Exasol’un Baş Teknoloji Sorumlusu Mathias Golombek ile Röportaj Serisi

Mathias Golombek, Exasol’un (https://www.exasol.com/) Baş Teknoloji Sorumlusu (CTO)’dur. 2004 yılında bilgisayar bilimi eğitimi aldıktan sonra şirketin yazılım geliştiricisi olarak katıldı. 2005 yılına gelindiğinde, Veritabanı Optimizasyon Ekibi’nden sorumlu oldu ve 2007 yılında Araştırma ve Geliştirme Bölüm Başkanı oldu. 2014 yılında CTO olarak atandı. Bu role göre, ürün geliştirme, ürün yönetimi, operasyonlar, destek ve teknik danışmanlık konularından sorumludur.

Sizce bilgisayar bilimine ilk olarak ne sizi çekti?

Dört yaşındayken abimin bazı derslerinde BASIC programlama dili öğrenilmiş ve bana göstermişti. Beraberce Commodore 64’ümüz üzerinde küçük bir Paskalya bulmacası geliştirdik ve o günden beri bilgisayarlar beni büyülemiştir. Bilgisayar bilimi, sorunları çözme ve yaratıcılıkla ilgili olduğu için bu alan beni en çok çekmiştir.

Exasol’a 2004 yılında bir yazılım geliştiricisi olarak katılından CTO olmana kadar olan yolculuğunu anlatır mısın? Rolün nasıl değişti ve teknoloji manzarasının快速 değişimi nasıl etkiledi?

Almanya’daki Würzburg Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi eğitimi aldım ve 2004 yılında Exasol’a katıldım. İlk yılın ardından Veritabanı Optimizasyon Ekibi’ne liderlik ettim, daha sonra Araştırma ve Geliştirme Bölüm Başkanı oldum. Sonrasında yedi yıl R&D Bölüm Başkanı olarak görev yaptım ve 2014 yılında CTO olarak atandım.

Exasol’a ilk geldiğimde, büyük şirketlerin yanında mücadele eden bu Alman teknoloji şirketini gördüğümde çok etkilenmiştim. Büyük şirketlere karşı mücadele eden bir geliştirici olarak, büyük bir fırsat gördüm — bu büyük ölçekli paralel işleme (MPP) ve bellekte veritabanı yönetim sistemini geliştirmek benim için cennetti.

Exasol ekibinin yetenekli mühendisleriyle çalışmaktan büyük keyif aldım. CTO olarak, Exasol’un ürün inovasyonunu, geliştirmesini ve teknik destek konularını denetliyorum. Müşterilerimizin ve onların değişen ihtiyaçlarının desteklenmesi için küresel olarak büyüyen Exasol ekibini görmek çok heyecan verici.

Exasol, yüksek performanslı analiz veritabanlarında ön plana çıkıyor. Bu rekabetçi alanda Exasol’u diğerlerinden ayıran nedir?

İş liderleri, sürekli olarak daha az kaynakla daha fazla şey yapmanın yollarını aramaktadırlar. Son yıllarda, ekonomi dalgalanmaya devam ederken ve AI teknolojisinin bütçe ve zamanı ele geçirmesiyle bu daha da zor hale gelmiştir.

Yüksek performanslı analiz veritabanı sağlayıcısı olarak Exasol, işletmelerin daha az kaynakla daha fazla şey yapmasına yardımcı olmakta ön plana çıkmıştır. Mevcut veri yığınlarına daha hızlı, daha derin ve daha ucuz içgörüler kazandıran Espressomuz ile işletmelere yardımcı oluyoruz. Küresel markalar gibi T-Mobile, Piedmont Healthcare ve Allianz, Exasol Espresso’yu daha yüksek hacimli verilerin daha hızlı ve daha derin içgörülerine dönüştürmek için kullanıyor.

