Matthew Scullion, CEO en oprichter van Matillion – Interview Series

Matthew Scullion is de CEO en oprichter van Matillion – de toonaangevende aanbieder van data-transformatiesoftware voor cloud-datawarehouses.

Het bedrijf heeft data-transformatie in de cloud-era opnieuw uitgevonden – als de enige aanbieder die echte data-transformatie in de cloud mogelijk maakt. De unieke ELT-benadering (in plaats van ETL) maakt gebruik van de kracht van een ondernemings gekozen cloud-datawarehouse voor data-transformatie, waardoor schaalbaarheid, snelheid en besparingen worden gemaximaliseerd.

Matillion heeft meer dan 800 klanten, waaronder Accenture, Amazon (AMZN ), Bose, Docusign, Fox, GE, Merck, Siemens, Sony, Splunk, Vistaprint en Zapier.

Matthew heeft meer dan 20 jaar ervaring in het werken aan de kruising van bedrijf en technologie, waarvan de meeste tijd als software- en IT-professional.

U bent een levenslange ondernemer en hebt uw eerste bedrijf opgericht toen u 18 was. Wat was dit eerste bedrijf? Kijkend terug, was er iets dat anders had kunnen worden gedaan om de kans op succes te vergroten?

Het was een klein bedrijf genaamd Real Information Systems – we deden groupware-ontwikkeling en -implementatie. Terwijl ik daar was, bouwde ik in mijn vrije tijd een vroeg web-contentmanagementsysteem dat we aan een aantal goede klanten verkochten en dat een paar prijzen won. Op een van de prijsuitreikingen ontmoetten we een groot Amerikaans bedrijf dat ons bedrijf kort daarna kocht.

En wat had ik anders kunnen doen? Eigenlijk alles. Ik was 17 toen ik bij dat bedrijf betrokken raakte en mijn partner was een geweldige vent (en we zijn nog steeds vrienden), maar niet zozeer een zakenman. Als ik nu de vaardigheden had die ik toen had, denk ik dat we een veel succesvollere onderneming hadden gehad! Voornamelijk leerde ik over mensenkennis – alles in het bedrijfsleven (of kennisbedrijf zoals software) komt neer op de kwaliteit van de mensen – ze op de juiste plaatsen krijgen op het juiste moment – en ze laten samenwerken en een geweldige cultuur creëren.

Na dit eerste avontuur werkte u 15 jaar in commerciële IT en software-ontwikkeling bij verschillende Britse en Europese systeemintegrators. Wat waren enkele van deze rollen?

Ik werkte me omhoog via het management van ontwikkelaars, enkele pre-sales tot P&L-verantwoordelijkheid voor de software-afdeling van een grote Europese systeemintegrator… dit gaf me veel klantervaring, vooral bij grotere klanten. En ik leidde BI-, software-, SDLC- en integratiepraktijken – wat me alle tools gaf die ik nodig had voor Matillion.

Was er een lacune in de markt die u opmerkte in deze verschillende rollen die u inspireerde om Matillion op te richten?

Ik had gezien bij mijn vorige bedrijf de kracht van goed geïmplementeerde BI. En hoe zwaar het was om het goed te doen. Ik had ook een Duits bedrijf gezien dat erg succesvol was met een meer vooraf verpakte, verticale BI-oplossing voor middelgrote bedrijven. Ten slotte hadden we gewerkt met AWS en konden we de writing on the wall zien voor on-prem-oplossingen. Dus cloud-gebaseerde, turn-key, volledig beheerde BI leek een lacune die we konden invullen. Dat is niet wat we nu doen, maar het is wat we aan het begin deden en wat ons ertoe bracht Matillion ETL jaren later te bouwen, wat nu het hart is van ons bedrijf.

Na het oprichten van Matillion in 2011, overtuigde u drie van uw voormalige bazen om te investeren. Hoe verliep dit gesprek, en wat was het aan de idee dat hen overtuigde om aan boord te komen?

Ik besloot mijn baan op te zeggen en het bedrijf op te richten terwijl ik met mijn vrouw op vakantie was in Spanje. Ik had een moeilijke tijd gehad bij mijn vorige bedrijf en zij moedigde me aan om het te doen. Ik ging naar huis en stelde een bedrijfsplan op dat ik vervolgens aan deze drie mensen presenteerde.

Ik denk (in feite weet ik) dat ze dachten dat ik niet veel meer wist over de cloud en BI dan zij. Maar ze hebben me later verteld dat ze het bedrijfsplan niet steunden – maar mij, omdat ze dachten dat ik een kans had om er iets van te maken.

