रसेल गारलैंड, डब्लूएसजेमाइकल स्टोनब्रोकर, जब एक नई कंपनी बनाते हैं
, तो बड़े मुनाफे के लिए प्रयास नहीं करते हैं, इसके बजाय वह एक ऐसा विचार विकसित करने के बारे में सोचते हैं जो पूरे उद्योग में क्रांति ला सकता है।
विकिपीडिया से: स्टोनब्रेकर
मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में एक डेटाबेस विशेषज्ञ और प्रोफेसर है। वह आठ कंपनियों के सह-संस्थापक, एक उद्यमी भी हैं।
इनमें से कुछ स्टार्टअप पहले ही अधिग्रहित किए जा चुके हैं, जिनमें बहुत पहले,
इन्जर्स कॉर्प भी शामिल हैं। , उदाहरण के लिए,
वर्टिका को वर्तमान में
हेवलेट-पैकर्ड द्वारा अधिग्रहित किया गया है, लेन-देन
की राशि का खुलासा नहीं किया गया था। कई पदों में से एक वर्तमान में
पैराडिग्म 4 इंक में प्रौद्योगिकी निदेशक (सीटीओ) है, एक गुप्त स्टार्टअप जो बड़े डेटासेट के लिए एनालिटिक्स विकसित करता है।
स्टोनब्रेकर ने कई प्रसिद्ध उद्यम पूंजी फर्मों के साथ काम किया है, जिसमें
एक्सेल पार्टनर्स, बेसेमर वेंचर पार्टनर्स, हाइलैंड कैपिटल पार्टनर्स, क्लेन पर्किन्स काफिल्ड एंड बायर्स, न्यू एंटरप्राइज एसोसिएट्स और सिग्मा पार्टनर्स शामिल हैं ।
माइकल डेटा वेयरहाउसिंग (प्रबंधन और एनालिटिक्स दोनों) में नवाचार की अगली लहर के अग्रणी विचारकों में से एक है, जिसे "
बड़ा डेटा " कहा जाता है। उन्होंने हाल ही
में मैसाचुसेट्स टेक्नोलॉजी लीडरशिप काउंसिल द्वारा आयोजित एक कार्यक्रम में इस विषय पर एक चर्चा की।
हमने उद्यम और इसकी परियोजनाओं के बारे में माइक स्टोनब्रेकर से बात की। यहाँ संपादित किया गया है
प्रश्न: क्या आप स्टार्टअप बनाता है?
उत्तर: मैं आपको ऐतिहासिक पृष्ठभूमि देता हूं। पहली कंपनी जिसकी मैंने स्थापना की थी, वह थी इंगर्स कॉर्प। - उसी नाम का लोकप्रिय संबंधपरक डीबीएमएस वहां विकसित हुआ। मैं बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में एक सहायक प्रोफेसर था और जून 1970 में
टेड कोडेड रिलेशनल डेटाबेस पर मूल लेख पढ़ा। तुरंत ही टेड कॉड के अनुयायियों के बीच एक अंतर था, जो सोचते थे कि पहिया के आविष्कार के बाद से रिलेशनल डेटाबेस सबसे अच्छी खोज थे, और पारंपरिक बहुमत ने कहा: "हम इसे प्रभावी रूप से महसूस नहीं कर सकते, क्योंकि हम नई भाषाओं को नहीं समझते हैं। " यह स्पष्ट हो गया कि इन विचारों के गंभीर कार्यान्वयन की आवश्यकता थी।
1972 में, हमने एक शोध प्रोटोटाइप के रूप में बर्कले में
इंगर्स पर काम करना शुरू किया और 1975 तक, बहुत काम किया। प्रोटोटाइप संचालन में पहुंचने पर अधिकांश अनुसंधान परियोजनाएं, कार्यान्वयन की सफलता को बताती हैं और अगले विचार पर आगे बढ़ती हैं। किसी कारण के लिए, हम वास्तव में कार्यात्मक
Ingres DBMS प्राप्त करना जारी रखा। 1977 या 1978 के आसपास, इंग्रेस ने बहुत अच्छा काम किया और हमारे पास लगभग 100 बाहरी उपयोगकर्ता थे। एरिज़ोना स्टेट यूनिवर्सिटी भी अपने छात्र लेखांकन डेटाबेस के लिए Ingres का उपयोग करने के लिए सहमत हो गया, लेकिन पूरी परियोजना लैंडफिल में चली गई जब यह स्पष्ट हो गया कि उस समय तक यूनिक्स के लिए कोई प्रोग्रामिंग भाषा COBOL नहीं थी, और उन्होंने केवल COBOL का उपयोग किया था, और यह परियोजना का पतन था।
यह स्पष्ट हो गया कि यदि हम मानक से कुछ अलग करना चाहते हैं - तो इंग्रज के वास्तविक उपयोग में एक गंभीर कार्यान्वयन प्राप्त करने के लिए - हम एक अकादमिक प्रोटोटाइप के साथ ऐसा नहीं कर सकते। फिर हमने कहा, "यूरेका!", चलो हमारी कंपनी बनाएँ। इससे
