Mathias Golombek, Chief Technology Officer al Exasol – Seria de interviuri

Mathias Golombek este Chief Technology Officer (CTO) al Exasol. El s-a alăturat companiei ca dezvoltator de software în 2004, după ce a studiat informatica cu accent puternic pe baze de date, sisteme distribuite, procese de dezvoltare a software-ului și algoritmi genetici. Până în 2005, el a fost responsabil pentru echipa de optimizare a bazei de date, iar în 2007 a devenit șef al departamentului de cercetare și dezvoltare. În 2014, Mathias a fost numit CTO. În această calitate, el este responsabil pentru dezvoltarea produselor, managementul produselor, operațiuni, suport și consultanță tehnică.

Ce v-a atras inițial către informatică?

Când eram în clasa a IV-a, fratele meu mai mare a avut niște lecții în care au învățat să programeze în BASIC, și el mi-a arătat ce poți face cu asta. Împreună, am dezvoltat o ghicitoare de Paște pe Commodore 64 pentru fratele nostru mai mic, și de atunci am fost fascinat de calculatoare. Informatica, în general, este despre rezolvarea problemelor și creativitate, și cred că acest aspect m-a atras cel mai mult către acest domeniu.

Puteți împărtăși drumul dvs. de la alăturarea la Exasol ca dezvoltator de software în 2004 până la a deveni CTO? Cum s-au schimbat rolurile dvs. de-a lungul anilor, mai ales în peisajul tehnologic în schimbare rapidă?

Am studiat informatica la Universitatea din Würzburg, Germania, și am început la Exasol ca dezvoltator de software în 2004, după absolvire. După primul meu an cu Exasol, am fost promovat ca șef al echipei de optimizare a bazei de date, apoi șef al departamentului de cercetare și dezvoltare. După aceea, am fost șef al departamentului de cercetare și dezvoltare timp de șapte ani, înainte de a deveni CTO în 2014.

De la început, am fost uimit de ceea ce făcea Exasol — această companie tehnologică germană care lupta împotriva unor nume mari precum Microsoft, IBM și Oracle. Am fost impresionat de oportunitatea care mi s-a prezentat — ca dezvoltator, crearea acestui sistem de gestionare a bazei de date paralele și în memorie a fost un paradis pe pământ.

Am savurat fiecare moment petrecut cu acest talentat echipă de ingineri. Ca CTO, supraveghez inovația produsului Exasol, dezvoltarea și suportul tehnic. A fost interesant să văd cât de mult a crescut echipa Exasol la nivel global, pe măsură ce lucrăm pentru a sprijini clienții noștri și nevoile lor în schimbare. Fundamentele rămân aceleași — suntem încă un sistem de gestionare a bazei de date în memorie, dar acum îi împuternicim pe clienții noștri să valorifice puterea datelor lor pentru implementări de inteligență artificială.

Exasol a fost în fruntea bazelor de date de analitică de înaltă performanță. Din perspectiva dvs., ce îl diferențiază pe Exasol în acest spațiu competitiv?

Liderii de afaceri sunt mereu confruntați cu provocarea de a face mai mult cu mai puțin. În ultimii ani, acest lucru a devenit și mai dificil, pe măsură ce economia continuă să fie tulbure și proliferarea tehnologiei de inteligență artificială a ocupat bugete și timp.

Ca furnizor de baze de date de analitică de înaltă performanță, Exasol a rămas înaintea curbei în ceea ce privește ajutarea afacerilor să facă mai mult cu mai puțin. Ne ajutăm clienții să transforme inteligența afacerilor (BI) în insight-uri mai bune, cu Exasol Espresso, motorul nostru de interogare versatil care se conectează la stivele de date existente. Mărci globale precum T-Mobile, Piedmont Healthcare și Allianz folosesc Exasol Espresso pentru a transforma volume mai mari de date în insight-uri mai rapide, mai profunde și mai ieftine. Și cred că am făcut un lucru minunat în a stăpâni echilibrul delicat între performanță, preț și flexibilitate, astfel încât clienții noștri să nu fie nevoiți să facă compromisuri.

Pentru a sprijini companiile în călătoria lor către inteligență artificială, am lansat recent Espresso AI, echipând motorul nostru de interogare versatil cu o nouă suită de unelte de inteligență artificială care permit organizațiilor să valorifice puterea datelor lor pentru insight-uri și luări de decizii avansate și conduse de inteligență artificială. Capabilitățile Espresso AI fac inteligența artificială mai accesibilă și mai ieftină, permițând clienților să ocolească experimentarea scumpă și consumatoare de timp și să obțină un randament imediat al investiției. Acesta este un factor de schimbare pentru întreprinderile care se concentrează pe inovare și pe furnizarea de valoare în era inteligenței artificiale.

