Jusqu'à présent, la plus grande ronde de financement sur le marché graphique n'est pas seulement une bonne nouvelle pour TigerGraph, mais aussi pour l'ensemble du marché.
Auteur : George Anadiotis, Auteur : Big Data 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15 : 08 GMT (23 :08 SGT) |Sujet : Analyse du Big Data
Les entreprises réussissent bien à collecter des données, et l’Internet des objets les amène à un nouveau niveau.Cependant, les organisations les plus avancées l’utilisent pour piloter la transformation numérique.
Nous n’envisageons pas vraiment de revoir le marché graphique.Mais parfois, les nouvelles peuvent entraver le développement du plan, et TigerGraphic a annoncé avoir levé 105 millions de dollars en financement de série C, ce qui a modifié notre plan.
TigerGraph est un fournisseur de bases de données graphiques.Nous l'étudions depuis que nous nous sommes retirés de la furtivité en 2017. Nous considérons les progrès réalisés en plus de 3 ans comme l'histoire de l'ensemble du graphique.La série C de TigerGraph est dirigée par Tiger Global, ce qui porte le financement total de TigerGraph à plus de 170 millions de dollars.
C'est le contexte de notre conversation avec le PDG de TigerGraph, Yu Xu, et le COO Todd Blaschka.Nous avons discuté de l'évolution de TigerGraph et de l'évolution de l'ensemble du tableau.
Notre dernier contact avec TigerGraph remonte à environ un an, lorsque la crise du COVID-19 a commencé.En un an, TigerGraph a traversé une période d'ajustement pour de nombreuses entreprises.Parmi eux, en raison du rythme accéléré de la transformation numérique, les fournisseurs de données et d’analyses pourraient même figurer en tête de liste en termes de résultats.
Xu a dit que pour TigerGraph, c'est ainsi que les choses se passent.Le meilleur trimestre de l'histoire de l'entreprise en 2020. Xu et Blaschka ont connu des réussites différentes.Les clients incluent Intuit et Jaguar Land Rover du bureau australien des impôts.
Ils ont également mentionné de nombreux cas d'utilisation, depuis les diagrammes classiques (tels que l'analyse client 360 et l'analyse de la chaîne d'approvisionnement) jusqu'à des cas plus inhabituels (tels que l'analyse blockchain et la lutte contre la fraude fiscale).Tout va bien, mais il y a presque une question à se poser : pourquoi avons-nous besoin d’un tour de table ?
Pour en tenir compte, il y a quelques éléments à considérer.Le tableau généré par l'expérience de TigerGraph confirme une fois de plus nos visions communes avec d'autres fournisseurs dans ce domaine : ils passent de la base de données à la plateforme, se rapprochent de la résolution des problèmes des clients et de la création de valeur.
Graph a connu une croissance explosive et le financement de TigerGraph est le plus important à ce jour dans le domaine, ce qui le prouve.
Xu et Blaschka ont présenté comme point de départ comment ils envisageaient d'obtenir une base de données de graphiques distribués rapide et évolutive.Cela leur permet de prendre pied dans de nombreuses organisations, même s'ils n'avaient pas beaucoup de réputation ou de réussites à montrer au début.Comme l'a dit Xu, les organisations « n'ont pas d'autre choix » que d'utiliser TigerGraph pour certains types de cas d'utilisation.
Ces cas d'utilisation peuvent être décrits comme une analyse de graphiques en temps réel : obtenir des réponses qui nécessitent une connexion en temps réel et le parcours de nombreux ensembles de données (généralement des ensembles de données massifs).Xu a déclaré que dans de nombreux cas, TigerGraph est le seul choix pour de tels cas d'utilisation.Une fois adopté, les clients ont également commencé à l'utiliser dans d'autres cas d'utilisation, et aujourd'hui, TigerGraph est souvent utilisé comme première solution d'analyse hors ligne, a continué Xu.
