Пока что крупнейший раунд финансирования на графическом рынке является хорошей новостью не только для TigerGraph, но и для всего рынка.
Автор: Джордж Анадиотис, Автор: Big Data 2021 Нянь 2 Юэ 17 Ри -15:08 по Гринвичу (23:08 по сингапурскому времени) |Тема: Аналитика больших данных
Компании хорошо умеют собирать данные, а Интернет вещей выводит их на новый уровень.Однако наиболее продвинутые организации используют его для стимулирования цифровой трансформации.
На самом деле мы не планируем анализировать рынок графики.Но иногда новости могут помешать разработке плана, и TigerGraphic объявила, что привлекла 105 миллионов долларов в рамках финансирования серии C, что изменило наш план.
TigerGraph — поставщик графовых баз данных.Мы исследовали его с тех пор, как в 2017 году отказались от стелса. Мы рассматриваем прогресс, достигнутый за более чем 3 года, как историю всего графа.Серию C TigerGraph возглавляет Tiger Global, в результате чего общий объем финансирования TigerGraph превысил 170 миллионов долларов.
Это предыстория нашего разговора с генеральным директором TigerGraph Юй Сюй и операционным директором Тоддом Блашкой.Мы обсудили эволюцию TigerGraph и эволюцию всей картины.
Наш последний контакт с TigerGraph состоялся около года назад, когда начался кризис Covid-19.За год TigerGraph прошел период адаптации для многих компаний.Среди них, из-за ускоряющихся темпов цифровой трансформации, поставщики данных и анализа могут даже оказаться на вершине списка по результатам.
Сюй сказал, что с TigerGraph дела обстоят именно так.Лучший квартал в истории компании в 2020 году. Сюй и Блашка имели разные истории успеха.В число клиентов входят компании Intuit и Jaguar Land Rover, работающие в налоговой службе Австралии.
Они также упомянули множество вариантов использования, от типичных диаграмм (таких как клиент 360 и анализ цепочки поставок) до более необычных случаев (таких как анализ блокчейна и борьба с налоговым мошенничеством).Все бы хорошо, но остается почти один вопрос: зачем нам нужен раунд финансирования?
Чтобы принять это во внимание, следует учитывать несколько вещей.Картина, полученная на основе опыта TigerGraph, еще раз подтверждает наши общие с другими поставщиками идеи в этой области: они переходят от базы данных к платформе, приближаясь к решению проблем клиентов и созданию ценности.
Graph демонстрирует взрывной рост, и финансирование TigerGraph является крупнейшим на данный момент в этой области, что доказывает это.
Сюй и Блашка рассказали, как они видят, как получить в качестве отправной точки быструю и масштабируемую базу данных с распределенными графами.Это позволяет им закрепиться во многих организациях, хотя поначалу у них не было большой репутации или историй успеха.Как сказал Сюй, у организаций «нет другого выбора», кроме как использовать TigerGraph для определенных типов случаев использования.
Эти варианты использования можно описать как анализ графов в реальном времени: получение ответов, требующих подключения в реальном времени и обхода множества наборов данных (обычно больших наборов данных).Сюй сказал, что во многих случаях TigerGraph является единственным выбором для таких случаев использования.После внедрения TigerGraph клиенты также начали использовать его в других случаях, и сегодня TigerGraph часто используется в качестве первого решения для автономного анализа, продолжил Сюй.
Перемещение стека TigerGraph вверх можно преобразовать в добавление IDE визуализации и функций запросов.Это то, что компания стремится развивать дальше и может быть распространено на такие области, как то, что Сюй называет «графической бизнес-аналитикой»..Сюй подробно рассказал о стремлении TigerGraph создать «Tableau for Graph».Это правда, что для реализации этих амбиций может потребоваться финансирование.
Но это не значит, что в дорожной карте TigerGraph нет практических аспектов эксплуатации.TigerGraph уже некоторое время использует продукт «база данных как услуга» и поддерживает AWS и Microsoft Azure.В планы компании входит усиление поддержки Google Cloud и расширение команды для удовлетворения растущего спроса на продукцию, но это еще не все.
Обсуждая свои облачные продукты, менеджеры TigerGraph упомянули, что они не только хотят добавить поддержку Google Cloud, но также хотят добавить больше функций и улучшить интеграцию с существующими уровнями AWS и Microsoft Azure.Обсуждая, что может быть включено, Сюй подчеркнул, что хорошим примером является интеграция с библиотеками машинного обучения, поддерживаемыми поставщиками облачных технологий.
