Hasta ahora, la mayor ronda de financiación en el mercado de gráficos no sólo es una buena noticia para TigerGraph, sino también para todo el mercado.
Autor: George Anadiotis, Autor: Big Data 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Tema: Análisis de Big Data
Las empresas son buenas recopilando datos y el Internet de las cosas los está llevando a un nuevo nivel.Sin embargo, las organizaciones más avanzadas lo están utilizando para impulsar la transformación digital.
Realmente no planeamos revisar el mercado de gráficos.Pero a veces las noticias pueden obstaculizar el desarrollo del plan, y TigerGraphic anunció que ha recaudado 105 millones de dólares en financiación Serie C, lo que cambió nuestro plan.
TigerGraph es un proveedor de bases de datos de gráficos.Lo hemos estado investigando desde que nos retiramos del sigilo en 2017. Consideramos el progreso que ha logrado en más de 3 años como la historia de todo el gráfico.La serie C de TigerGraph está liderada por Tiger Global, lo que eleva la financiación total de TigerGraph a más de 170 millones de dólares.
Estos son los antecedentes de nuestra conversación con el director ejecutivo de TigerGraph, Yu Xu, y el director de operaciones, Todd Blaschka.Discutimos la evolución de TigerGraph y la evolución de la imagen completa.
Nuestro último contacto con TigerGraph fue hace aproximadamente un año, cuando comenzó la crisis del COVID-19.En un período de un año, TigerGraph ha pasado por un período de ajuste para muchas empresas.Entre ellos, debido al ritmo acelerado de la transformación digital, los proveedores de datos y análisis pueden incluso estar en la parte superior de la lista en términos de resultados.
Xu dijo que para TigerGraph, así son las cosas.El mejor trimestre de la historia de la empresa en 2020. Xu y Blaschka han afrontado diferentes historias de éxito.Entre sus clientes se incluyen Intuit y Jaguar Land Rover de la Oficina de Impuestos de Australia.
También mencionaron muchos casos de uso, desde diagramas típicos (como el análisis de clientes 360 y la cadena de suministro) hasta casos más inusuales (como el análisis de blockchain y la lucha contra el fraude fiscal).Todo está bien, pero cabe casi una pregunta: ¿Por qué necesitamos una ronda de financiación?
Para tener esto en cuenta, hay algunas cosas a considerar.La imagen generada por la experiencia de TigerGraph confirma una vez más nuestros puntos de vista comunes con otros proveedores en este campo: están pasando de la base de datos a la plataforma, más cerca de resolver los problemas de los clientes y crear valor.
Graph ha experimentado un crecimiento explosivo y la financiación de TigerGraph es la mayor hasta ahora en el campo, lo que lo demuestra.
Xu y Blaschka presentaron como punto de partida cómo ven cómo obtener una base de datos de gráficos distribuidos rápida y escalable.Esto les permite afianzarse en muchas organizaciones, aunque al principio no tenían mucha reputación o historias de éxito que mostrar.Como dijo Xu, las organizaciones "no tienen más remedio" que utilizar TigerGraph para ciertos tipos de casos de uso.
Estos casos de uso pueden describirse como análisis de gráficos en tiempo real: obtener respuestas que requieren conexión en tiempo real y atravesar muchos conjuntos de datos (generalmente conjuntos de datos masivos).Xu dijo que en muchos casos, TigerGraph es la única opción para tales casos de uso.Una vez adoptado, los clientes también comenzaron a utilizarlo en otros casos de uso y, hoy en día, TigerGraph se utiliza a menudo como la primera solución para el análisis fuera de línea, continuó añadiendo Xu.
Mover la pila de TigerGraph se puede transformar en cosas como agregar IDE de visualización y funciones de consulta.Esto es algo que la empresa pretende seguir desarrollando y que puede ampliarse a áreas como lo que Xu llama “Graph Business Intelligence”..Xu presentó en detalle la ambición de TigerGraph de crear "Tableau for Graph".Es cierto que esta ambición puede requerir financiación para promoverla.
Pero esto no quiere decir que TigerGraph no tenga aspectos operativos realistas en su hoja de ruta.TigerGraph ha estado ejecutando un producto de base de datos como servicio durante algún tiempo y es compatible con AWS y Microsoft Azure.Los planes de la compañía incluyen aumentar el soporte de Google Cloud y ampliar su equipo para satisfacer la creciente demanda de productos, pero hay más.
Al hablar de sus productos en la nube, los gerentes de TigerGraph mencionaron que no solo quieren agregar soporte para Google Cloud, sino que también quieren agregar más funciones y una mejor integración a sus capas existentes de AWS y Microsoft Azure.Al discutir lo que podría incluirse, Xu enfatizó que la integración con bibliotecas de aprendizaje automático respaldadas por proveedores de nube es un buen ejemplo.
Xu señaló que tomando como ejemplo BigQuery de Google, la integración de funciones de aprendizaje automático se está llevando a cabo en una amplia gama de plataformas de gestión de datos.La idea es simple: puede acortar la canalización de datos necesaria para procesar datos de aprendizaje automático.El objetivo es facilitar el trabajo de los ingenieros y científicos de datos.
Xu dijo que la forma de hacerlo es integrando extensiones orientadas al aprendizaje automático en SQL.TigerGraph tiene su propio lenguaje de consulta llamado GSQL, pero esta idea existe desde hace algún tiempo.De hecho, los proveedores de gráficos necesitan hacer esto por otras razones.
Como ya hemos señalado, Xu confirmó que el aprendizaje automático basado en gráficos es un área que ha recibido amplia atención.En resumen, el aprendizaje automático basado en gráficos consiste en utilizar datos multidimensionales y aprovechar conexiones, en lugar de reducir todo a 2 dimensiones.Por tanto, tiene sentido utilizar una plataforma gráfica para este fin.
Al hablar del lenguaje de consulta de gráficos, Xu también mencionó GQL.Actualmente, GQL está bajo los auspicios de ISO, la estandarización del lenguaje de consulta de gráficos, y ha recibido el apoyo de muchos proveedores.Como hace tiempo que no recibimos muchas noticias sobre este aspecto, queremos saber cuál es la situación.
Xu es tranquilizador.Mencionó que GQL ha logrado un progreso constante y es posible que veamos resultados incluso antes de 2021. Como todo trabajo de estandarización, las cosas tienden a progresar lentamente.Teniendo en cuenta la cantidad de personas y proveedores involucrados, esto es de esperar.Xu continuó añadiendo que este es el segundo lenguaje de consulta estandarizado por ISO en 40 años después de SQL.
Otro punto planteado por Xu sobre GQL es que los gráficos no son como bases de datos de valores clave o bases de datos de documentos.No tienen un lenguaje de consulta estándar y es posible que no necesiten este lenguaje.El gráfico es un modelo de datos más rico y complejo, que también es más rico que el modelo relacional, y no tiene mucho sentido acceder a él mediante programación.
¿Significa esto que las organizaciones los están reemplazando con diagramas gráficos para reemplazar sus bases de datos relacionales originales?Todavía no está del todo bien, al menos no todavía, pero está bien.Xu mencionó TigerGraph como ejemplo del funcionamiento del sistema de grabación, pero mencionó que la atención se centra todavía en el análisis.Dicho esto, sin embargo, cada vez más aplicaciones serán gráficas primero.
Autor: George Anadiotis, Autor: Big Data 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Tema: Análisis de Big Data
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Hora de publicación: 02-mar-2021