Die bislang größte Finanzierungsrunde im Grafikmarkt ist nicht nur eine gute Nachricht für TigerGraph, sondern für den gesamten Markt.
Autor: George Anadiotis, „Big Data“ |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Thema: Big Data Analytics
Unternehmen sind gut darin, Daten zu sammeln, und das Internet der Dinge bringt sie auf eine neue Ebene.Die fortschrittlichsten Unternehmen nutzen es jedoch, um die digitale Transformation voranzutreiben.
Wir planen nicht wirklich, den Grafikmarkt zu überprüfen.Aber manchmal können Nachrichten die Entwicklung des Plans behindern, und TigerGraphic gab bekannt, dass es 105 Millionen US-Dollar in einer Serie-C-Finanzierung eingesammelt hat, was unseren Plan geändert hat.
TigerGraph ist ein Anbieter von Graphdatenbanken.Wir studieren es, seit wir uns 2017 aus der Tarnung zurückgezogen haben. Wir betrachten die Fortschritte, die es in mehr als drei Jahren gemacht hat, als die Geschichte der gesamten Grafik.Die C-Serie von TigerGraph wird von Tiger Global geleitet, wodurch sich die insgesamt eingeworbenen Mittel von TigerGraph auf über 170 Millionen US-Dollar belaufen.
Dies ist der Hintergrund unseres Gesprächs mit TigerGraph-CEO Yu Xu und COO Todd Blaschka.Wir haben die Entwicklung von TigerGraph und die Entwicklung des gesamten Bildes besprochen.
Unser letzter Kontakt mit TigerGraph war vor einem Jahr, als die COVID-19-Krise begann.Innerhalb eines Jahres hat TigerGraph für viele Unternehmen eine Phase der Anpassung durchlaufen.Unter ihnen könnten Daten- und Analyseanbieter aufgrund der zunehmenden Geschwindigkeit der digitalen Transformation in Bezug auf die Ergebnisse sogar ganz oben auf der Liste stehen.
Xu sagte, dass die Dinge bei TigerGraph so seien.Das beste Quartal der Firmengeschichte im Jahr 2020. Xu und Blaschka haben unterschiedliche Erfolgsgeschichten hinter sich.Zu den Kunden zählen Intuit und Jaguar Land Rover sowie das Australian Taxation Office.
Sie erwähnten auch viele Anwendungsfälle, von typischen Diagrammen (wie Kunden-360-Grad- und Lieferkettenanalysen) bis hin zu ungewöhnlicheren Anwendungsfällen (wie Blockchain-Analyse und Steuerbetrug).Alles ist gut, aber ein Problem kann fast gelöst werden: Warum müssen wir Geld sammeln?
Um dies zu berücksichtigen, müssen einige Dinge beachtet werden.Das durch die Erfahrung von TigerGraph erzeugte Bild beweist einmal mehr unsere gemeinsamen Erkenntnisse mit anderen Anbietern in diesem Bereich: Sie bewegen sich von einer Datenbank zu einer Plattform, näher an der Lösung von Kundenproblemen und der Schaffung von Werten.
Graph verzeichnet ein explosionsartiges Wachstum, die Finanzierung von TigerGraph ist der bislang größte Fonds in diesem Bereich, was dies bestätigt
Xu und Blaschka beschreiben, wie sie als Ausgangspunkt eine schnelle und skalierbare verteilte Graphdatenbank erhalten.Auch wenn ihre Namen und Erfolgsgeschichten zu Beginn nicht viel Auftrieb gaben, konnten sie dadurch in vielen Organisationen Fuß fassen.Wie Xu sagte, haben Unternehmen „keine andere Wahl“, als TigerGraph für bestimmte Arten von Anwendungsfällen zu verwenden.
Diese Anwendungsfälle können als grafische Echtzeitanalyse beschrieben werden: Erhalten von Antworten, die eine Echtzeitverbindung und das Durchlaufen vieler Datensätze (normalerweise riesiger Datensätze) erfordern.Xu sagte, dass TigerGraph in vielen Fällen die einzige Wahl für solche Anwendungsfälle sei.Nach der Einführung begannen Kunden, es auch für andere Anwendungsfälle zu nutzen, und jetzt wird TigerGraph häufig als bevorzugte Lösung für Offline-Analysen verwendet, fuhr Xu fort.
Das Verschieben des TigerGraph-Stackups bedeutet, dass Visualisierungs-IDEs und Abfragefunktionen hinzugefügt werden können, was das Ziel des Unternehmens für die Weiterentwicklung ist und auf Bereiche wie Xu namens „Graph Business Intelligence“ ausgeweitet werden kann.Xu erläuterte ausführlich TigerGraphs Ziel, „Tableau for Graph“ zu entwickeln.Es ist wahr, dass dieses Ziel möglicherweise eine Finanzierung erfordert, um es zu fördern.