Сюй отметил, что, взяв в качестве примера Google BigQuery, интеграция функций машинного обучения осуществляется в широкий спектр платформ управления данными.Идея проста: она может сократить конвейер данных, необходимый для обработки данных машинного обучения.Цель — облегчить работу инженеров и специалистов по данным.
Сюй сказал, что добиться этого можно путем интеграции расширений, ориентированных на машинное обучение, в SQL.У TigerGraph есть собственный язык запросов под названием GSQL, но эта идея существует уже некоторое время.На самом деле поставщикам графики необходимо делать это по другим причинам.
Как мы уже отмечали, Сюй подтвердил, что машинное обучение на основе графов — это область, получившая широкое внимание.Короче говоря, машинное обучение на основе графов — это использование многомерных данных и связей, а не сведение всего к двум измерениям.Поэтому имеет смысл использовать для этой цели графическую платформу.
Говоря о языке запросов к графам, Сюй также упомянул GQL.GQL в настоящее время находится под эгидой ISO, стандартизации языка графических запросов, и получил поддержку многих поставщиков.Поскольку в течение некоторого времени мы не получали много новостей по этому аспекту, мы хотим знать, какова ситуация.
Сюй обнадеживает.Он упомянул, что GQL добился устойчивого прогресса, и мы можем увидеть результаты даже до 2021 года. Как и всякая работа по стандартизации, она продвигается медленно.Учитывая, сколько людей и поставщиков задействовано, этого можно ожидать.Сюй добавил, что это второй язык запросов, стандартизированный ISO за 40 лет после SQL.
Еще один момент, поднятый Сюем по поводу GQL, заключается в том, что графики не похожи на базы данных «ключ-значение» или базы данных документов.У них нет стандартного языка запросов, и этот язык может им не понадобиться.Граф представляет собой более богатую и сложную модель данных, которая также богаче реляционной модели, и программный доступ к ней не имеет особого смысла.
Означает ли это, что организации заменяют их графическими диаграммами, чтобы заменить свои исходные реляционные базы данных?Пока не совсем так, по крайней мере пока, но это хорошо.Сюй упомянул TigerGraph в качестве примера работы системы записи, но отметил, что основное внимание по-прежнему уделяется анализу.Тем не менее, все больше и больше приложений будут в первую очередь графическими.
Автор: Джордж Анадиотис, Автор: Big Data 2021 Нянь 2 Юэ 17 Ри -15:08 по Гринвичу (23:08 по сингапурскому времени) |Тема: Аналитика больших данных
Данные встречаются с наукой: открытый доступ, коды, наборы данных и графики знаний для исследований в области машинного обучения и других областей.
Регистрируясь, вы соглашаетесь с условиями использования и принимаете правила использования данных, изложенные в политике конфиденциальности.
Вы также бесплатно подпишетесь на «Today's Technology Update» ZDNet и анонсирующие пресс-релизы ZDNet.Вы можете отказаться от подписки на эти информационные бюллетени в любое время.
Вы соглашаетесь получать обновления, оповещения и рекламные акции от компаний серии CBS, включая «Технические обновления сегодня» ZDNet и информационный бюллетень с объявлениями ZDNet.Вы можете отписаться в любое время.
Регистрируясь, вы соглашаетесь получать выбранную рассылку новостей и можете отказаться от нее в любое время.Вы также соглашаетесь с условиями использования и признаете методы сбора и использования данных, изложенные в нашей политике конфиденциальности.
90 000 камер были установлены в основных общественных местах острова, и правительство Сингапура также надеется установить «больше» устройств, которые изменят правила игры.
Теперь доступны частные и мультиоблачные расширения IBM Public Cloud.Разница заключается в сервисе платформы IBM Cloud PaaS.…
Seabin планирует серьезно отнестись к этому году в 2021 году, поскольку она обратится к искусственному интеллекту, чтобы лучше использовать данные, собранные ее оборудованием.
AMP Cloudera не может заменить работу специалистов по данным, но предоставляет им отправную точку, чтобы они могли сосредоточиться на коде, нюансах и итерациях для бизнес-сценариев использования.…
DataStax внедряет бессерверную технологию в свой облачный сервис Astra.Хотя AWS предоставляет услуги, это первый случай, когда бессерверная технология появилась в облачном сервисе на базе Apache Cassandra…
К 2025 году в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет 819 миллионов работников, использующих цифровые навыки.Сегодняшняя цифра составляет 149 миллионов.Предприятия могут столкнуться с серьезной нехваткой данных, облачной и сетевой безопасности…
Вот почему и как стартап, созданный группой исследователей несколько месяцев назад, привлек крупных корпоративных клиентов и большие деньги
Время публикации: 02 марта 2021 г.