Finora, il più grande round di finanziamento nel mercato della grafica non è solo una buona notizia per TigerGraph, ma anche per l’intero mercato.
Autore: George Anadiotis, Autore: Big Data 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Argomento: Analisi dei Big Data
Le aziende sono brave a raccogliere dati e l’Internet delle cose lo sta portando a un nuovo livello.Tuttavia, le organizzazioni più avanzate lo utilizzano per guidare la trasformazione digitale.
Non abbiamo realmente intenzione di rivedere il mercato della grafica.Ma a volte le notizie possono ostacolare lo sviluppo del piano e TigerGraphic ha annunciato di aver raccolto 105 milioni di dollari in finanziamenti di serie C, cosa che ha cambiato il nostro piano.
TigerGraph è un fornitore di database a grafo.Lo stiamo ricercando da quando ci siamo ritirati dalla modalità stealth nel 2017. Consideriamo i progressi compiuti in più di 3 anni come la storia dell'intero grafico.La serie C di TigerGraph è guidata da Tiger Global, portando il finanziamento totale di TigerGraph a oltre 170 milioni di dollari.
Questo è lo sfondo della nostra conversazione con il CEO di TigerGraph Yu Xu e il COO Todd Blaschka.Abbiamo discusso dell'evoluzione di TigerGraph e dell'evoluzione dell'intero quadro.
Il nostro ultimo contatto con TigerGraph è avvenuto circa un anno fa, quando è iniziata la crisi COVID-19.Nell’arco di un anno, TigerGraph ha attraversato un periodo di aggiustamento per molte aziende.Tra questi, a causa del ritmo accelerato della trasformazione digitale, i fornitori di dati e analisi potrebbero addirittura essere in cima alla lista in termini di risultati.
Xu ha detto che per TigerGraph le cose stanno così.Il miglior trimestre nella storia dell'azienda nel 2020. Xu e Blaschka hanno affrontato diverse storie di successo.Tra i clienti figurano Intuit e Jaguar Land Rover per l'Ufficio fiscale australiano.
Hanno menzionato anche molti casi d'uso, da diagrammi tipici (come l'analisi del cliente a 360 gradi e la catena di fornitura) a casi più insoliti (come l'analisi blockchain e l'antifrode fiscale).Va tutto bene, ma c’è quasi una domanda da porsi: perché abbiamo bisogno di un round di finanziamento?
Per tenerne conto, ci sono alcune cose da considerare.Il quadro generato dall'esperienza di TigerGraph conferma ancora una volta le nostre intuizioni comuni con altri fornitori in questo campo: si stanno spostando dal database alla piattaforma, più vicini alla risoluzione dei problemi dei clienti e alla creazione di valore.
Graph ha registrato una crescita esplosiva e il finanziamento di TigerGraph è il più grande finora nel settore, il che lo dimostra.
Xu e Blaschka hanno illustrato come vedono come ottenere un database a grafo distribuito veloce e scalabile come punto di partenza.Ciò consente loro di prendere piede in molte organizzazioni, anche se all'inizio non avevano molta reputazione o storie di successo da mostrare.Come ha affermato Xu, le organizzazioni “non hanno altra scelta” se non quella di utilizzare TigerGraph per determinati tipi di casi d’uso.
Questi casi d'uso possono essere descritti come analisi di grafici in tempo reale: ottenere risposte che richiedono connessione in tempo reale e attraversamento di molti set di dati (solitamente set di dati enormi).Xu ha affermato che in molti casi TigerGraph è l'unica scelta per tali casi d'uso.Una volta adottato, i clienti hanno iniziato a utilizzarlo anche in altri casi d'uso e oggi TigerGraph viene spesso utilizzato come prima soluzione per l'analisi offline, ha continuato Xu.