Raportul de inteligență artificială și analitică din 2024 al Exasol subliniază subinvestiția în inteligență artificială ca o cale către eșecul afacerilor. Puteți extinde asupra principalelor constatări ale acestui raport și de ce investiția în inteligență artificială este critică pentru afaceri în prezent?

Așa cum ați menționat, principala concluzie a Raportului de inteligență artificială și analitică din 2024 al Exasol este că subinvestiția în inteligență artificială conduce la eșecul afacerilor. Pe baza sondajului nostru printre factori de decizie de nivel superior, precum și printre oameni de știință și analiști din Statele Unite, Regatul Unit și Germania, aproape toți (91%) respondenții sunt de acord că inteligența artificială este una dintre cele mai importante subiecte pentru organizații în următorii doi ani, iar 72% admit că nu investiția în inteligență artificială în prezent va pune viabilitatea afacerilor în pericol. Simplu spus, în mediul actual, afacerile care nu se gândesc la inteligență artificială sunt deja în urmă.

Afacerile se confruntă cu presiuni din partea acționarilor pentru a investi în inteligență artificială — și există multe motive pentru care. Investiția în inteligență artificială a ajutat deja organizații din diverse industrii — de la sănătate la servicii financiare și retail — să deblocheze noi fluxuri de venit, să îmbunătățească experiența clienților, să optimizeze operațiunile, să crească productivitatea, să accelereze competitivitatea și multe altele. Lista nu se termină aici, pe măsură ce afacerile încep să găsească modalități specifice de a valorifica inteligența artificială pentru a satisface nevoi de afaceri unice.

Același raport menționează principalele bariere în calea adoptării inteligenței artificiale, inclusiv lacunele în știința datelor și întârzierea în implementare. Cum abordează Exasol aceste provocări pentru clienții săi?

În ciuda nevoii critice de a investi în inteligență artificială, afacerile încă se confruntă cu bariere semnificative pentru implementarea mai largă. Raportul de inteligență artificială și analitică al Exasol indică faptul că până la 78% dintre factorii de decizie experimentează lacune în cel puțin o zonă a modelelor lor de știință a datelor și învățare automată (ML), iar 47% menționează viteza de implementare a noilor cerințe de date ca o provocare. Un procent suplimentar de 79% afirmă că noile cerințe de analiză a afacerilor durează prea mult pentru a fi implementate de echipele lor de date. Alți factori care împiedică adoptarea largă a inteligenței artificiale includ lipsa unei strategii de implementare, calitatea slabă a datelor, volumul insuficient de date și integrarea cu sistemele existente. Pe lângă aceasta, cerințele birocratice și reglementările în schimbare pentru inteligența artificială cauzează probleme pentru multe companii, 88% dintre respondenți declarând că au nevoie de mai multă claritate.

Pe măsură ce implementarea inteligenței artificiale crește, va deveni și mai important pentru afaceri să asigure fundații solide de date. Exasol oferă flexibilitate, reziliență și scalabilitate afacerilor care adoptă o strategie de inteligență artificială. Pe măsură ce roluri precum cel de Ofițer de date (CDO) continuă să evolueze și să devină mai complexe — cu provocări etice și de conformitate în prim-plan — Exasol sprijină liderii de date și îi ajută să transforme inteligența afacerilor în insight-uri mai rapide și mai bune, care vor informa deciziile de afaceri și vor avea un impact pozitiv asupra rezultatelor financiare.

În timp ce inteligența artificială a devenit critică pentru succesul afacerilor, ea este la fel de eficientă ca și uneltele, tehnologia și oamenii care o alimentează în spatele scenei. Rezultatele sondajului subliniază decalajul semnificativ între uneltele actuale de inteligență a afacerilor și ieșirile lor — mai multe unelte nu înseamnă neapărat performanță mai rapidă sau insight-uri mai bune. Pe măsură ce CDO-ii se pregătesc pentru mai multă complexitate și sunt însărcinați să facă mai mult cu mai puțin, ei trebuie să evalueze stiva de analitică a datelor pentru a asigura productivitatea, viteza și flexibilitatea — toate la un cost rezonabil.

Espresso AI ajută la închiderea acestui decalaj pentru întreprinderi, optimizând procesele de extragere, încărcare și transformare a datelor pentru a oferi utilizatorilor flexibilitatea de a experimenta imediat cu noi tehnologii la scară, indiferent de restricțiile infrastructurii — fie în cloud, fie pe premise, fie într-un mediu hibrid. Utilizatorii pot reduce costurile și eforturile de mișcare a datelor, în timp ce introduc tehnologii emergente, cum ar fi LLM-urile, în baza lor de date. Aceste capacități ajută organizațiile să-și accelereze călătoria către implementarea soluțiilor de inteligență artificială și învățare automată, asigurând în același timp calitatea și fiabilitatea datelor lor.

