马修·斯库利恩，Matillion 的 CEO 和创始人 – 采访系列

马修·斯库利恩是 Matillion 的 CEO 和创始人，Matillion 是云数据仓库数据转换软件的领先提供商。

该公司在云时代重新定义了数据转换，作为唯一能够在云中实现真正数据转换的提供商。其独特的 ELT（与 ETL 相比）方法利用了企业选择的云数据仓库的力量来进行数据转换，最大限度地提高了可扩展性、速度和节省。

Matillion 的 800 多个客户包括 Accenture、Amazon (AMZN ) 、Bose、Docusign、Fox、GE、Merck、Siemens、Sony、Splunk、Vistaprint 和 Zapier。

马修有超过 20 年的经验，在商业和技术的交叉点工作，绝大部分时间都是作为软件和 IT 专业人员。

您是一位终身企业家，18 岁时就创立了您的第一家公司。 这家公司叫什么名字？ 回顾过去，有没有什么事情可以做得不同，以提高成功的几率？

那是一家叫 Real Information Systems 的小公司，我们开发和实施了 groupware。 当我在那里时，我在晚上和周末建造了一个早期的 web 内容管理系统，我们成功地将其卖给了一些不错的客户，并且赢得了几个奖项。 在一个颁奖仪式上，我们遇到了一个大型美国公司，后来他们买下了这家公司。

而且我会做什么不同的事情？ 几乎所有事情。 我实际上 17 岁时就参与了这家公司，我的合伙人是一个很好的家伙（我们仍然是朋友），但不是一个很好的商人。 如果我现在拥有当时的技能，我想我们会有一个更成功的业务！ 大多数时候，我学到了关于人际交往的技能 – 业务中的一切（或像软件这样的知识型业务）都取决于人员的质量 – 将他们放在正确的位置，正确的时间 – 并使他们保持一致，并拥有良好的文化。

在这第一次创业之后，您在商业 IT 和软件开发领域工作了 15 年，曾在多家英国和欧洲系统集成商公司工作。 您在这些公司的职责是什么？

我曾在开发人员管理、预售、软件部门的盈利责任等方面工作过，特别是在大型欧洲系统集成商公司中，这给我带来了大量的客户经验。 并且我曾管理过商业智能、软件、SDLC 和集成实践 – 这给我提供了所有我需要的工具来创立 Matillion。

在这些不同的角色中，您是否注意到市场中的空白，促使您创立 Matillion？

我在之前的公司看到过实施商业智能的力量。 并且我看到了一家德国公司，它在中型企业中成功地实施了预先打包的行业垂直商业智能解决方案。 最后，我们与 AWS 合作，并看到云解决方案的趋势。 因此，基于云的、可定制的、完全托管的商业智能解决方案似乎是一个我们可以填补的空白。 这不是我们现在做的事情，但这是我们一开始做的事情，也是我们后来开发 Matillion ETL 的原因，Matillion ETL 现在是我们的业务重点。

2011 年创立 Matillion 后，您说服了三位前老板投资。 这次讨论是如何进行的，您的想法是什么，让他们相信您的项目？

我决定在西班牙度假期间离开工作，创立公司。 我的妻子鼓励我这么做。 我回家后制定了一个商业计划，然后向这三个人推销了它。

我认为（事实上，我知道）他们认为我对云和商业智能的了解不比他们多。 但他们后来告诉我，他们不是支持商业计划 – 而是支持我，因为他们认为我有机会使某件事情成功。

我想这是在我之前与他们合作和为他们工作的 10 多年里形成的。 并且，始终思考你的诚信是件好事。

您如何用尽可能少的词描述 Matillion？

Matillion 是云数据仓库的数据转换工具。

Matillion 和其他解决方案之间的一个关键区别是 Matillion 的 ELT（提取、加载、转换）方法与更常用的 ETL（提取、转换、加载）方法。 您能描述这两种方法以及 ELT 的优势吗？

当数据集成产品进入市场时，它们提供了三种仍然需要的价值：1）提取，2）加载（将数据从源系统加载到数据仓库）和 3）数据转换（连接分散的数据，非规范化，添加价值和商业逻辑和指标）。 换句话说，早期产品使企业数据“分析就绪”，在复杂的 IT 环境中，在规模上，并且作为一个团队。

然而，这些云前的传统产品并不是为云而设计的。 因此，它们运行缓慢，难以管理和扩展，难以采购，并且无法利用云平台的底层力量和功能。

在 2015 年之前，Matillion 专注于为客户在云中构建和管理数据仓库。 我们对无法高效地支持客户业务的产品感到沮丧。 我们需要一个能够提供简单、速度、可扩展性和节省的产品，但这样的产品不存在。 所以我们自己构建了它。 大约五年前，我们推出了 Matillion ETL（提取、加载、转换），这是一种专门为云数据仓库（CDW）设计的工具，包括 Amazon Redshift、Google (GOOGL ) BigQuery 和 Snowflake。