इंग्रेज कॉर्प का निर्माण हुआ। 1980 में। इंग्रज ने वास्तव में अच्छा काम किया।
एक बार जब आप (कंपनी) शुरू कर देते हैं, तो आप समझते हैं कि यदि आपके पास नए विचार हैं, यदि आप चाहते हैं कि वे प्रकाश को देखें, तो आपको या तो विचार को खींचने के लिए एक कंपनी ढूंढनी होगी या आपको अपनी खुद की कंपनी शुरू करनी होगी। और मेरा अनुभव बताता है कि कम से कम मेरे लिए, अपनी खुद की कंपनी को व्यवस्थित करना कई बार आसान है। सामान्य मॉडल ऐसा है जब मेरे पास नए विचार हैं और मुझे लगता है कि उनके पास व्यावसायिक संभावनाएं हैं, तो विश्वविद्यालय के अंदर मैं उद्यम पूंजीपतियों को आकर्षित करने के लिए पर्याप्त कार्य क्षमता प्राप्त करना चाहूंगा जो निवेश करने के लिए तैयार हैं।
प्रश्न: आप कैसे तय करते हैं कि कौन सी उद्यम फर्म आपके लिए सही हैं?
उत्तर: आपको उद्यम पूंजीपतियों से अधिक धन प्राप्त करने की आवश्यकता है। पहली और सबसे महत्वपूर्ण बात जो मैं चाहता हूं कि किसी को सफल बनाने के लिए कड़ी मेहनत करनी चाहिए। दूसरे, मुझे किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता है जिसके पास वास्तव में अच्छे संपर्क और संपर्क हों। अधिकांश उद्यम पूंजीपति वास्तव में स्मार्ट हैं। और अंत में, मैं किसी ऐसे व्यक्ति के साथ व्यवहार करना चाहता हूं जिसके साथ मैं मिल सकता हूं।
प्रश्न: कंपनी शुरू करते समय संभावित लाभ के बारे में आप कितना सोचते हैं?
उत्तर: मैं कभी नहीं सोचता। इंगर्स, रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम के मामले में, नए विचार थे, और मैं उनके बारे में भावुक था। वे डेटाबेस बाजार में 25 साल से अधिक जीवित रहे हैं। इससे मुझे बहुत संतुष्टि मिलती है। यह एक प्रतिमान बदलाव की ओर जाता है। यह वही है जो मुझे मूल रूप से प्रेरित करता है - बेहतर के लिए परिवर्तन।
प्रश्न: आप उन उद्यमियों के लिए क्या सलाह देंगे जो अपना खुद का व्यवसाय शुरू करना चाहते हैं?
उत्तर: आपको जो चाहिए वह एक अच्छा विचार है और टीम की मुख्य रीढ़ है, इस विचार को आगे बढ़ाने के लिए, आपको कम से कम एक बिक्री या विपणन निदेशक और कार्यान्वयन पर काम करने वाले सुपर सक्षम प्रोग्रामर की आवश्यकता होगी। मेरा मानना है कि उद्यम पूंजी समुदाय इन तीन विशेषताओं का मूल्यांकन करने में बहुत सक्षम है। लेकिन अगर आपके पास सभी तीन घटक नहीं हैं, तो मुझे लगता है कि वित्त पोषण प्राप्त करना बहुत मुश्किल होगा।
सबसे बड़ा प्लस, जैसा कि मैं इसे देखता हूं, यह है कि मेरे पास अब अनुभव है, और मेरे लिए अगली परियोजना करना बहुत आसान होगा। लेकिन यदि आपके पास "क्रेडिट इतिहास" नहीं है, तो उद्यम पूंजी समुदाय आपसे पूछेगा। यह पुस्तक / फिल्म "कैच -22" (
कैच 22 ) में है।
एक और बात, मैं जोड़ना चाहता हूं कि आधुनिक प्रणालियों का सॉफ्टवेयर अधिक से अधिक जटिल होता जा रहा है। संघीय सरकारी संस्थान, जो आमतौर पर अनुसंधान के लिए धन प्रदान करते हैं, अब वाणिज्यिक बुनियादी ढांचे में निवेश करने के लिए लगभग अनिच्छुक हैं। इसलिए यदि आप ऐसे फंड प्राप्त करना चाहते हैं जो वास्तव में काम करते हैं, तो आपके पास पारंपरिक शोध फंडिंग चैनलों के बाहर देखने के अलावा कोई विकल्प नहीं है।
प्रश्न: आपके पास वर्तमान में दो कंपनियों
VoltDB और
Paradigm4 में CTO के पद हैं। क्या इस समय आपकी मुख्य परियोजनाएं हैं?
