Маттью Скаллион, генеральный директор и основатель Matillion – Интервью

Маттью Скаллион является генеральным директором и основателем Matillion – ведущим поставщиком программного обеспечения для трансформации данных для облачных хранилищ данных.

Компания заново изобрела трансформацию данных в эпоху облака – как единственный поставщик, обеспечивающий истинную трансформацию данных в облаке. Ее уникальный подход ELT (в отличие от ETL) использует мощность облачного хранилища данных предприятия для трансформации данных, максимизируя масштабируемость, скорость и экономию.

Клиентами Matillion являются более 800 компаний, включая Accenture, Amazon (AMZN ), Bose, Docusign, Fox, GE, Merck, Siemens, Sony, Splunk, VIstaprint и Zapier.

Маттью имеет более 20 лет опыта работы на стыке бизнеса и технологий, большую часть своей карьеры как профессионал в области программного обеспечения и информационных технологий.

Вы являетесь предпринимателем всю свою жизнь, основав свою первую компанию в 18 лет. Какая была эта первая компания? Оглядываясь назад, было ли что-то, что можно было сделать по-другому, чтобы увеличить шансы на успех?

Это была небольшая компания под названием Real Information Systems – мы занимались разработкой и внедрением группового программного обеспечения. Пока я был там, я построил раннюю систему управления контентом на основе веб-технологий, которую мы смогли продать некоторым приличным клиентам и которая выиграла несколько наград. На одной из церемоний награждения мы встретили большую американскую компанию, которая вскоре после этого купила нашу компанию.

И что я бы сделал по-другому? Почти все. Я был на самом деле 17 лет, когда я начал работать в этом бизнесе, и мой партнер был отличным парнем (и мы до сих пор друзья), но не очень хорошим бизнесменом. Если бы у меня были навыки, которые у меня есть сейчас, в то время, я думаю, у нас был бы гораздо более успешный бизнес! В основном я узнал о навыках работы с людьми – все в бизнесе (или в бизнесе, связанном с знаниями, как программное обеспечение) зависит от качества людей – получение их в правильных местах в правильное время – и получение их согласия и создание отличной культуры.

После этого первого предприятия вы затем работали в коммерческой области информационных технологий и разработке программного обеспечения в течение 15 лет в нескольких британских и европейских системных интеграторах. Какие были некоторые из этих ролей?

Я работал в управлении разработчиков, некоторых предварительных продажах, до финансовой ответственности за отдел программного обеспечения в большом европейском системном интеграторе… это дало мне много опыта работы с клиентами, особенно в крупных клиентах. И я управлял практиками бизнес-аналитики, программного обеспечения, жизненного цикла разработки программного обеспечения и интеграции – что дало мне все необходимые инструменты для Matillion.

Была ли какая-то пробел в рынке, которую вы заметили в этих разных ролях, что вдохновило вас на запуск Matillion?

Я видел в предыдущей компании силу хорошо реализованной бизнес-аналитики. И насколько это было трудно сделать все правильно. Я также видел немецкую компанию, которая была очень успешной с более упакованным, отраслевым решением бизнес-аналитики для средних предприятий. Наконец, мы работали с AWS и могли видеть, что настанет время для решений, не основанных на локальных системах. Итак, облачное, готовое, полностью управляемое решение бизнес-аналитики казалось пробелом, который мы могли заполнить. Это не то, что мы делаем сейчас, но это то, с чего мы начали, и что привело нас к созданию Matillion ETL несколько лет назад, что сейчас является основной деятельностью нашей компании.

После запуска Matillion в 2011 году вы убедили трех своих бывших начальников инвестировать. Как прошла эта беседа, и что было в идее, что убедило их присоединиться?

Я решил уволиться с работы и создать компанию, пока был на отдыхе в Испании с женой. У меня было трудное время на предыдущем месте работы, и она поощряла меня сделать это. Я вернулся домой и составил бизнес-план, который затем представил этим трем людям.

