अब तक, ग्राफ़िक्स बाज़ार में वित्तपोषण का सबसे बड़ा दौर न केवल टाइगरग्राफ के लिए, बल्कि पूरे बाज़ार के लिए अच्छी खबर है।
लेखक: जॉर्ज एनाडियोटिस, लेखक: बिग डेटा 2021 निआन 2 यू 17 री -15: 08 जीएमटी (23:08 एसजीटी) |विषय: बिग डेटा एनालिटिक्स
कंपनियां डेटा एकत्र करने में अच्छी हैं और इंटरनेट ऑफ थिंग्स इसे एक नए स्तर पर ले जा रहा है।हालाँकि, सबसे उन्नत संगठन डिजिटल परिवर्तन को आगे बढ़ाने के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं।
हम वास्तव में ग्राफ़िक्स बाज़ार की समीक्षा करने की योजना नहीं बना रहे हैं।लेकिन कभी-कभी समाचार योजना के विकास में बाधा बन सकते हैं, और टाइगरग्राफिक ने घोषणा की कि उसने सीरीज़ सी वित्तपोषण में $105 मिलियन जुटाए हैं, जिसने हमारी योजना को बदल दिया है।
टाइगरग्राफ़ एक ग्राफ़ डेटाबेस प्रदाता है।2017 में स्टील्थ से हटने के बाद से हम इस पर शोध कर रहे हैं। हम 3 वर्षों से अधिक समय में हुई प्रगति को पूरे ग्राफ की कहानी मानते हैं।टाइगरग्राफ की सी सीरीज़ का नेतृत्व टाइगर ग्लोबल द्वारा किया जाता है, जिससे टाइगरग्राफ का कुल वित्तपोषण $170 मिलियन से अधिक हो गया है।
यह टाइगरग्राफ के सीईओ यू जू और सीओओ टॉड ब्लास्का के साथ हमारी बातचीत की पृष्ठभूमि है।हमने टाइगरग्राफ के विकास और संपूर्ण चित्र के विकास पर चर्चा की।
टाइगरग्राफ के साथ हमारा आखिरी संपर्क लगभग एक साल पहले हुआ था, जब COVID-19 संकट शुरू हुआ था।एक साल की लंबी अवधि में, टाइगरग्राफ कई कंपनियों के लिए समायोजन के दौर से गुजरा है।उनमें से, डिजिटल परिवर्तन की तेज़ गति के कारण, डेटा और विश्लेषण प्रदाता परिणामों के मामले में सूची में सबसे ऊपर भी हो सकते हैं।
जू ने कहा कि टाइगरग्राफ के लिए चीजें ऐसी ही हैं।2020 में कंपनी के इतिहास की सबसे अच्छी तिमाही। जू और ब्लास्का ने अलग-अलग सफलता की कहानियां पेश की हैं।ग्राहकों में इंटुइट और जगुआर लैंड रोवर से लेकर ऑस्ट्रेलियाई कराधान कार्यालय तक शामिल हैं।
उन्होंने विशिष्ट आरेखों (जैसे ग्राहक 360 और आपूर्ति श्रृंखला विश्लेषण) से लेकर अधिक असामान्य मामलों (जैसे ब्लॉकचेन विश्लेषण और कर-विरोधी धोखाधड़ी) तक कई उपयोग मामलों का भी उल्लेख किया।सब कुछ ठीक है, लेकिन पूछने के लिए लगभग एक ही सवाल है: हमें वित्तपोषण के एक दौर की आवश्यकता क्यों है?