Alfabetizarea datelor devine din ce în ce mai importantă în era inteligenței artificiale. Cum contribuie Exasol la îmbunătățirea alfabetizării datelor în rândul clienților săi și al comunității mai largi?

În mediile de lucru bogate în date de astăzi, abilitățile de alfabetizare a datelor sunt mai importante ca niciodată — și devin rapid o “necesitate” în era inteligenței artificiale. În toate industriile, competența în lucru cu date, înțelegerea și comunicarea lor eficientă a devenit vitală. Dar rămâne o lacună în ceea ce privește alfabetizarea datelor.

Alfabetizarea datelor se referă la capacitatea de a interpreta informații complexe și de a acționa în baza acestor constatări. Dar adesea, accesul la date este izolat în cadrul unei organizații, sau doar un subset mic de indivizi au abilitățile necesare de alfabetizare a datelor pentru a înțelege și a accesa cantitățile uriașe de date care curg prin afacere. Acest abordare este defectuoasă, deoarece limitează timpul și resursele dedicate utilizării datelor și, în cele din urmă, lacuna de alfabetizare a datelor creează o barieră pentru inovarea afacerilor.

Când oamenii sunt alfabetizați în ceea ce privește datele, ei pot înțelege datele, le pot analiza și pot aplica propriile idei, abilități și expertiză. Cu cât mai multe persoane au cunoștințele, încrederea și uneltele necesare pentru a descifra și a găsi sensul datelor, cu atât mai de succes poate fi o organizație. La Exasol, sprijinim liderii de date și afacerile în promovarea alfabetizării și educației datelor.

Pe lângă componenta educațională, afacerile ar trebui să-și optimizeze stivele tehnologice și uneltele de business pentru a permite democratizarea datelor. Accesul la date și alfabetizarea datelor merg mână în mână. Investiția în ambele este necesară pentru a promova strategiile de date. De exemplu, cu Exasol, sistemul nostru fără reglare ne permite afacerilor să se concentreze pe utilizarea datelor, mai degrabă decât pe tehnologie. Viteza ridicată permite echipelor să lucreze interactiv cu datele și să evite a fi limitate de performanță.

Acum este momentul ca democratizarea datelor să treacă de la discuție la acțiune în cadrul organizațiilor. Pe măsură ce mai multe persoane din diverse departamente obțin acces la insight-uri semnificative, va fi ușurată blocajul tradițional cauzat de echipele de analize de date. Când aceste silozuri tradiționale se prăbușesc, organizațiile vor realiza cât de larg și de profund este nevoia ca echipele și indivizii să utilizeze datele. Chiar și oamenii care nu cred în prezent că sunt utilizatori finali ai datelor vor fi atrași să se hrănească din date.

Cu această schimbare vine o provocare majoră de anticipat în anii următori — forța de muncă va trebui să fie actualizată, astfel încât fiecare angajat să obțină setul de abilități adecvat pentru a utiliza datele și insight-urile pentru a lua decizii de afaceri. Forța de muncă de astăzi nu va ști ce întrebări să pună datelor sale, sau automatizării care le alimentează. Valoarea de a putea articula întrebări precise, pertinente și legate de afaceri crește în valoare, creând o nevoie urgentă de a instrui forța de muncă în această capacitate.

Aveți o bază solidă în baze de date, sisteme distribuite și algoritmi genetici. Cum influențează aceste domenii de expertiză dezvoltarea produsului Exasol și strategia de inovare?

Fundația mea este o bază de lucru în domeniul nostru și de înțelegere a tendințelor tehnologice din ultimele două decenii. Este interesant și încurajator să lucrăm cu clienți inovatori care transformă tehnologia bazei de date în cazuri de utilizare interesante. Strategia noastră de inovare nu depinde doar de un individ, ci de o echipă mare de arhitecți și dezvoltatori sofisticați care înțeleg viitorul software-ului, hardware-ului și aplicațiilor de date.

În timp ce inteligența artificială transformă industrii cu o viteză fără precedent, ce considerați a fi componentele esențiale ale unei stive de date viitoare pentru afacerile care doresc să valorifice inteligența artificială și analitica în mod eficient?

Adoptarea rapidă a inteligenței artificiale a fost un exemplu primar al motivului pentru care este important pentru întreprinderi să rămână înaintea peisajului tehnologic în schimbare. Din nefericire, majoritatea stivelor de date sunt încă în urmă cu inteligența artificială.

Pentru a asigura viitorul stivelor de date, afacerile ar trebui să evalueze mai întâi fundațiile de date pentru a identifica lacunele, bug-urile sau alte provocări. Acest lucru va ajuta la asigurarea calității și vitezei datelor — elemente critice pentru generarea de insight-uri valoroase și alimentarea modelelor de inteligență artificială și LLM.

