Até agora, a maior rodada de financiamento no mercado gráfico não é apenas uma boa notícia para a TigerGraph, mas também para todo o mercado.
Autor: George Anadiotis, Autor: Big Data 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15:08 GMT (23:08 SGT) |Tópico: Análise de Big Data
As empresas são boas na recolha de dados e a Internet das Coisas está a levar isso a um novo nível.No entanto, as organizações mais avançadas estão a utilizá-lo para impulsionar a transformação digital.
Na verdade, não estamos planejando revisar o mercado gráfico.Mas às vezes as notícias podem atrapalhar o desenvolvimento do plano, e a TigerGraphic anunciou que arrecadou US$ 105 milhões em financiamento da Série C, o que mudou nosso plano.
TigerGraph é um provedor de banco de dados gráfico.Temos pesquisado isso desde que nos retiramos do modo furtivo em 2017. Consideramos o progresso que ele fez em mais de 3 anos como a história de todo o gráfico.A série C da TigerGraph é liderada pela Tiger Global, elevando o financiamento total da TigerGraph para mais de US$ 170 milhões.
Este é o pano de fundo de nossa conversa com o CEO da TigerGraph, Yu Xu, e o COO Todd Blaschka.Discutimos a evolução do TigerGraph e a evolução de toda a imagem.
Nosso último contato com a TigerGraph foi há cerca de um ano, quando começou a crise do COVID-19.Em um ano, a TigerGraph passou por um período de adaptação para muitas empresas.Entre eles, devido ao ritmo acelerado da transformação digital, os fornecedores de dados e análises podem até estar no topo da lista em termos de resultados.
Xu disse que para o TigerGraph as coisas são assim.O melhor trimestre da história da empresa em 2020. Xu e Blaschka viveram diferentes histórias de sucesso.Os clientes incluem Intuit e Jaguar Land Rover do Australian Taxation Office.
Eles também mencionaram muitos casos de uso, desde diagramas típicos (como análise 360 do cliente e análise da cadeia de suprimentos) até casos mais incomuns (como análise de blockchain e antifraude fiscal).Está tudo bem, mas há quase uma pergunta a fazer: Porque precisamos de uma ronda de financiamento?
Para levar isso em consideração, há algumas coisas a serem consideradas.A imagem gerada pela experiência da TigerGraph confirma mais uma vez nossos insights comuns com outros fornecedores nesta área: eles estão migrando do banco de dados para a plataforma, mais perto de resolver os problemas dos clientes e criar valor.
A Graph teve um crescimento explosivo e o financiamento da TigerGraph é o maior até agora na área, o que prova isso.
Xu e Blaschka apresentaram como eles veem como obter um banco de dados gráfico distribuído rápido e escalável como ponto de partida.Isso lhes permite ganhar uma posição segura em muitas organizações, mesmo que inicialmente não tivessem muita reputação ou histórias de sucesso para mostrar.Como disse Xu, as organizações “não têm escolha” a não ser usar o TigerGraph para certos tipos de casos de uso.
Esses casos de uso podem ser descritos como análise gráfica em tempo real: obtenção de respostas que exigem conexão em tempo real e passagem de muitos conjuntos de dados (geralmente conjuntos de dados massivos).Xu disse que, em muitos casos, TigerGraph é a única opção para tais casos de uso.Uma vez adotado, os clientes também começaram a usá-lo em outros casos de uso e, hoje, o TigerGraph é frequentemente usado como a primeira solução para análise offline, continuou Xu a acrescentar.
Mover a pilha do TigerGraph pode ser transformado em coisas como adicionar IDEs de visualização e funções de consulta.Isso é algo que a empresa pretende desenvolver ainda mais e pode ser estendido a áreas como o que Xu chama de “Graph Business Intelligence”..Xu apresentou em detalhes a ambição da TigerGraph de criar “Tableau for Graph”.É verdade que esta ambição pode exigir financiamento para a promover.
Mas isso não quer dizer que o TigerGraph não tenha aspectos operacionais práticos em seu roteiro.TigerGraph já executa um produto de banco de dados como serviço há algum tempo e oferece suporte a AWS e Microsoft Azure.Os planos da empresa incluem aumentar o suporte do Google Cloud e expandir sua equipe para atender à crescente demanda de produtos, mas há mais.
Ao discutir seus produtos em nuvem, os gerentes da TigerGraph mencionaram que não desejam apenas adicionar suporte ao Google Cloud, mas também adicionar mais recursos e melhor integração às camadas AWS e Microsoft Azure existentes.Ao discutir o que poderia ser incluído, Xu enfatizou que a integração com bibliotecas de aprendizado de máquina suportadas por fornecedores de nuvem é um bom exemplo.