Ik denk dat dit te danken was aan de 10+ jaar dat ik voor en met hen had gewerkt voordat ik Matillion oprichtte, en terwijl het altijd een goed idee is om altijd aan uw integriteit te denken.

Hoe zou u Matillion in zo weinig mogelijk woorden beschrijven?

Matillion is data-transformatie voor cloud-datawarehouses.

Een van de belangrijkste differentiatoren tussen Matillion en andere oplossingen is Matillion’s ELT-benadering (extract, load, transform) versus de meer gebruikelijke ETL-benadering (Extract, transform, load). Kunt u deze twee benaderingen beschrijven en wat maakt ELT superieur?

Toen data-integratieproducten de markt betraden, boden ze drie gebieden van waarde die nog steeds vandaag nodig zijn: 1) extract, 2) load (gegevens van bronnen naar het datawarehouse krijgen) en 3) data-transformatie (gegevens uit silo’s samenbrengen, denormaliseren, waarde toevoegen en bedrijfslogica en metrieken verrijken). Met andere woorden, vroege producten maakten ondernemingsgegevens “analytics-ready” in een complexe IT-omgeving, op grote schaal en als team.

Maar deze pre-cloud, legacy-producten waren niet gebouwd voor de cloud. Ze waren langzaam, moeilijk te beheren en schalen, moeilijk aan te schaffen en konden niet profiteren van de onderliggende kracht en functies van cloud-platforms.

Op dat moment – voor 2015 – was Matillion gefocust op het bouwen en beheren van datawarehouses voor klanten in de cloud. We werden gefrustreerd door het gebrek aan producten om onze klanten efficiënt en op grote schaal te ondersteunen. We hadden een product nodig dat eenvoud, snelheid, schaalbaarheid en besparingen zou bieden, maar zo’n product bestond niet. Dus bouwden we het zelf. Ongeveer vijf jaar geleden lanceerden we Matillion ETL (extract, load, transform), een tool specifiek gebouwd voor cloud-datawarehouses (CDW’s), waaronder Amazon Redshift, Google (GOOGL ) BigQuery en Snowflake.

Gegevens van verschillende bronnen kunnen gemakkelijk worden verzameld, maar het laden ervan in een centrale locatie binnen een CDW levert nog geen hoogwaardige gegevensinzichten op. Gegevens moeten worden getransformeerd voordat ze kunnen worden gebruikt met een analysetool of enig ander downstream-proces, zoals machine learning. De onmogelijkheid om gegevens te transformeren tegengesproken de doelstelling van een datawarehouse, waardoor klanten niet in staat zijn om complexe gegevensmodellen te bouwen of hoogwaardige analyses te krijgen.

De meeste oplossingen vandaag extracteren gegevens, transformeren ze in ruwe gegevens die geschikt zijn voor rapportage en analyse, en laden ze in een doelplatform (bijv. een relationeel database). De ETL-engine is dus een compute-bron, en moet krachtig genoeg zijn (lees: duur) om grote hoeveelheden gegevens te verwerken die getransformeerd moeten worden. Bovendien zijn de omgevingen waarin ETL-software wordt uitgevoerd, niet gebouwd om op dezelfde manier te schalen als datawarehouses. Daarom consumeren deze omgevingen meer IT-bronnen, creëren ze bottlenecks in de gegevensketen en kunnen ze negatief de rapportage en analyse van een onderneming beïnvloeden. Dit kan leiden tot slechte zakelijke beslissingen die langzaam worden genomen, waardoor kansen worden gemist.

Onze soortgelijke maar verschillende extract-load-transform-benadering (ELT) biedt meer prestaties en waarde door extract en load in één beweging rechtstreeks naar het doelplatform van een onderneming te verwerken, met behulp van de kracht van een CDW’s processen om transformaties uit te voeren zodra ze zijn geladen. Het pushen van transformaties naar het datawarehouse zelf vereist slechts één krachtige infrastructuur. Verdere verbeteringen op relationele databases maken het transformeren van gegevens in de database gemakkelijker, sneller en goedkoper. Dit resulteert in besparingen op infrastructuur, beter presterende workloads en kortere ontwikkelingscycli. De gegevens van een onderneming worden snel gemigreerd en zijn onmiddellijk beschikbaar voor transformaties en analyses op basis van de huidige zakelijke uitdagingen en behoeften.