Şirketlerin AI yolculuklarına destek olmak için yakın zamanda Espresso AI adlı yeni bir AI araç setini tanıttık. Bu, şirketlerin verilerini AI sürümlü içgörüler ve karar alma için kullanmalarını sağlıyor. Espresso AI, AI’nin daha ulaşılabilir ve uygun fiyatlı olmasını sağlıyor ve müşterilerin pahalı ve zaman alan deneysel çalışmalardan kaçınarak hemen ROI elde etmelerine yardımcı oluyor.

Exasol’un 2024 AI ve Analitik Raporu, AI’ye yatırım yapmamanın işletme başarısızlığına yol açabileceğini vurguluyor. Bu raporun ana bulgularını genişletebilir misiniz? İşletmeler için AI’ye yatırım neden kritik?

Raporumuzun ana sonucu, AI’ye yatırım yapmamanın işletme başarısızlığına yol açabileceğidir. ABD, İngiltere ve Almanya’daki üst düzey karar vericiler ve veri bilimcileri ile yapılan ankete göre, neredeyse tüm katılımcılar (yüzde 91) AI’nin önümüzdeki iki yıl içinde işletmeler için en önemli konulardan biri olduğunu düşünüyor. Yüzde 72’si, AI’ye yatırım yapmamak, gelecekteki işletme sürdürülebilirliğini riske atacağını kabul ediyor.

AI, sağlık hizmetlerinden finansal hizmetlere ve perakendeye kadar çeşitli sektörlerde yeni gelir akışları açığa çıkarmak, müşteri deneyimlerini iyileştirmek, operasyonları optimize etmek, üretkenliği artırmak ve rekabeti hızlandırmak için şirketlere yardımcı oldu. AI, şirketlerin benzersiz iş ihtiyaçlarına uygun şekilde kullanılmasıyla daha da fazla fayda sağlayabilir.

Aynı rapor, AI benimsemesinin önünde büyük engeller olduğunu da belirtiyor, özellikle veri bilimi açıkları ve uygulama gecikmeleri. Exasol, müşterilerinin bu zorlukları nasıl aşmasına yardımcı oluyor?

AI’ye yatırım yapma konusundaki kritik ihtiyacına rağmen, şirketler masih AI benimsemesinin önünde büyük engellerle karşılaşıyor. Exasol’un AI ve Analitik Raporu, karar vericilerin yüzde 78’inin en az bir alanda veri bilimi ve makine öğrenimi modellerinde açıklar yaşadığını ve yüzde 47’sinin yeni veri gereksinimlerini uygulamada hız konusunda zorluklar yaşadığını gösteriyor.

Exasol, şirketlerin AI stratejilerini benimsemelerine yardımcı olmak için esneklik, dayanıklılık ve ölçeklenebilirlik sunuyor. AI dağıtımı arttıkça, şirketlerin güçlü veri temelleri oluşturması giderek daha önemli hale gelecektir. Exasol, veri liderlerine ve şirketlere, BI’yi daha hızlı ve daha iyi içgörülere dönüştürmelerine yardımcı olarak destek oluyor.

AI, şirketlerin daha hızlı sonuçlar elde etmesine, kişiselleştirmeyi artırmalarına ve BI manzarasını daha kapsayıcı ve kullanıcı dostu bir alana dönüştürmelerine yardımcı olabilir. BI, genellikle geçmiş verilerin analizini içerir, AI ise BI’nin gelecekteki olayları tahmin etme, öngörüler oluşturma ve istenilen sonuçları elde etmek için eylemler önerme yeteneğini genişletmeye yardımcı olabilir.

Veri okuryazarlığı, AI çağındaki işletmeler için giderek daha önemli hale geliyor. Exasol, müşterileri ve daha geniş topluluğu veri okuryazarlığı konusunda nasıl destekliyor?

Veri okuryazarlığı becerileri, günümüzde veri zengin ortamlarında daha önemli hale geliyor. Endüstriler boyunca, veriyle çalışabilme, anlamlandırma ve iletişimi etkili bir şekilde yapabilme yeteneği vital hale geldi. Ancak hala bir veri okuryazarlığı açığı var.