Я думаю (на самом деле знаю), что они не думали, что я знаю много больше, чем они, о облаке и бизнес-аналитике. Но они мне потом сказали, что они не поддерживали бизнес-план – а поддерживали меня, потому что думали, что у меня есть шанс сделать что-то успешное.

Я думаю, что это было благодаря тому, что я работал с ними и для них более 10 лет до этого, и всегда думал о своей честности.

Как бы вы описали Matillion как можно короче?

Matillion – это трансформация данных для облачных хранилищ данных.

Одним из ключевых отличий между Matillion и другими решениями является подход Matillion ELT (extract, load, transform) по сравнению с более распространенным подходом ETL (Extract, transform, load). Можете ли вы описать эти два подхода и что делает ELT лучше?

Когда продукты интеграции данных появились на рынке, они обеспечивали три области ценности, которые все еще необходимы сегодня: 1) извлечение, 2) загрузка (получение данных из источников в хранилище данных) и 3) трансформация данных (объединение разрозненных данных, денормализация, добавление ценности и улучшение бизнес-логики и метрик). Другими словами, ранние продукты сделали данные предприятия “готовыми к анализу” в сложной среде информационных технологий, в масштабе и как команда.

Однако эти предоблачные, устаревшие продукты не были разработаны для облака. Итак, они были медленными, трудными в управлении и масштабировании, трудными в приобретении и не способными использовать мощность и функции облачных платформ.

В то время – до 2015 года – Matillion была сосредоточена на построении и управлении хранилищами данных для своих клиентов в облаке. Мы выросли разочарованными в отсутствии продуктов, которые могли бы поддержать наших клиентов эффективно и в масштабе. Нам нужен был продукт, который обеспечивал бы простоту, скорость, масштабируемость и экономию, но такого продукта не существовало. Итак, мы построили его сами. Около пяти лет назад мы запустили Matillion ETL (extract, load, transform), инструмент, разработанный специально для облачных хранилищ данных (CDW), включая Amazon Redshift, Google (GOOGL ) BigQuery и Snowflake.

Данные из различных источников можно легко собрать, но просто загрузить их в центральное место внутри CDW не дает высококачественных данных. Данные должны быть трансформированы до того, как они могут быть использованы с инструментом аналитики или любым последующим процессом, таким как машинное обучение. Неспособность трансформировать данные противоречит цели хранилища данных в первую очередь, оставляя клиентов не в состоянии строить и управлять сложными данными моделями или получать высококачественный анализ.

Большинство решений сегодня все еще извлекают данные, трансформируют их в сырые данные, подходящие для отчетности и аналитики, и загружают их в целевую платформу (например, реляционную базу данных). Двигатель ETL, таким образом, является ресурсом вычислений и должен быть достаточно мощным (т.е. дорогим), чтобы обработать большие объемы данных, которые будут трансформированы. Кроме того, среды, в которых работает программное обеспечение ETL, не разработаны для масштабирования таким же образом, как хранилища данных. Следовательно, по мере увеличения объемов данных эти среды потребляют больше ресурсов информационных технологий, создают узкие места в цепи данных и могут негативно повлиять на отчетность и аналитику предприятия. Это может привести к плохим бизнес-решениям, принимаемым медленно, в результате чего упускаются возможности.

Наш подобный, но отличный подход extract-load-transform (ELT) предлагает повышенную производительность и ценность, обрабатывая извлечение и загрузку в одном движении, прямо в целевую платформу данных предприятия, используя мощность CDW для выполнения трансформаций после загрузки. Перенос трансформаций в само хранилище данных требует только одного мощного элемента инфраструктуры. Дальнейшие достижения в реляционных базах данных делают трансформацию данных внутри базы данных проще, быстрее и более экономически эффективной. Это приводит к экономии на инфраструктуре, лучшей производительности рабочих нагрузок и более коротким циклам разработки. Данные предприятия быстро мигрируются и сразу же доступны для трансформаций и анализа на основе текущих бизнес-задач и потребностей.

