엇이었나요? 돌아보면 성공의 가능성을 높이는 데 다른 방식으로 할 수 있는 것이 있었나요?

그것은 리얼 정보 시스템즈라는 작은 회사였습니다. 우리는 그룹웨어 개발 및 구현을 했습니다. 저는 그곳에서 저녁과 주말에 프로젝트로 일했으며 초기 웹 콘텐츠 관리 시스템을 구축했으며 일부 고객에게 판매하여 몇 가지 상을 받았습니다. 한 상을 받은 자리에서 우리는 미국의 큰 회사와 만났고 그 회사는 곧 그 회사를 인수했습니다.

그리고 무엇을 다르게 할 수 있었을까요? 거의 모든 것을 다르게 할 수 있었을 것입니다. 저는 17세 때 그 사업에 참여했으며 제 파트너는 좋은 사람이었지만 비즈니스맨은 아니었습니다. 저가 지금의 기술을 가지고 있었다면, 저희는 더 성공적인 비즈니스를 할 수 있었을 것입니다! 저는 대부분 사람들의 기술을 배웠습니다. 비즈니스에서 모든 것은 사람들의 품질에 달려 있습니다. 사람들을 올바른 자리에 올바른 시간에 배치하고, 사람들을 일치시키고,伟大的 문화를 만드는 것입니다.

이 첫 번째 벤처 이후에, 당신은 15년 동안 여러 영국과 유럽의 시스템 통합업체에서 상업용 IT 및 소프트웨어 개발에 종사했습니다. 이러한 역할 중 일부는 무엇이었나요?

저는 개발자 관리, 일부 프레세일즈, 소프트웨어 부문의 P&L 책임을 맡았으며, 이는 저에게 많은 고객 경험을 주었으며, 특히 대규모 고객에서 경험을 쌓을 수 있었습니다. 저는 또한 BI, 소프트웨어, SDLC 및 통합 실무를 운영했으며, 이는 저에게 Matillion을 위해 필요한 모든 도구를 제공했습니다.

당신은 이러한 다양한 역할에서 시장의 빈틈을 느꼈나요? 그것이 매트리션을 설립하도록 영감을 주었나요?

저는 이전 회사에서 잘 구현된 BI의 힘을 보았습니다. 그리고 그것을 올바르게 구현하는 것이 얼마나 어려운지 보았습니다. 저는 또한 독일 회사에서 중소기업을 위한 더 미리 패키지화된 산업 수직 BI 솔루션으로 성공을 거두었으며, 우리는 AWS와 함께 일하며 온프레미스 솔루션에 대한 글을 볼 수 있었습니다. 따라서 클라우드 기반, 턴키, 완전 관리형 BI는 우리가 채울 수 있는 빈틈으로 보였습니다. 그것이 우리가 처음에 했던 것이며, 그것이 우리가 나중에 매트리션 ETL을 구축하도록 이끌었으며, 현재는 비즈니스의 핵심입니다.

2011년에 매트리션을 설립한 후, 당신은 이전 3명의 상사에게 투자하도록 설득했습니다. 이 논의는 어떻게 진행되었나요? 아이디어의 어떤 점이 그들을 설득했나요?

저는 스페인에서妻와 함께 휴가를 보낸 후에 회사 설립을 결정했습니다. 이전 회사에서 힘들었던 시간이 있었고, 妻는 저에게 그것을 하도록 격려했습니다. 저는 사업 계획을 작성하여 3명에게 제안했습니다.

저는 그들이 클라우드와 BI에 대해 저보다 더 많이 알고 있지 않다고 생각합니다. 그러나 그들은 나중에 저에게 그것을 말했습니다. 그들은 비즈니스 계획을 지원하지 않았습니다. 오히려 저를 지원했습니다. 그들은 저가 성공할 가능성이 있다고 생각했습니다.

저는 10년 이상 그들과 함께 일했으며, 그들은 저의誠実性을 알고 있었습니다.

매트리션을 가능한 한 간단한 단어로 설명해 주세요.

매트리션은 클라우드 데이터 웨어하우스를 위한 데이터 변환입니다.