इसे ध्यान में रखने के लिए, कुछ बातों पर विचार करना होगा।टाइगरग्राफ के अनुभव से उत्पन्न तस्वीर एक बार फिर इस क्षेत्र में अन्य आपूर्तिकर्ताओं के साथ हमारी आम अंतर्दृष्टि की पुष्टि करती है: वे डेटाबेस से प्लेटफ़ॉर्म की ओर बढ़ रहे हैं, ग्राहकों की समस्याओं को हल करने और मूल्य बनाने के करीब हैं।
ग्राफ़ में विस्फोटक वृद्धि देखी गई है, और टाइगरग्राफ़ की फंडिंग इस क्षेत्र में अब तक की सबसे बड़ी फंडिंग है, जो यह साबित करती है।
जू और ब्लास्का ने परिचय दिया कि वे कैसे देखते हैं कि शुरुआती बिंदु के रूप में एक तेज़ और स्केलेबल वितरित ग्राफ़ डेटाबेस कैसे प्राप्त किया जाए।इससे उन्हें कई संगठनों में पैर जमाने का मौका मिला, भले ही पहले उनके पास दिखाने के लिए ज्यादा प्रतिष्ठा या सफलता की कहानियां नहीं थीं।जैसा कि जू ने कहा, संगठनों के पास कुछ प्रकार के उपयोग के मामलों के लिए टाइगरग्राफ का उपयोग करने के अलावा "कोई विकल्प नहीं है"।
इन उपयोग मामलों को वास्तविक समय ग्राफ़ विश्लेषण के रूप में वर्णित किया जा सकता है: ऐसे उत्तर प्राप्त करना जिनके लिए वास्तविक समय कनेक्शन और कई डेटा सेट (आमतौर पर बड़े पैमाने पर डेटा सेट) के ट्रैवर्सल की आवश्यकता होती है।जू ने कहा कि कई मामलों में, ऐसे उपयोग के मामलों के लिए टाइगरग्राफ ही एकमात्र विकल्प है।एक बार अपनाने के बाद, ग्राहकों ने अन्य उपयोग के मामलों में भी इसका उपयोग करना शुरू कर दिया, और आज, टाइगरग्राफ को अक्सर ऑफ़लाइन विश्लेषण के लिए पहले समाधान के रूप में उपयोग किया जाता है, जू ने आगे कहा।
टाइगरग्राफ के स्टैक को ऊपर ले जाने से विज़ुअलाइज़ेशन आईडीई और क्वेरी फ़ंक्शंस जोड़ने जैसी चीज़ों में तब्दील किया जा सकता है।यह कुछ ऐसा है जिसे कंपनी आगे विकसित करना चाहती है, और इसे ऐसे क्षेत्रों तक बढ़ाया जा सकता है जिसे जू "ग्राफ़ बिजनेस इंटेलिजेंस" कहता है।.जू ने "ग्राफ के लिए झांकी" बनाने की टाइगरग्राफ की महत्वाकांक्षा का विस्तार से परिचय दिया।यह सच है कि इस महत्वाकांक्षा को बढ़ावा देने के लिए धन की आवश्यकता हो सकती है।
लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि टाइगरग्राफ के रोडमैप में कोई व्यावहारिक परिचालन पहलू नहीं है।टाइगरग्राफ कुछ समय से एक डेटाबेस-ए-ए-सर्विस उत्पाद चला रहा है और AWS और Microsoft Azure का समर्थन करता है।कंपनी की योजनाओं में Google क्लाउड समर्थन बढ़ाना और बढ़ती उत्पाद मांग को पूरा करने के लिए अपनी टीम का विस्तार करना शामिल है, लेकिन और भी बहुत कुछ है।
अपने क्लाउड उत्पादों पर चर्चा करते समय, टाइगरग्राफ प्रबंधकों ने उल्लेख किया कि वे न केवल Google क्लाउड समर्थन जोड़ना चाहते हैं, बल्कि इसके मौजूदा AWS और Microsoft Azure परतों में अधिक सुविधाएँ और बेहतर एकीकरण भी जोड़ना चाहते हैं।क्या शामिल किया जा सकता है, इस पर चर्चा करते समय, जू ने इस बात पर जोर दिया कि क्लाउड विक्रेताओं द्वारा समर्थित मशीन लर्निंग लाइब्रेरी के साथ एकीकरण एक अच्छा उदाहरण है।