Если ETL пытается улучшить свой главный недостаток – производительность – Matillion ожидает, что результатом будет рабочий процесс ELT. Это лучший способ для предприятия эффективно использовать свои данные, экономически эффективно и для плодотворного анализа, чтобы стимулировать бизнес-рост.

Matillion создала Matillion Data Loader, который является бесплатным облачным инструментом интеграции данных. Можете ли вы описать этот инструмент подробнее и что делает его так удобным для пользователя?

Сегодня у бизнеса есть новые потребности в области данных. Технологический ландшафт меняется. Профессионалы информационных технологий в области данных все еще нуждаются в мощной трансформации данных – и всегда будут. Но в компаниях, которые конкурируют с помощью данных, есть новый тип пользователя данных, который не обязательно работает в информационных технологиях. Эти пользователи могут работать в маркетинге, финансах и других областях по всему бизнесу. Они хотят использовать данные, чтобы найти ответы на свои бизнес-вопросы. Matillion Data Loader решает проблему этих пользователей и поддерживает бизнес на ранних этапах своего пути в облаке. Продукт ускоряет и упрощает интеграцию данных для этих пользователей данных. Это легкое облачное решение, которое позволяет профессионалам в области данных и бизнес-пользователям легко мигрировать данные с помощью мощного и масштабируемого продукта. Клиенты могут постепенно перейти на более сложные и глубокие решения (Matillion ETL), когда это необходимо.

Мы предлагаем Matillion Data Loader бесплатно. Это нарушило рынок и демонстрирует нашу приверженность встрече и обслуживанию предприятий, где бы они ни были на своем пути в облаке, помогая им эффективно получить доступ к данным для принятия умных бизнес-решений.

Matillion позволяет предприятиям использовать полную мощность облачных данных, чтобы сделать трансформацию данных проще, быстрее и более экономически эффективной. Можете ли вы описать некоторые из этих функций?

Matillion ETL – это облачный инструмент, который помогает бизнесу любого размера, из различных отраслей, с помощью трансформации данных уровня предприятия, чтобы стимулировать их аналитику в масштабе на Amazon Redshift, Snowflake и Google BigQuery. Наши продукты могут объединять, фильтровать, ранжировать, преобразовывать, агрегировать и транспонировать данные из различных источников, чтобы облегчить облачные миграции и трансформации. Они подключаются к платформам, таким как Amazon S3 и Amazon RDS, Google Analytics, порталы управления отношениями с клиентами, такие как Salesforce , социальные медиа-платформы (Facebook (META ) и Twitter) и даже платежные процессоры (Stripe, PayPal ), и они позволяют пользователям с правильными разрешениями импортировать и экспортировать проекты или проверить статус текущих задач из журналов аудита на уровне экземпляра.

Более того, Matillion позволяет администраторам проектировать и планировать многократно используемые, параметризированные задания по обработке данных и визуально оркестрировать рабочие процессы с транзакциями, решениями и циклами, частично с помощью скриптинга Bash и Python и инструментов генерации компонентов. Может быть, еще более полезно, что это позволяет им генерировать отчет, который можно скачать, в котором подробно описывается макет, компоненты, SQL и свойства для любой задачи с одним кликом.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о Matillion?

Технология трансформации данных Matillion, возможно, является самым большим вкладом в технологию предприятия в этом году. Matillion ETL был фактически назван “Общее решение для технологии данных года” премией Data Breakthrough Awards. Мы заново изобрели трансформацию данных в эпоху облака – как единственный поставщик, обеспечивающий истинную трансформацию данных в облаке. Наша команда гордится тем, что предоставляет простоту, масштабируемость, скорость и экономию для сотен предприятий по всему миру, и мы с нетерпением ждем продолжения поддержки компаний на их пути в облаке – особенно когда они стремятся использовать данные, чтобы спрогнозировать будущее. Мы хорошо позиционированы, чтобы помочь им пережить текущие турбулентные глобальные рынки и выйти из них сильнее.

Спасибо за эти феноменальные ответы, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить основателя Matillion.