매트리션과 다른 솔루션 사이의 주요 차이점 중 하나는 매트리션의 ELT(추출, 로드, 변환) 접근 방식과 더 일반적으로 사용되는 ETL(추출, 변환, 로드) 접근 방식입니다. 이 두 가지 접근 방식을 설명하고 ELT가 우수한 이유는 무엇입니까?

데이터 통합 제품이 시장에 출시되었을 때, 그들은 여전히 오늘날 필요한 세 가지 영역의 가치를 제공했습니다. 1) 추출, 2) 로드(데이터를 소스 시스템에서 데이터 웨어하우스로 가져옴) 및 3) 데이터 변환(단편화된 데이터를 결합하여 비즈니스 논리와 메트릭스를 추가함). 즉, 초기 제품은 복잡한 IT 환경에서 기업의 데이터를 “분석 준비”했습니다.

그러나 이러한 전통적인 제품은 클라우드에 적합하지 않았습니다. 따라서 속도가 느렸고, 관리와 확장이 어려웠으며, 하드웨어를 조달하기가 어렵고, 클라우드 플랫폼의 기본적인 힘과 기능을 활용할 수 없었습니다.

2015년 이전에 매트리션은 클라우드에서 고객을 위한 데이터 웨어하우스를 구축하고 관리하는 데 중점을 두었습니다. 우리는 고객의 비즈니스를 효율적으로 지원할 수 있는 제품이 없다는 점에 실망했습니다. 우리는 단순성, 속도, 확장성 및 비용 절감을 제공하는 제품이 필요했습니다. 그러나 그런 제품은 존재하지 않았습니다. 그래서 우리는 그것을 스스로 구축했습니다. 약 5년 전, 우리는 클라우드 데이터 웨어하우스(Amazon Redshift, Google (GOOGL ) BigQuery, Snowflake)를 위한 매트리션 ETL(추출, 로드, 변환)을 출시했습니다.

다양한 소스에서 데이터를 수집하는 것은 쉽지만, 단순히 데이터를 중앙의 클라우드 데이터 웨어하우스에 로드하는 것은 높은 품질의 데이터 인사이트를 제공하지 않습니다. 데이터를 분석 도구 또는 기계 학습과 같은 하위 프로세스에서 사용할 수 있으려면 변환해야 합니다. 데이터를 변환하지 못하는 것은 데이터 웨어하우스의 목적에 모순되며, 고객이 복잡한 데이터 모델을 구축하거나 높은 품질의 분석을 얻을 수 없게 만듭니다.

오늘날 대부분의 솔루션은 여전히 데이터를 추출하여 원시 데이터로 변환하고, 보고 및 분석에 적합한 데이터로 변환한 다음 타겟 플랫폼에 로드합니다. ETL 엔진은 컴퓨팅 리소스이며,大量의 데이터를 처리할 수 있을 만큼 강력해야 합니다. 또한 ETL 소프트웨어를 실행하는 환경은 데이터 웨어하우스와 같은 방식으로 확장할 수 없습니다. 따라서 데이터 볼륨이 증가하면 이러한 환경은 더 많은 IT 리소스를 소비하고, 데이터 체인에서 병목 현상을 일으키고, 기업의 보고 및 분석에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 느린 속도로 비즈니스 결정을 내리며, 기회를 놓칠 수 있습니다.

매트리션의 ELT 접근 방식은 데이터를 한 번에 추출하고 로드한 다음 클라우드 데이터 웨어하우스의 프로세스의 힘을 사용하여 변환을 수행함으로써 성능과 가치를 향상시킵니다. 데이터를 데이터 웨어하우스 자체에서 변환하는 것은 단 하나의 강력한 인프라만 필요로 합니다. 관계형 데이터베이스의 추가적인 발전으로 인해 데이터베이스 내에서 데이터를 변환하는 것이 더 쉽고, 빠르고, 비용 효율적입니다. 이는 인프라, 작업량 및 개발 주기에서 비용을 절감하고, 기업의 데이터를 현재의 비즈니스 도전과 필요에 따라 즉시 사용할 수 있게 합니다.

만약 ETL이 가장 큰 약점인 성능을 개선하려면, 매트리션은 ELT 워크플로우가 결과가 될 것이라고 생각합니다. 그것이 기업이 데이터를 효율적으로, 비용 효율적으로, 비즈니스 성장을 위한 유익한 분석을 위해 활용하는 최고의 방법입니다.