Veri okuryazarlığı, karmaşık bilgileri yorumlama ve bu bulgulara göre hareket etme becerisini içerir. Ancak genellikle veri erişimi, bir organizasyon içinde sınırlıdır veya sadece belirli bireyler gerekli veri okuryazarlığı becerilerine sahiptir. Bu yaklaşım, veri kullanımına ayrılabilecek zamanı ve kaynakları sınırlar ve veri okuryazarlığı açığı, iş inovasyonuna bir engel oluşturur.

Exasol, veri liderlerine ve şirketlere veri okuryazarlığını teşvik etmekte ve eğitime destek olmakta yardımcı oluyor. Ayrıca, teknoloji yığınlarını optimize etmeleri ve BI araçlarını veri demokratikleşmesi için kullanabilmeleri için şirketlere yardımcı oluyoruz.

Üstün yetenek, esneklik ve maliyet tasarrufu, Exasol’un küresel markalara inovasyon sağladığı üç yol olarak vurgulanıyor. Exasol’un analitik veritabanının bir müşteriye nasıl önemli bir ROI sağladığını örnekleyebilir misiniz?

2023 Forrester Total Economic Impact Study’ye göre, Exasol müşterileri, ilk yatırımın üzerinden üç yıl içinde operasyonel verimliliği, veritabanı performansını ve basit, esnek bir veri altyapısını iyileştirerek yüzde 320’lik bir ROI elde ediyor.

Örneğin, İsviçre’nin rekabetçi sağlık sektörünün liderlerinden biri olan Helsana, modern bir veri ve analitik platformu için Exasol’a başvurdu. Exasol’a geçmeden önce, çeşitli raporlama araçlarına ve farklı teknolojiler ve ETL araçları üzerine kurulan veri ambarlarına sahipti. Bu, karmaşık ve verimsiz bir mimari oluşturdu. Exasol’un Veri Ambarı, şirketin mevcut miras çözümüne kıyasla beş ila on kat daha iyi bir performans gösterdi.

Şimdi, Exasol, Helsana’nın AI yolculuğunda merkezi bir rol oynuyor ve tüm AI modelleri için yapılandırılmış verilerin deposu olarak hizmet veriyor. Exasol ile Helsana ekibi, performansı artırdı, maliyetleri azalttı, esnekliği artırdı ve sağlam bir AI temeli oluşturdu. Tüm bunlar, müşterilerine daha iyi hizmet verme yeteneğini artırdı.

Geleceğe bakıldığında, Exasol’un AI ve analitik alanında inovasyonu sürdürecek olması bekleniyor. Bu alanda gelecekteki trendleri nasıl görüyorsunuz ve Exasol’un bu alanda nasıl bir rol oynayacağını düşünüyorsunuz?

2023, AI’nin geniş çapta benimsenmesine tanık oldu ve bu, birçok organizasyonun aceleci ve kötü tasarlanmış otomasyon deneylerine yol açtı. 2024, AI deneyimi ve temel çalışmalar için bir dönüşüm yılı olacak. Şu ana kadar GenAI’nin主要 uygulamaları, bilgi erişimini sağlayan sohbet botları, müşteri hizmetleri otomasyonu ve yazılım kodlaması için oldu.

Exasol olarak, müşterilerimize değer katmaya ve AI’yi geniş ölçekte benimsemelerine yardımcı olmaya devam etme taahhüdümüz var. Exasol ile müşteriler, BI ve AI’yi entegre edilmiş bir analiz sistemi içinde birleştirebilir. Esnek dağıtım seçeneklerimiz, organizasyonların analiz yığınlarını nerede barındırmak istediklerine karar vermelerine olanak tanır — kamu bulutu, özel bulut veya şirket içinde. Exasol’un Espresso AI’si ile, şirketlerin AI sürümlü analitiklerin değerini, AI yolculuklarının neresinde olurlarsa olsunlar, kullanmalarını sağlayarak destek olmaya devam edeceğiz.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular, Exasol’u (https://www.exasol.com/) ziyaret edebilir.