Lo spostamento verso l'alto dello stack di TigerGraph può essere trasformato in cose come l'aggiunta di IDE di visualizzazione e funzioni di query.Questo è qualcosa che l'azienda intende sviluppare ulteriormente e può essere esteso ad aree come quella che Xu chiama "Graph Business Intelligence"..Xu ha introdotto in dettaglio l'ambizione di TigerGraph di creare “Tableau for Graph”.È vero che questa ambizione potrebbe richiedere finanziamenti per promuoverla.
Ma questo non vuol dire che TigerGraph non includa aspetti operativi concreti nella sua tabella di marcia.TigerGraph esegue da tempo un prodotto database-as-a-service e supporta AWS e Microsoft Azure.I piani dell'azienda includono l'aumento del supporto di Google Cloud e l'espansione del proprio team per soddisfare la crescente domanda di prodotti, ma c'è di più.
Discutendo dei suoi prodotti cloud, i manager di TigerGraph hanno affermato di voler non solo aggiungere il supporto di Google Cloud, ma anche di aggiungere più funzionalità e una migliore integrazione ai livelli AWS e Microsoft Azure esistenti.Discutendo su cosa potrebbe essere incluso, Xu ha sottolineato che l’integrazione con le librerie di machine learning supportate dai fornitori di cloud è un buon esempio.
Xu ha sottolineato che, prendendo come esempio BigQuery di Google, l'integrazione delle funzioni di apprendimento automatico viene effettuata in un'ampia gamma di piattaforme di gestione dei dati.L'idea è semplice: può abbreviare la pipeline di dati necessaria per elaborare i dati di machine learning.Lo scopo è facilitare il lavoro degli ingegneri e dei data scientist.
Xu ha affermato che il modo per farlo è integrare estensioni orientate al machine learning in SQL.TigerGraph ha il proprio linguaggio di query chiamato GSQL, ma questa idea esiste da qualche tempo.In effetti, i fornitori di grafica devono farlo per altri motivi.
Come abbiamo già sottolineato, Xu ha confermato che l’apprendimento automatico basato su grafici è un’area che ha ricevuto ampia attenzione.In breve, l’apprendimento automatico basato su grafici riguarda l’utilizzo di dati multidimensionali e lo sfruttamento delle connessioni, anziché ridurre tutto a 2 dimensioni.Pertanto, ha senso utilizzare una piattaforma grafica per questo scopo.
Quando si parla di linguaggio di query sui grafici, Xu ha menzionato anche GQL.GQL è attualmente sotto l'egida dell'ISO, la standardizzazione del linguaggio di interrogazione grafica, e ha ricevuto il sostegno di numerosi fornitori.Dato che da tempo non riceviamo molte notizie su questo aspetto, vogliamo sapere quale è la situazione.
Xu è rassicurante.Ha detto che GQL ha fatto progressi costanti e potremmo vedere risultati anche prima del 2021. Come tutto il lavoro di standardizzazione, le cose tendono a progredire lentamente.Considerando quante persone e fornitori sono coinvolti, questo è prevedibile.Xu ha continuato aggiungendo che questo è il secondo linguaggio di query standardizzato dall'ISO in 40 anni dopo SQL.
Un altro punto sollevato da Xu su GQL è che i grafici non sono come i database di valori-chiave o i database di documenti.Non hanno un linguaggio di query standard e potrebbero non aver bisogno di questo linguaggio.Il grafico è un modello di dati più ricco e complesso, che è anche più ricco del modello relazionale, e non ha molto senso accedervi a livello di codice.
Ciò significa che le organizzazioni li stanno sostituendo con diagrammi grafici per sostituire i database relazionali originali?Non ancora del tutto giusto, almeno non ancora, ma va bene.Xu ha citato TigerGraph come esempio del funzionamento del sistema di registrazione, ma ha affermato che l'attenzione è ancora sull'analisi.Detto questo, tuttavia, sempre più applicazioni riguarderanno innanzitutto la grafica.
Autore: George Anadiotis, Autore: Big Data 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Argomento: Analisi dei Big Data
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Orario di pubblicazione: 02-marzo-2021