매트리션은 무료 클라우드 기반 데이터 통합 도구인 매트리션 데이터 로더를 만들었습니다. 이 도구를 자세히 설명하고, 사용자 친화적인 이유는 무엇입니까?

오늘날, 비즈니스는 새로운 데이터需求을 가지고 있습니다. 기술 랜드스케이프가 변경되고 있습니다. IT 데이터 전문가들은 여전히 기업 규모의 강력한 변환 능력이 필요하며, 항상 필요할 것입니다. 그러나 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터를 사용하여 비즈니스 질문에 대한 답변을 찾고 싶은 새로운 유형의 데이터 사용자가 있습니다. 이러한 사용자는 마케팅, 재무, 기타 분야에서 일합니다. 매트리션 데이터 로더는 이러한 사용자와 비즈니스를 지원하며, 특히 클라우드 데이터 여정의 초기 단계에서 지원합니다. 이 제품은 데이터 통합의 속도와 단순성을 높입니다. 이는 데이터 분석 전문가와 비즈니스 사용자가 강력하고 확장 가능한 제품으로 데이터를 쉽게 마이그레이션할 수 있는 경량 클라우드 솔루션입니다. 고객은 필요에 따라 점진적으로 더 복잡하고 깊이 있는 솔루션(매트리션 ETL)으로 업그레이드할 수 있습니다.

우리는 매트리션 데이터 로더를 무료로 제공합니다. 이것은 시장에 혼란을 주었으며, 클라우드 데이터 여정의 어느 단계에 있든지 고객을 지원하고, 데이터에 액세스하여 지능적인 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 하는 우리의 헌신을 보여줍니다.

매트리션은 기업이 클라우드 데이터의 전체 힘을 활용하여 데이터 변환을 더 쉽게, 더 빠르게, 더 비용 효율적으로 만듭니다. 이러한 기능 중 일부를 설명해 주세요.

매트리션 ETL은 모든 규모의 비즈니스에서 클라우드 기반의 기업급 데이터 변환을 지원하는 클라우드 도구입니다. Amazon Redshift, Snowflake 및 Google BigQuery에서 분석을 확대하기 위해 사용됩니다. 우리의 제품은 다양한 소스에서 데이터를 연결, 필터링, 랭킹, 변환, 집계 및 전환할 수 있습니다. 클라우드 마이그레이션 및 변환을 쉽게 하기 위해 설계되었습니다. 또한 Amazon S3 및 Amazon RDS, Google Analytics, Salesforce , Facebook (META ) 및 Twitter와 같은 고객 관계 관리 포털, Stripe 및 PayPal과 같은 결제 처리기와 연결할 수 있습니다.

또한 매트리션은 관리자가 재사용 가능한 매개 변수 기반 데이터 작업을 설계하고 예약할 수 있으며, Bash 및 Python 스크립팅 및 구성 요소 생성 도구를 통해 트랜잭션, 결정 및 루프와 함께 워크플로우를 시각적으로 오케스트레이션할 수 있습니다. 또한 관리자는 단일 클릭으로 작업의 레이아웃, 구성 요소, SQL 및 속성을 자세히 설명하는 다운로드 가능한 보고서를 생성할 수 있습니다.

매트리션에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있나요?

매트리션의 데이터 변환 기술은 올해 기업 기술에 대한 가장 큰 기여입니다. 매트리션 ETL은 실제로 “올해의 데이터 기술 솔루션”으로 데이터 브레이크스루 어워드에서 수상했습니다. 우리는 클라우드 시대에 데이터 변환을 재창조했습니다. 클라우드에서 진정한 데이터 변환을 가능하게 하는 유일한 제공업체입니다. 우리 팀은 Hundreds의 기업에 단순성, 확장성, 속도 및 비용 절감을 제공하는 것을 자랑스럽게 생각합니다. 우리는 데이터 여정에서 기업을 지원하는 데 계속해서 헌신하고, 특히 현재의 글로벌 시장의 혼란을 헤쳐나가고, 더 강력하게 나아가기 위해 데이터를 활용하는 데 도움을 줄 것입니다.

이 훌륭한 답변에 감사합니다. 더 많은 것을 배우고 싶은 독자는 매트리션의 창립자에게 방문해야 합니다. 매트리션.