Setakat ini, pusingan pembiayaan terbesar dalam pasaran grafik bukan sahaja berita baik untuk TigerGraph, tetapi juga untuk seluruh pasaran.
Pengarang: George Anadiotis, Pengarang: Data Besar 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Topik: Analitis Data Besar
Syarikat pandai mengumpul data, dan Internet of Things membawanya ke tahap yang baharu.Walau bagaimanapun, organisasi paling maju menggunakannya untuk memacu transformasi digital.
Kami tidak benar-benar merancang untuk menyemak pasaran grafik.Tetapi kadangkala berita boleh menghalang pembangunan rancangan itu, dan TigerGraphic mengumumkan bahawa ia telah mengumpulkan $105 juta dalam pembiayaan Siri C, yang mengubah rancangan kami.
TigerGraph ialah penyedia pangkalan data graf.Kami telah menyelidiknya sejak kami menarik diri daripada stealth pada 2017. Kami menganggap kemajuan yang telah dicapai dalam lebih daripada 3 tahun sebagai kisah keseluruhan graf.Siri C TigerGraph diterajui oleh Tiger Global, menjadikan jumlah pembiayaan TigerGraph kepada lebih $170 juta.
Ini adalah latar belakang perbualan kami dengan Ketua Pegawai Eksekutif TigerGraph Yu Xu dan COO Todd Blaschka.Kami membincangkan evolusi TigerGraph dan evolusi keseluruhan gambar.
Hubungan terakhir kami dengan TigerGraph adalah kira-kira setahun yang lalu, apabila krisis COVID-19 bermula.Dalam tempoh setahun, TigerGraph telah melalui tempoh pelarasan untuk banyak syarikat.Antaranya, disebabkan oleh kadar transformasi digital yang semakin pantas, penyedia data dan analisis mungkin berada di bahagian atas senarai dari segi keputusan.
Xu berkata bahawa untuk TigerGraph, beginilah keadaannya.Suku terbaik dalam sejarah syarikat pada 2020. Xu dan Blaschka telah menangani kisah kejayaan yang berbeza.Pelanggan termasuk Intuit dan Jaguar Land Rover ke Pejabat Percukaian Australia.
Mereka juga menyebut banyak kes penggunaan, daripada gambar rajah biasa (seperti pelanggan 360 dan analisis rantaian bekalan) kepada kes yang lebih luar biasa (seperti analisis rantaian blok dan anti-penipuan cukai).Semuanya baik-baik saja, tetapi terdapat hampir satu soalan untuk ditanya: Mengapa kita memerlukan pusingan pembiayaan?
Untuk mengambil kira perkara ini, terdapat beberapa perkara yang perlu dipertimbangkan.Gambar yang dijana oleh pengalaman TigerGraph sekali lagi mengesahkan pandangan biasa kami dengan pembekal lain dalam bidang ini: mereka beralih daripada pangkalan data ke platform, lebih dekat dengan menyelesaikan masalah pelanggan dan mencipta nilai.
Graf telah menyaksikan pertumbuhan yang pesat, dan pembiayaan TigerGraph adalah yang terbesar setakat ini dalam bidang ini, yang membuktikannya.
Xu dan Blaschka memperkenalkan cara mereka melihat cara mendapatkan pangkalan data graf teragih yang pantas dan berskala sebagai titik permulaan.Ini membolehkan mereka bertapak dalam banyak organisasi, walaupun mereka tidak mempunyai banyak reputasi atau kisah kejayaan untuk ditunjukkan pada mulanya.Seperti yang dikatakan Xu, organisasi "tidak mempunyai pilihan" selain menggunakan TigerGraph untuk jenis kes penggunaan tertentu.