जू ने बताया कि Google के BigQuery को एक उदाहरण के रूप में लेते हुए, मशीन लर्निंग फ़ंक्शंस का एकीकरण डेटा प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म की एक विस्तृत श्रृंखला में किया जा रहा है।विचार सरल है - यह मशीन लर्निंग डेटा को संसाधित करने के लिए आवश्यक डेटा पाइपलाइन को छोटा कर सकता है।इसका उद्देश्य डेटा इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों का काम आसान बनाना है।
जू ने कहा कि ऐसा करने का तरीका SQL में मशीन लर्निंग-उन्मुख एक्सटेंशन को एकीकृत करना है।टाइगरग्राफ की अपनी क्वेरी भाषा है जिसे जीएसक्यूएल कहा जाता है, लेकिन यह विचार कुछ समय से मौजूद है।वास्तव में, ग्राफ़िक्स विक्रेताओं को अन्य कारणों से ऐसा करने की आवश्यकता है।
जैसा कि हम पहले ही बता चुके हैं, जू ने पुष्टि की कि ग्राफ-आधारित मशीन लर्निंग एक ऐसा क्षेत्र है जिस पर व्यापक ध्यान दिया गया है।संक्षेप में, ग्राफ़-आधारित मशीन लर्निंग हर चीज़ को 2 आयामों में कम करने के बजाय, बहुआयामी डेटा का उपयोग करने और कनेक्शन का लाभ उठाने के बारे में है।इसलिए, इस उद्देश्य के लिए ग्राफ़िक्स प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करना समझ में आता है।
ग्राफ़ क्वेरी भाषा के बारे में बात करते समय, जू ने GQL का भी उल्लेख किया।GQL वर्तमान में आईएसओ के तत्वावधान में ग्राफिक्स क्वेरी भाषा का मानकीकरण कर रहा है, और इसे कई आपूर्तिकर्ताओं का समर्थन प्राप्त हुआ है।चूँकि पिछले कुछ समय से हमें इस पहलू से अधिक समाचार नहीं मिले हैं, इसलिए हम जानना चाहते हैं कि स्थिति क्या है।
जू आश्वस्त कर रहा है.उन्होंने उल्लेख किया कि जीक्यूएल ने लगातार प्रगति की है, और हम 2021 से पहले भी परिणाम देख सकते हैं। सभी मानकीकरण कार्यों की तरह, चीजें धीरे-धीरे आगे बढ़ती हैं।यह देखते हुए कि कितने लोग और आपूर्तिकर्ता शामिल हैं, यह उम्मीद की जा सकती है।जू ने आगे कहा कि एसक्यूएल के बाद 40 वर्षों में आईएसओ द्वारा मानकीकृत यह दूसरी क्वेरी भाषा है।
जीक्यूएल पर जू द्वारा उठाया गया एक और मुद्दा यह है कि ग्राफ़ कुंजी-मूल्य डेटाबेस या दस्तावेज़ डेटाबेस की तरह नहीं हैं।उनके पास कोई मानक क्वेरी भाषा नहीं है और उन्हें इस भाषा की आवश्यकता नहीं हो सकती है।ग्राफ़ एक समृद्ध और अधिक जटिल डेटा मॉडल है, जो रिलेशनल मॉडल से भी अधिक समृद्ध है, और इसे प्रोग्रामेटिक रूप से एक्सेस करने का कोई मतलब नहीं है।
क्या इसका मतलब यह है कि संगठन अपने मूल संबंधपरक डेटाबेस को बदलने के लिए उन्हें ग्राफिकल आरेखों से बदल रहे हैं?अभी तक बिल्कुल सही नहीं है, कम से कम अभी तो नहीं, लेकिन यह अच्छा है।जू ने रिकॉर्डिंग सिस्टम के संचालन के एक उदाहरण के रूप में टाइगरग्राफ का उल्लेख किया, लेकिन उल्लेख किया कि फोकस अभी भी विश्लेषण पर है।हालाँकि, कहा गया है कि अधिक से अधिक एप्लिकेशन पहले ग्राफिक्स वाले होंगे।
लेखक: जॉर्ज एनाडियोटिस, लेखक: बिग डेटा 2021 निआन 2 यू 17 री -15: 08 जीएमटी (23:08 एसजीटी) |विषय: बिग डेटा एनालिटिक्स
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पोस्ट समय: मार्च-02-2021