Xu destacou que tomando como exemplo o BigQuery do Google, a integração das funções de aprendizado de máquina está sendo realizada em uma ampla gama de plataformas de gerenciamento de dados.A ideia é simples: pode encurtar o pipeline de dados necessário para processar dados de aprendizado de máquina.O objetivo é facilitar o trabalho dos engenheiros e cientistas de dados.
Xu disse que a maneira de fazer isso é integrando extensões orientadas ao aprendizado de máquina no SQL.TigerGraph tem sua própria linguagem de consulta chamada GSQL, mas essa ideia já existe há algum tempo.Na verdade, os fornecedores de gráficos precisam fazer isso por outros motivos.
Como já apontamos, Xu confirmou que o aprendizado de máquina baseado em gráficos é uma área que tem recebido ampla atenção.Resumindo, o aprendizado de máquina baseado em gráficos trata do uso de dados multidimensionais e do aproveitamento de conexões, em vez de reduzir tudo a duas dimensões.Portanto, faz sentido utilizar uma plataforma gráfica para essa finalidade.
Ao falar sobre linguagem de consulta gráfica, Xu também mencionou GQL.GQL está atualmente sob os auspícios da ISO, a padronização da linguagem de consulta gráfica, e tem recebido o apoio de diversos fornecedores.Como há algum tempo não recebemos muitas notícias sobre esse aspecto, queremos saber qual é a situação.
Xu é tranquilizador.Ele mencionou que a GQL tem feito progressos constantes e podemos ver resultados antes mesmo de 2021. Como todo trabalho de padronização, as coisas tendem a progredir lentamente.Considerando quantas pessoas e fornecedores estão envolvidos, isso pode ser esperado.Xu acrescentou que esta é a segunda linguagem de consulta padronizada pela ISO em 40 anos depois do SQL.
Outro ponto levantado por Xu no GQL é que os gráficos não são como bancos de dados de valores-chave ou bancos de dados de documentos.Eles não possuem uma linguagem de consulta padrão e podem não precisar dessa linguagem.O gráfico é um modelo de dados mais rico e complexo, que também é mais rico que o modelo relacional, e não faz muito sentido acessá-lo programaticamente.
Isso significa que as organizações estão substituindo-os por diagramas gráficos para substituir seus bancos de dados relacionais originais?Ainda não está certo, pelo menos ainda não, mas está bom.Xu citou o TigerGraph como exemplo de funcionamento do sistema de gravação, mas mencionou que o foco ainda está na análise.Dito isto, no entanto, cada vez mais aplicações serão gráficas primeiro.
Autor: George Anadiotis, Autor: Big Data 2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15:08 GMT (23:08 SGT) |Tópico: Análise de Big Data
Os dados encontram a ciência: acesso aberto, códigos, conjuntos de dados e gráficos de conhecimento para pesquisas em aprendizado de máquina e outras áreas
Ao se registrar, você concorda com os termos de uso e aceita as práticas de dados descritas na política de privacidade.
Você também assinará gratuitamente a “Atualização tecnológica de hoje” da ZDNet e os comunicados de imprensa de anúncios da ZDNet.Você pode cancelar a assinatura desses boletins informativos a qualquer momento.
Você concorda em receber atualizações, alertas e promoções da série de empresas da CBS, incluindo as “Atualizações Técnicas Hoje” da ZDNet e o Boletim de Anúncios da ZDNet.Você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento.
Ao se inscrever, você concorda em receber a newsletter selecionada, podendo cancelar a assinatura a qualquer momento.Você também concorda com os termos de uso e reconhece as práticas de coleta e uso de dados descritas em nossa política de privacidade.
90.000 câmeras foram instaladas nos principais locais públicos da ilha, e o governo de Cingapura também espera implantar “mais” dispositivos “que mudam o jogo”.
Extensões privadas e multinuvem do IBM Public Cloud já estão disponíveis.A diferença está no serviço IBM Cloud PaaS da plataforma.…
A Seabin planeja levar este ano a sério em 2021, pois recorrerá à inteligência artificial para aproveitar melhor os dados coletados por seus equipamentos.
O AMP da Cloudera não pode substituir o trabalho realizado pelos cientistas de dados, mas fornece-lhes um ponto de partida para que possam se concentrar no código, nas nuances e nas iterações para casos de uso de negócios.…
DataStax está introduzindo serverless em seu serviço de nuvem Astra.Embora a AWS tenha fornecido serviços, esta é a primeira vez que o serverless entra em um serviço de nuvem baseado no Apache Cassandra…
Até 2025, haverá 819 milhões de trabalhadores na região Ásia-Pacífico utilizando competências digitais.O número de hoje é 149 milhões.As empresas podem enfrentar grave escassez de dados, nuvem e segurança de rede…
É por isso e como uma startup criada por um grupo de pesquisadores há alguns meses atraiu grandes clientes corporativos e muito dinheiro
Horário da postagem: 02/03/2021