Kes penggunaan ini boleh digambarkan sebagai analisis graf masa nyata: mendapatkan jawapan yang memerlukan sambungan masa nyata dan melintasi banyak set data (biasanya set data besar-besaran).Xu berkata dalam banyak kes, TigerGraph adalah satu-satunya pilihan untuk kes penggunaan sedemikian.Setelah diterima pakai, pelanggan juga mula menggunakannya dalam kes penggunaan lain, dan hari ini, TigerGraph sering digunakan sebagai penyelesaian pertama untuk analisis luar talian, Xu terus menambah.
Mengalihkan timbunan TigerGraph boleh diubah menjadi perkara seperti menambah IDE visualisasi dan fungsi pertanyaan.Ini adalah sesuatu yang disasarkan oleh syarikat untuk membangunkan lebih jauh, dan boleh diperluaskan ke kawasan seperti apa yang Xu panggil "Graph Business Intelligence"..Xu memperkenalkan secara terperinci cita-cita TigerGraph untuk mencipta “Tableau for Graph”.Memang benar bahawa cita-cita ini mungkin memerlukan pembiayaan untuk mempromosikannya.
Tetapi ini bukan untuk mengatakan bahawa TigerGraph tidak mempunyai aspek operasi yang sederhana dalam peta jalannya.TigerGraph telah menjalankan produk pangkalan data sebagai perkhidmatan untuk beberapa lama dan menyokong AWS dan Microsoft Azure.Rancangan syarikat termasuk meningkatkan sokongan Google Cloud dan mengembangkan pasukannya untuk memenuhi permintaan produk yang semakin meningkat, tetapi terdapat lebih banyak lagi.
Apabila membincangkan produk awannya, pengurus TigerGraph menyebut bahawa mereka bukan sahaja mahu menambah sokongan Google Cloud, tetapi juga mahu menambah lebih banyak ciri dan penyepaduan yang lebih baik pada lapisan AWS dan Microsoft Azure sedia ada.Semasa membincangkan perkara yang mungkin disertakan, Xu menekankan bahawa penyepaduan dengan perpustakaan pembelajaran mesin yang disokong oleh vendor awan adalah contoh yang baik.
Xu menegaskan bahawa mengambil BigQuery Google sebagai contoh, penyepaduan fungsi pembelajaran mesin sedang dijalankan dalam pelbagai platform pengurusan data.Idea ini mudah-ia boleh memendekkan saluran paip data yang diperlukan untuk memproses data pembelajaran mesin.Tujuannya adalah untuk memudahkan kerja jurutera data dan saintis data.
Xu berkata cara untuk melakukan ini ialah dengan menyepadukan sambungan berorientasikan pembelajaran mesin dalam SQL.TigerGraph mempunyai bahasa pertanyaan sendiri yang dipanggil GSQL, tetapi idea ini telah wujud sejak sekian lama.Malah, vendor grafik perlu melakukan ini atas sebab lain.
Seperti yang telah kami nyatakan, Xu mengesahkan bahawa pembelajaran mesin berasaskan graf adalah kawasan yang telah mendapat perhatian yang meluas.Ringkasnya, pembelajaran mesin berasaskan graf adalah tentang menggunakan data berbilang dimensi dan memanfaatkan sambungan, dan bukannya mengurangkan segala-galanya kepada 2 dimensi.Oleh itu, masuk akal untuk menggunakan platform grafik untuk tujuan ini.
Apabila bercakap tentang bahasa pertanyaan graf, Xu juga menyebut GQL.GQL kini berada di bawah naungan ISO, penyeragaman bahasa pertanyaan grafik, dan telah menerima sokongan daripada banyak pembekal.Memandangkan kami tidak menerima banyak berita dari aspek ini untuk sekian lama, kami ingin tahu bagaimana keadaannya.
Xu meyakinkan.Beliau menyebut bahawa GQL telah mencapai kemajuan yang stabil, dan kami mungkin melihat keputusan sebelum 2021. Seperti semua kerja penyeragaman, keadaan cenderung berkembang dengan perlahan.Memandangkan bilangan orang dan pembekal yang terlibat, ini boleh dijangka.Xu seterusnya menambah bahawa ini adalah bahasa pertanyaan kedua yang diseragamkan oleh ISO dalam 40 tahun selepas SQL.
