被解雇的周五之后，他押上一切做了一家鸭子数据库公司

关联

人物 Jordan Tigani

公司 MotherDuck · DuckDB · BigQuery · Snowflake

概念 智能体 · 仪表盘 · 数据仓库 · 开源 · SaaS · Claude

在数据库行业待了十几年、参与创建了 Google BigQuery 的 Jordan Tigani，做客 Beyond Coding 播客，聊了 MotherDuck 的由来、和开源数据库 DuckDB 之间少见的合作模式，以及他眼中 AI 时代数据分析的样子。

故事从一个周五早上被解雇开始。

被解雇之后，一个想法三天拿到投资

Tigani 原本是 SingleStore 数据库公司的首席产品官，一个周五早上被解雇了。他说这打击来得像一吨砖头砸下来。

他一直觉得有人应该把开源数据库 DuckDB 做成云服务，转念一想：我做过两次数据库云服务了，也许这个人就是我自己。

他先联系上 DuckDB 的创始人 Hannes 和 Mark，对方说不想做云服务，只想专注做数据库本身。

随后他跟一位投资人聊了 15 分钟，对方直接说：好主意，我要投。第二天，Redpoint 之外的其他投资人也都问他要多少钱。

他随口说了 500 万美元——「我完全不知道，我甚至不知道这些人是谁」——对方说行。

一周后他坐下来认真想：这是对自己的一个赌注，「我不确定我这辈子还会不会有这么好的想法，所以不如就去干。」

另一个理由很朴素：他待过文化极好的公司，也待过有毒的公司，与其赌别人，不如自己建一个——失败了至少只能怪自己。

MotherDuck 和 DuckDB 是什么关系？

市面上开源公司的常见做法有两种：一种是公司先存在，把一部分开源出去聚人气；

另一种是开源维护者自己建公司，把某些功能锁起来收费。MotherDuck 走了第三条路。

DuckDB Labs 是独立的非营利性开源公司，专注把数据库本身做好，没有任何压力去改许可证或从开源里抽东西。

MotherDuck 是商业公司，做的是托管版 DuckDB 云服务——他们不是卖 DuckDB，而是替你运行它。

为了让两边真正绑在一起，MotherDuck 创立时给了 DuckDB 创始人联合创始人股份，让他们也从中受益。

这个结构很关键：做云服务往往需要改动底层项目，MotherDuck 在 DuckDB 里留了不少只给自己用的接口，也贡献了大量代码——大约 1000 次提交。

Tigani 说，如果这个模式成了，可以成为其他开源项目的样板；失败了，就是一个警示故事。

Snowflake 上市帮了他一个大忙

为什么投资人这么痛快？Tigani 归结为三件事凑到了一起。当时 Snowflake 刚刚上市，是当时规模最大的 IPO，所有错过它的人都在找下一个 Snowflake。