来自不同来源的数据可以轻松收集，但仅仅将其加载到 CDW 中的中心位置并不能产生高质量的数据洞察。 数据必须在使用分析工具或任何下游过程（如机器学习）之前进行转换。 数据转换的缺乏与数据仓库的目的相矛盾，导致客户无法构建和管理复杂的数据模型，或获得高质量的分析。

今天，大多数解决方案仍然提取数据，将其转换为适合报告和分析的原始数据，并将其加载到目标平台（例如关系数据库）中。 因此，ETL 引擎是一种计算资源，必须足够强大（即昂贵）以处理大量需要转换的数据。 此外，运行 ETL 软件的环境不像数据仓库那样设计为可扩展。 因此，随着数据量的增加，这些环境会消耗更多的 IT 资源，在数据链中创建瓶颈，并可能对企业的报告和分析产生负面影响。 这可能导致企业做出缓慢的错误决定，从而错失机会。

我们的 ELT 方法提供了更高的性能和价值，通过将提取和加载合并为一个步骤，直接将数据加载到企业的目标数据平台中，利用 CDW 的处理能力来执行转换。 只需要一件强大的基础设施来推动转换到数据仓库本身。 关系数据库的进步使得在数据库中转换数据变得更容易、更快、更具成本效益。 这导致基础设施、工作负载和开发周期的节省。 企业的数据可以快速迁移并立即可用于转换和分析，以满足当前的业务挑战和需求。

如果 ETL 想要改进其最大的缺点 – 性能 – Matillion 预计结果将是一个 ELT 工作流程。 这是企业利用其数据的最好方法，能够高效、节省成本地进行分析并推动业务增长。

Matillion 创建了 Matillion Data Loader，这是一种免费的基于 SaaS 的数据集成工具。 您能详细描述这个工具及其用户友好性吗？

今天，企业在数据方面有新的需求。 技术格局正在变化。 IT 数据专业人员仍然需要企业级和强大的转换能力，并且总是需要 – 但在使用数据来竞争的公司中，有一种新的数据用户，他们可能不在 IT 部门工作。 这些用户可能在营销、金融和其他业务部门工作。 他们希望使用数据来回答业务问题。 Matillion Data Loader 面向这些用户，并支持企业在云数据旅程的早期阶段。 该产品提高了数据集成的速度和简单性，适用于数据分析专业人员和业务用户。 它是一种轻量级的 SaaS 解决方案，能够让数据分析专业人员和业务用户轻松地使用强大且可扩展的产品迁移数据。 客户可以根据需要逐渐升级到更复杂和更深入的产品（Matillion ETL）。

我们免费提供 Matillion Data Loader。 这已经破坏了市场，并表明了我们致力于满足和服务于企业，无论它们在云数据旅程的哪个阶段，帮助它们有效地访问数据以做出明智的商业决策。

Matillion 能够让企业利用云数据的全部力量，使数据转换更容易、更快、更具成本效益。 您能描述一些这些功能吗？

Matillion ETL 是一款云工具，帮助各个行业、各类规模的企业，以企业级、复杂的数据转换来驱动其在 Amazon Redshift、Snowflake 和 Google BigQuery 上的分析。 我们的产品可以连接、过滤、排名、转换、聚合和转置来自各种来源的数据，以便于云迁移和转换。 它们连接到 Amazon S3 和 Amazon RDS、Google Analytics、客户关系管理门户（如 Salesforce ）、社交媒体平台（Facebook (META ) 和 Twitter）以及支付处理器（Stripe、Paypal），并且允许具有正确权限的用户导入和导出项目或检查实例级别的审计日志中的任务状态。

此外，Matillion 允许管理员设计和安排可重用的、参数驱动的数据作业，并使用 Bash 和 Python 脚本以及组件生成工具来可视化地编排工作流程，包括事务、决策和循环。 也许更有用的是，它允许他们通过单击生成一个可下载的报告，详细说明作业的布局、组件、SQL 和属性。

您是否还有其他关于 Matillion 的信息想要分享？

Matillion 的数据转换技术可以说是今年对企业技术的最大贡献。 Matillion ETL 实际上被 Data Breakthrough Awards 命名为“年度最佳数据技术解决方案”。 我们在云时代重新定义了数据转换，作为唯一能够在云中实现真正数据转换的提供商。 我们的团队为能够为全球数百家企业提供简单、可扩展、速度和节省而感到自豪，我们期待继续支持公司在数据旅程中的进展，特别是当他们试图利用数据来预测未来时。 我们有望帮助他们度过当前全球市场的动荡，并变得更加强大。

感谢您提供的这些精彩的答案，希望了解更多的读者可以访问 Matillion 的创始人 Matillion。