Satu lagi perkara yang dibangkitkan oleh Xu pada GQL ialah graf bukan seperti pangkalan data nilai kunci atau pangkalan data dokumen.Mereka tidak mempunyai bahasa pertanyaan standard dan mungkin tidak memerlukan bahasa ini.Graf ialah model data yang lebih kaya dan lebih kompleks, yang juga lebih kaya daripada model hubungan, dan tidak masuk akal untuk mengaksesnya secara pemrograman.
Adakah ini bermakna organisasi menggantikannya dengan gambar rajah grafik untuk menggantikan pangkalan data hubungan asal mereka?Belum betul, sekurang-kurangnya belum, tetapi ia bagus.Xu menyebut TigerGraph sebagai contoh operasi sistem rakaman, tetapi menyebut bahawa tumpuan masih kepada analisis.Walau bagaimanapun, semakin banyak aplikasi akan menjadi grafik terlebih dahulu.
Pengarang: George Anadiotis, Pengarang: Data Besar 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Topik: Analitis Data Besar
Data memenuhi sains: akses terbuka, kod, set data dan graf pengetahuan untuk penyelidikan pembelajaran mesin dan bidang lain
Dengan mendaftar, anda bersetuju menerima syarat penggunaan dan menerima amalan data yang digariskan dalam dasar privasi.
Anda juga akan melanggan "Kemas Kini Teknologi Hari Ini" ZDNet dan siaran akhbar pengumuman ZDNet secara percuma.Anda boleh berhenti melanggan surat berita ini pada bila-bila masa.
Anda bersetuju untuk menerima kemas kini, makluman dan promosi daripada siri syarikat CBS, termasuk "Kemas Kini Teknikal Hari Ini" ZDNet dan Surat Berita Pengumuman ZDNet.Anda boleh berhenti melanggan pada bila-bila masa.
Dengan mendaftar, anda bersetuju menerima surat berita yang dipilih dan anda boleh berhenti melanggannya pada bila-bila masa.Anda juga bersetuju menerima terma penggunaan dan mengakui pengumpulan data dan amalan penggunaan yang digariskan dalam dasar privasi kami.
90,000 kamera telah dipasang di tempat awam utama di pulau itu, dan kerajaan Singapura juga berharap untuk menggunakan "lebih banyak" peranti "pengubah permainan".
Sambungan peribadi dan berbilang awan bagi IBM Public Cloud kini tersedia.Perbezaannya terletak pada perkhidmatan IBM Cloud PaaS platform.…
Seabin merancang untuk mengambil serius tahun ini pada 2021, kerana ia akan beralih kepada kecerdasan buatan untuk menggunakan lebih baik data yang dikumpul oleh peralatannya.
AMP Cloudera tidak boleh menggantikan kerja yang dilakukan oleh saintis data, tetapi memberikan mereka titik permulaan supaya mereka boleh memfokus pada kod, nuansa dan lelaran untuk kes penggunaan perniagaan.…
DataStax memperkenalkan tanpa pelayan kepada perkhidmatan awan Astranya.Walaupun AWS telah menyediakan perkhidmatan, ini menandakan kali pertama tanpa pelayan memasuki perkhidmatan awan berdasarkan Apache Cassandra…
Menjelang 2025, akan terdapat seramai 819 juta pekerja di rantau Asia Pasifik menggunakan kemahiran digital.Jumlah hari ini ialah 149 juta.Perusahaan mungkin menghadapi kekurangan data, awan dan keselamatan rangkaian yang teruk…
Inilah sebabnya dan bagaimana permulaan yang dicipta oleh sekumpulan penyelidik beberapa bulan lalu menarik pelanggan korporat yang besar dan wang yang banyak
Masa siaran: Mac-02-2021