उत्तर: हाँ। यह सब
वर्टिका से शुरू हुआ। यह स्पष्ट हो गया कि आपको डेटा वेयरहाउसिंग सिस्टम को जल्दी से काम करने की आवश्यकता है, स्टोरेज को कॉलम में व्यवस्थित करें, जहां आपको डेटा कॉलम-टू-कॉलम को व्यवस्थित करने की आवश्यकता है, यह लाइन-बाय-लाइन स्टोरेज की तुलना में बहुत तेजी से काम करता है, जहां डेटा लाइन-बाय-लाइन संग्रहीत होता है। इसने मुझे बाजार के लिए "वर्टिकल" टूल्स के बारे में सोचा, क्योंकि डेटा वेयरहाउस मार्केट में ऐसे वर्टिकल टूल्स साधारण टूल्स को तोड़ देंगे।
VoltDB ऊर्ध्वाधर बाजार के लिए एक उपकरण है, यह ऑनलाइन लेनदेन प्रसंस्करण पर केंद्रित है।
Paradigm4 ऊर्ध्वाधर बाजार के लिए एक विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया उपकरण है, जो एकीकृत विश्लेषिकी और विज्ञान के क्षेत्रों पर केंद्रित है, और इस बाजार की विशेषताओं का उपयोग एक कार्यान्वयन बनाने के लिए करता है जो कि
वर्टिका और
वोल्टीडीबी दोनों से पूरी तरह से अलग है।
मैं कस्टम निर्मित उपकरणों का एक भावुक प्रशंसक हूं, जैसा कि "एक आकार सभी मामलों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है," और यदि आप विशिष्ट ऊर्ध्वाधर बाजारों की विशेषताओं का लाभ उठाने का निर्णय लेते हैं, तो आप मानक समाधानों का उपयोग करते समय की तुलना में तेजी से एक या दो आदेशों की गति से समाधान प्राप्त कर सकते हैं। वर्तमान - मैं उन्हें प्यार से "हाथी" कहता हूं - संबंधपरक डेटाबेस के मुख्य आपूर्तिकर्ता, "सभी को एक कंघी करना," सभी अवसरों के लिए एक मानक उपकरण प्रदान करना।
नाटकीय परिवर्तन होते हैं क्योंकि अगर आपने कुछ साल पहले एक सवाल पूछा था, तो लोग एनालिटिक्स से क्या चाहते हैं, उन्होंने कहा: "मैं कर्मचारियों के औसत वेतन जानना चाहता हूं, जो विभाग द्वारा समूहीकृत है।" लेकिन कई ऊर्ध्वाधर बाजारों में, लोगों ने पाया है कि वे अधिक जटिल विश्लेषणात्मक एल्गोरिदम के लिए तरीके चाहते हैं, जैसे कि स्व-शिक्षण एल्गोरिदम। इसका विस्तार करने का सबसे आसान तरीका है: वॉल स्ट्रीट ई-ट्रेडर्स, वे ज्यादातर स्टॉक मार्केट व्यवहार का निर्माण करते हैं, और फिर, जब यह अपने मॉडल के अनुसार काम नहीं करता है, तो वे खरीदारी या बिक्री करते हैं। वे बहुत जटिल विश्लेषण करते हैं। बाजारों की एक पूरी श्रृंखला है जहां जटिल विश्लेषिकी निर्णय लेते हैं। तदनुसार,
Paradigm4 जैसे समाधान बहुत अच्छी तरह से काम करेंगे, क्योंकि वे तेज, स्व-शिक्षण एल्गोरिदम पर आधारित हैं।
प्रश्न: क्या आपकी योजनाओं में कोई अन्य योजना है?
उत्तर: मैं अब जो सोच रहा हूं वह अधिकांश वैश्विक उद्यमों -
डेटा एकीकरण के लिए एक बड़ी समस्या है। एक विशिष्ट बड़े उद्यम में कई हजार उत्पादन डेटाबेस सिस्टम होते हैं, एक नियम के रूप में, विभिन्न समूहों में, सभी डेटा को एकीकृत करने के कार्यों के बारे में सोचे बिना। मैं इसके बारे में सोचता हूं। यह वही है जो मैं मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में काम कर रहा हूं। अगर मैं कुछ ऐसा कर रहा हूं जो व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य है, तो मैं अगले स्टार्टअप को लॉन्च करने के बारे में सोचूंगा। मेरे लिए, यह पूरी तरह से एक अच्छे विचार के कारण है, क्योंकि एक अच्छे विचार के बिना कहीं भी जाने का कोई रास्ता नहीं है।