Als ETL zijn grootste achterstand – prestaties – probeert te verbeteren, verwacht Matillion dat het resultaat een ELT-werkstroom zal zijn. Dat is de beste manier voor een onderneming om haar gegevens efficiënt, kosteneffectief en voor een vruchtbare analyse te gebruiken om zakelijke groei te stimuleren.

Matillion heeft de Matillion Data Loader gemaakt, een gratis SaaS-gebaseerde data-integratietool. Kunt u deze tool in detail beschrijven en wat maakt hem zo gebruikersvriendelijk?

Vandaag hebben bedrijven nieuwe behoeften rondom gegevens. Het technologielandschap verandert. IT-gegevensprofessionals hebben nog steeds enterprise-schaal en krachtige transformatiefuncties nodig, en altijd zal – maar bij bedrijven die concurreren met gegevens, is er een nieuwe soort gegevensgebruiker die niet noodzakelijk in IT werkt. Deze gebruikers kunnen in marketing, financiën en andere disciplines binnen het bedrijf werken. Ze willen gegevens gebruiken om antwoorden te vinden op hun zakelijke vragen. Matillion Data Loader richt zich op deze gebruikers en ondersteunt bedrijven in eerdere stadia van hun cloud-gegevensreis. Het product versnelt en vereenvoudigt data-integratie voor deze gegevensgebruikers. Het is een lichtgewicht SaaS-oplossing die gegevensanalisten en bedrijfsgebruikers in staat stelt om gegevens gemakkelijk te migreren met een krachtig en schaalbaar product. Klanten kunnen geleidelijk upgraden naar meer geavanceerde en diepgaande functionaliteit (Matillion ETL) als dat nodig is.

We bieden Matillion Data Loader gratis aan. Dit heeft de markt verstoord en toont onze toewijding aan het ondersteunen van ondernemingen waar ze ook zijn in hun cloud-gegevensreis, om hen te helpen om gegevens effectief te benutten voor intelligente zakelijke beslissingen.

Matillion stelt ondernemingen in staat om de volle kracht van cloud-gegevens te benutten om data-transformatie gemakkelijker, sneller en goedkoper te maken. Kunt u enkele van deze functionaliteiten beschrijven?

Matillion ETL is een cloud-tool die bedrijven van alle maten, uit alle branches, helpt met enterprise-klasse, geavanceerde data-transformatie om hun analyse op grote schaal te stimuleren op Amazon Redshift, Snowflake en Google BigQuery. Onze producten kunnen gegevens uit verschillende bronnen koppelen, filteren, rangschikken, converteren, aggregeren en transponeren om cloud-migraties en -transformaties te vereenvoudigen. Ze verbinden zich met platforms zoals Amazon S3 en Amazon RDS, Google Analytics, customer-relationshipmanagementportals zoals Salesforce , socialemediaplatforms (Facebook (META ) en Twitter) en zelfs betalingsverwerkers (Stripe, PayPal ), en stellen gebruikers met de juiste machtigingen in staat om projecten te importeren en exporteren of de status van lopende taken uit instance-niveau-auditlogs te controleren.

Bovendien stelt Matillion beheerders in staat om herbruikbare, parametergestuurde data-taken te ontwerpen en te plannen en workflows visueel te orkestreren met transacties, beslissingen en lussen, deels via Bash- en Python-scripting en componentgeneratie-instrumenten. Misschien nog waardevoller, het laat hen toe om een downloadbaar rapport te genereren dat de lay-out, componenten, SQL en eigenschappen voor een bepaalde taak in één klik toont.

Is er nog iets anders dat u over Matillion wilt delen?

Matillion’s data-transformatietechnologie is waarschijnlijk de grootste bijdrage aan ondernemingstechnologie dit jaar. Matillion ETL werd eigenlijk “Overall Data Tech Solution of The Year” genoemd door de Data Breakthrough Awards. We hebben data-transformatie in de cloud-era opnieuw uitgevonden – als de enige aanbieder die echte data-transformatie in de cloud mogelijk maakt. Ons team is trots om eenvoud, schaalbaarheid, snelheid en besparingen te bieden voor honderden ondernemingen wereldwijd, en we kijken ernaar uit om bedrijven te blijven ondersteunen in hun gegevensreis – vooral als ze proberen om gegevens te benutten om de toekomst te voorspellen. We zijn goed gepositioneerd om hen te helpen om de huidige turbulentie op de wereldmarkten te doorstaan en sterker uit te komen aan de andere kant.

Bedankt voor deze fenomenale antwoorden, lezers die meer willen leren, kunnen de oprichter van Matillion bezoeken.