În plus, echipele ar trebui să investească în uneltele și tehnologiile care pot fi integrate ușor cu alte soluții din stivă. Pe măsură ce inteligența artificială este asociată cu alte tehnologii, cum ar fi open source, vom vedea apariția de noi modele pentru a rezolva problemele de afaceri tradiționale. Inteligența artificială generativă, cum ar fi ChatGPT, se va combina și cu tehnologia de inteligență artificială mai tradițională, cum ar fi analitica descriptivă sau predictivă, pentru a deschide oportunități noi pentru organizații și pentru a simplifica procese tradițional de consumatoare de timp.

Pentru a asigura viitorul stivelor de date, întreprinderile ar trebui să integreze inteligența artificială și business intelligence. Afacerile au folosit unelte de business intelligence de decenii pentru a extrage insight-uri valoroase, dar au fost făcute multe îmbunătățiri, și încă există limitări sau bariere ale business intelligence pe care inteligența artificială le poate ajuta. Inteligența artificială poate permite rezultate mai rapide, poate îmbunătăți personalizarea și poate transforma peisajul business intelligence într-unul mai incluziv și mai prietenos cu utilizatorul. Deoarece business intelligence se concentrează în general pe analiza datelor istorice pentru a oferi insight-uri, inteligența artificială poate extinde capacitățile business intelligence prin anticiparea evenimentelor viitoare, generarea de predicții și recomandarea de acțiuni pentru a influența rezultatele dorite.

Productivitatea, flexibilitatea și economiile de costuri sunt subliniate ca trei moduri în care Exasol ajută mărcile globale să inoveze. Puteți oferi un exemplu de modul în care Exasol a permis unui client să obțină un randament semnificativ al investiției prin baza sa de date de analitică?

Conform unui studiu de impact economic total din 2023 realizat de Forrester, clienții Exasol obțin până la 320% randament al investiției inițiale în trei ani, prin îmbunătățirea eficienței operaționale, a performanței bazei de date și oferind o infrastructură de date simplă și flexibilă.

Unul dintre clienții noștri, de exemplu, Helsana, un lider în industria competitivă a sănătății din Elveția, a venit la Exasol pentru a îndeplini nevoia de o platformă modernă de date și analitică. Înainte de Exasol, Helsana se baza pe diverse unelte de raportare, cu depozite de date construite pe tehnologii diferite și unelte ETL care creau o arhitectură ineficientă și încâlcită. Comparativ cu soluția lor existentă, depozitul de date Exasol a demonstrat o îmbunătățire a performanței de cinci până la zece ori.

Acum, Exasol este central în călătoria Helsana către inteligență artificială, servind ca depozit pentru datele structurate pe care Helsana le folosește în toate modelele sale de inteligență artificială și oferind fundația pentru analitica sa. Cu Exasol, echipa Helsana a îmbunătățit performanța, a redus costurile, a crescut agilitatea și a stabilit o bază solidă de inteligență artificială, toate contribuind la un randament semnificativ al investiției, pe lângă o capacitate îmbunătățită de a-și deservi mai bine clienții.

Privind înainte, ce sunt tendințele viitoare în analitica datelor și business intelligence pe care Exasol se pregătește, și cum plănuiți să continuați să conduceți inovația în acest spațiu?

Anul 2023 a introdus inteligența artificială la scară largă, ceea ce a provocat reacții impulsive din partea organizațiilor care, în cele din urmă, au generat numeroase experimente de automatizare prost proiectate și executate. Anul 2024 va fi un an de transformare pentru experimentarea și lucrările de bază ale inteligenței artificiale. Până acum, principalele aplicații ale inteligenței artificiale generative au fost pentru accesul la informații prin chatbot-uri, automatizarea serviciului clienți și codarea software. Cu toate acestea, vor exista pionieri care adoptă aceste tehnologii interesante pentru o varietate de luări de decizii și optimizări de afaceri.

La Exasol, suntem dedicați conducerii inovației și livrării de valoare clienților noștri, ceea ce include ajutarea lor să dezvolte și să implementeze inteligență artificială la scară. Cu Exasol, clienții noștri pot combina business intelligence și inteligență artificială pentru a depăși silozurile de date într-un sistem de analitică integrat. Flexibilitatea noastră în ceea ce privește opțiunile de implementare ne permite organizațiilor să decidă unde doresc să găzduiască stiva lor de analitică, fie în cloud public, fie în cloud privat, fie pe premise. Cu Espresso AI, suntem poziționați pentru a împuternici întreprinderile să valorifice valorile analitice conduse de inteligență artificială, indiferent de stadiul în care se află în călătoria lor către inteligență artificială.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Exasol.