Le déplacement de la pile de TigerGraph peut être transformé en éléments tels que l'ajout d'IDE de visualisation et de fonctions de requête.C'est quelque chose que l'entreprise vise à développer davantage et qui peut être étendu à des domaines tels que ce que Xu appelle « Graph Business Intelligence »..Xu a présenté en détail l'ambition de TigerGraph de créer « Tableau for Graph ».Il est vrai que cette ambition peut nécessiter des financements pour la promouvoir.
Mais cela ne veut pas dire que TigerGraph n’a pas d’aspects opérationnels terre-à-terre dans sa feuille de route.TigerGraph exécute un produit de base de données en tant que service depuis un certain temps et prend en charge AWS et Microsoft Azure.Les plans de l'entreprise incluent l'augmentation de la prise en charge de Google Cloud et l'élargissement de son équipe pour répondre à la demande croissante de produits, mais il y a bien plus encore.
Lors de la discussion de ses produits cloud, les responsables de TigerGraph ont mentionné qu'ils souhaitaient non seulement ajouter la prise en charge de Google Cloud, mais également ajouter plus de fonctionnalités et une meilleure intégration à ses couches AWS et Microsoft Azure existantes.En discutant de ce qui pourrait être inclus, Xu a souligné que l'intégration avec les bibliothèques d'apprentissage automatique prises en charge par les fournisseurs de cloud est un bon exemple.
Xu a souligné que, en prenant comme exemple BigQuery de Google, l'intégration des fonctions d'apprentissage automatique est réalisée dans un large éventail de plates-formes de gestion de données.L’idée est simple : elle peut raccourcir le pipeline de données nécessaire au traitement des données d’apprentissage automatique.L’objectif est de faciliter le travail des data ingénieurs et des data scientists.
Xu a déclaré que pour y parvenir, il fallait intégrer des extensions orientées machine learning dans SQL.TigerGraph possède son propre langage de requête appelé GSQL, mais cette idée existe depuis un certain temps.En fait, les fournisseurs de graphiques doivent le faire pour d'autres raisons.
Comme nous l’avons déjà souligné, Xu a confirmé que l’apprentissage automatique basé sur des graphiques est un domaine qui a suscité une large attention.En bref, l’apprentissage automatique basé sur des graphiques consiste à utiliser des données multidimensionnelles et à exploiter les connexions, plutôt que de tout réduire à 2 dimensions.Il est donc logique d’utiliser une plateforme graphique à cet effet.
En parlant du langage de requête graphique, Xu a également mentionné GQL.GQL est actuellement sous les auspices de l'ISO, la normalisation du langage de requête graphique, et a reçu le soutien de nombreux fournisseurs.Comme nous n'avons pas reçu beaucoup de nouvelles à ce sujet depuis un certain temps, nous voulons savoir quelle est la situation.
Xu est rassurant.Il a mentionné que GQL a fait des progrès constants et que nous pourrions voir des résultats avant 2021. Comme tout travail de normalisation, les choses ont tendance à progresser lentement.Compte tenu du nombre de personnes et de fournisseurs impliqués, on peut s’attendre à cela.Xu a ajouté qu'il s'agit du deuxième langage de requête normalisé par l'ISO en 40 ans après SQL.
Un autre point soulevé par Xu sur GQL est que les graphiques ne sont pas comme des bases de données clé-valeur ou des bases de données de documents.Ils ne disposent pas d’un langage de requête standard et n’ont peut-être pas besoin de ce langage.Le graphique est un modèle de données plus riche et plus complexe, qui est également plus riche que le modèle relationnel, et il n'a pas beaucoup de sens d'y accéder par programme.
Cela signifie-t-il que les organisations les remplacent par des diagrammes graphiques pour remplacer leurs bases de données relationnelles d'origine ?Pas encore tout à fait, du moins pas encore, mais c'est bien.Xu a mentionné TigerGraph comme exemple du fonctionnement du système d'enregistrement, mais a mentionné que l'accent était toujours mis sur l'analyse.Cela dit, cependant, de plus en plus d’applications seront d’abord graphiques.
Auteur : George Anadiotis, Auteur : Big Data 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15 : 08 GMT (23 :08 SGT) |Sujet : Analyse du Big Data
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Heure de publication : 02 mars 2021