DuckDB 本身增长很快，是有群众基础的开源项目。再加上他本人参与创建了 BigQuery、管过工程和产品，有实打实的信誉。

如果有人要在 DuckDB 上建东西，为什么不是我呢。

创始团队有 11 个人：老同事、老客户，还有纯粹喜欢 DuckDB 的人。

他说团队够资深的好处，是能直接跳过那些显而易见但错误的设计方案。

产品节奏是这样的：3 到 4 个月做出第一个能演示的版本，一年到测试版，再一年做到人们愿意付钱的程度。

中间一个难点是，如今数据仓库的基本功门槛已经很高——要可靠、不能丢数据、结果必须正确，这些做不到，没人会真的拿来用。

AI 怎么改变数据分析？让销售直接问数据

过去 6 个月里，Tigani 看清了一件事：AI 正在改变人和数据打交道的方式。

他们发现 Claude 很擅长做数据可视化，于是做了 Dives——AI 生成的、可分享的实时图表，相当于打了兴奋剂的 BI。

又做了 Flights，让用户用一句话就让 AI 写好数据管道，本质上就是定时运行的 Python 代码。

再加一个贯穿全局的上下文层 Guides，和一个正在做的智能体界面。

他的愿景是：不懂 SQL、不懂管道的业务人员，直接跟系统对话就能把数据问题解决。MotherDuck 内部最有意思的用户是销售。

放一个销售去用智能体，他的第一个问题是「我今天该找哪些客户聊？」

——这不是分析师会问的问题，但 Claude 能把工单、使用量、新闻拼在一起给出不错的答案。

销售负责人的第一个问题是「我业务的三大风险是什么」。 数据团队不会主动做这种报告。

那 AI 出错、胡编怎么办？Tigani 的回答是：

恰恰因为提问的是贴近业务的销售，他们最容易发现结果哪里不对——「我知道这个客户根本没用这个功能，为什么这里显示有？」

业务人员的直觉是最快的纠错机制。 就像自动驾驶：不完美，但可以比人强。

仪表盘死了吗？

团队内部辩论过仪表盘已死这个话题——Tigani 几年前写过一篇流传很广的文章《Big Data is Dead》，标题就是借用别人喊了十年的仪表盘已死。

他的结论是：仪表盘不会死，但角色会变。传统交互式 BI 能回答的问题范围很窄，你只能下钻、拆分聚合，没法继续追问为什么。

有了 AI，你可以盯着仪表盘说「这个数字不对劲，今天发生了什么？」然后让 Claude 去挖。

他自己的做法就是两者结合：每天看八遍那几个固定仪表盘，因为那是团队对业务的共同心智模型，而异常的深挖交给 AI。

想进数据库行业的工程师，最该学什么？

Tigani 的建议可能出乎意料：写作。

他坦承自己当年写作又慢又痛苦，至今每次写东西都要拖延、吃软糖、绕着房子转圈——写代码能进入心流，写作从来没有。

但他与人合著过一本讲 BigQuery 的书，写作过程中不断发现产品里这个命令太怪了、那个接口不对劲，很多 BigQuery 的改进就是这么来的。

他说，工程师最重要的技能之一就是能写清楚东西；

如今把四个要点丢给 Claude 生成 30 页文档很省事，但真正的信息量还是那四个要点，那是骗自己。

另一个建议是别只盯着技术内核。数据库公司需要存储、基础设施、界面、AI 等各种工程师，而且公司最终靠核心技术活命。

但他职业生涯里做过让自己自豪、倾注心血却没人用的项目——「如果做出来的东西没人用，那就等于没做过。」

理解用户、理解产品、理解商业，才是工程师的超能力。

最后，为什么满公司都是鸭子？

公司名叫 MotherDuck，产品叫 Flights、Dives、Guides，员工穿鸭子背带裤、戴奇怪的鸭子帽。

Tigani 说，产品名里带动物，你有两个选择：要么假装没这回事、装酷，要么彻底拥抱。他们选了后者。

理由很实际：创业公司面临的是一场注意力之战，有趣的品牌能带来关注。

愿意显得有点傻，本身就是一种筛选——加入的人都是能自嘲、有底气的人。

数据库行业普遍很严肃，对手们都很严肃，而他们相信，一边赢一边笑，本身就可以是成功的方式。

【背景】DuckDB 是一款轻量的开源分析型数据库，常被拿来与 SQLite 相比，适合在笔记本电脑上直接跑数据分析；BigQuery 是 Google 的云端数据仓库。

本集带走

• MotherDuck 和 DuckDB Labs 是两个独立组织：前者做商业云服务并给了对方联合创始人股份，这种利益绑定的开源合作模式在业内很少见。
• Tigani 从被解雇到拿到两笔投资只用了几天，踩中的时机包括 Snowflake 上市后投资人寻找下一个目标、DuckDB 快速增长、以及他本人的 BigQuery 履历。
• AI 正在让销售、市场等业务人员绕过数据团队直接提问——我该找哪些客户聊这类问题只有一线业务者才会问，也只有他们能最快发现 AI 回答里的错误。
• 给工程师的建议：学会写作，理解用户和商业；只钻研技术内核而忽视外圈，做出来的东西可能等于没做。
• 品牌敢自嘲也是一种竞争策略：在注意力稀缺的时代，愿意显得傻一点，反而能赢。

如果你造出来的东西没人用，那它就等于没有被造出来过。
If you build something that nobody uses, it might as well have not been built.
—— Jordan Tigani · [00:57]

我不确定我这辈子还会不会有这么好的另一个点子，所以不妨放手一搏。
I’m not sure I’ll ever have another idea that’s this good, so I might as well go for it.
—— Jordan Tigani · [01:11]

你所有的创新代币都花在构建开源项目上，而不是花在交付上。
All your innovation tokens are being spent on that versus on the delivery.
—— Jordan Tigani · [10:56]

让业务用户来做这件事，他们才是真正能发现结果哪里微妙出错的人。
By having the business users do it, they’re the ones that can actually spot when it’s subtly wrong.
—— Jordan Tigani · [22:30]

业务中其他人提出的问题，不必经过能把事情搞清楚的守门人。
Questions that other people have in the business don’t have to go through gatekeepers who can figure things out.
—— Jordan Tigani · [24:31]

归根结底，如果你是一家数据库公司或基础设施公司，你的生死基本上取决于核心技术的强弱。
If you’re a database company or an infrastructure company, you kind of live or die based on the strength of the core technology.
—— Jordan Tigani · [31:58]

作为一个工程师，对「用户真正想要什么」以及「如何构建真正有吸引力的东西」视而不见，也是一种失败的配方。
It’s also a recipe as an engineer to have blinders about what do users actually want and how do you build something that’s actually compelling?
—— Jordan Tigani · [32:25]

但我确实认为，如果只能学一项技能，那就是写作。
But I do think if there’s one skill to learn, I think it would be writing.
—— Jordan Tigani · [38:05]