Das heißt aber nicht, dass TigerGraph keine bodenständigen operativen Aspekte in seiner Roadmap hat.TigerGraph betreibt seit einiger Zeit ein Datenbank-as-a-Service-Produkt und unterstützt AWS und Microsoft Azure.Zu den Plänen des Unternehmens gehören die Ausweitung des Google Cloud-Supports und die Erweiterung seines Teams, um der wachsenden Produktnachfrage gerecht zu werden, aber es gibt noch mehr.
Bei der Erörterung seiner Cloud-Produkte erwähnten TigerGraph-Manager, dass sie nicht nur Google Cloud-Unterstützung hinzufügen, sondern auch mehr Funktionen und eine bessere Integration in die bestehenden AWS- und Microsoft Azure-Schichten hinzufügen möchten.Bei der Erörterung dessen, was enthalten sein könnte, betonte Xu, dass die Integration mit Bibliotheken für maschinelles Lernen, die von Cloud-Anbietern unterstützt werden, ein gutes Beispiel sei.
Xu wies darauf hin, dass am Beispiel von Google BigQuery die Integration von Machine-Learning-Funktionen auf verschiedenen Datenverwaltungsplattformen erfolgt.Die Idee ist einfach: Sie kann die Datenpipeline verkürzen, die für die Verarbeitung von maschinellen Lerndaten erforderlich ist.Ziel ist es, die Arbeit von Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern zu erleichtern.
Xu sagte, der Weg, dies zu erreichen, bestehe darin, auf maschinelles Lernen ausgerichtete Erweiterungen in SQL zu integrieren.TigerGraph verfügt über eine eigene Abfragesprache namens GSQL, aber diese Idee gibt es schon seit einiger Zeit.Tatsächlich haben Grafikanbieter noch andere Gründe, dies zu tun.
Wie bereits erwähnt, bestätigte Xu, dass graphbasiertes maschinelles Lernen ein Bereich ist, der große Aufmerksamkeit erfährt.Kurz gesagt geht es beim graphbasierten maschinellen Lernen darum, mehrdimensionale Daten zu verarbeiten und Verbindungen zu nutzen, anstatt alles auf zwei Dimensionen zu reduzieren.Daher ist es sinnvoll, hierfür eine Grafikplattform zu nutzen.
Als Xu über die Graph-Abfragesprache sprach, erwähnte er auch GQL.GQL steht derzeit unter der Schirmherrschaft der ISO, die Standardisierung der grafischen Abfragesprache ist derzeit im Gange und wird von vielen Anbietern unterstützt.Da wir seit einiger Zeit nicht mehr viel Neues erfahren haben, möchten wir den Status wissen.
Xu ist beruhigend.Er erwähnte, dass GQL stetige Fortschritte gemacht habe und wir möglicherweise schon vor 2021 Ergebnisse sehen würden. Wie bei allen Standardisierungsarbeiten schreiten die Dinge tendenziell langsam voran.Wenn man bedenkt, wie viele Personen und Lieferanten beteiligt sind, ist dies zu erwarten.Xu fügte hinzu, dass dies nach SQL die zweite von der ISO standardisierte Abfragesprache innerhalb von 40 Jahren sei.
Ein weiterer Punkt, den Xu zu GQL anführte, ist, dass Diagramme nicht mit Schlüsselwertdatenbanken oder Dokumentdatenbanken vergleichbar sind.Sie verfügen nicht über eine Standardabfragesprache und benötigen diese Sprache möglicherweise nicht.Das Diagramm ist ein reichhaltigeres und komplexeres Datenmodell, das auch umfangreicher ist als das relationale Modell, und es macht wenig Sinn, programmgesteuert darauf zuzugreifen.
Bedeutet das, dass Organisationen diese durch grafische Diagramme ersetzen, um ihre ursprünglichen relationalen Datenbanken zu ersetzen?Nicht ganz richtig, zumindest noch nicht, aber es ist gut.Xu erwähnte TigerGraph als Beispiel für die Funktionsweise des Aufzeichnungssystems, erwähnte jedoch, dass der Schwerpunkt weiterhin auf der Analyse liege.Allerdings werden immer mehr Anwendungen zuerst grafisch sein.
Autor: George Anadiotis, „Big Data“ |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Thema: Big Data Analytics
Daten treffen auf Wissenschaft: Open Access, Code, Datensatz und Wissensgraph für die maschinelle Lernforschung und andere Bereiche
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Zeitpunkt der Veröffentlichung: 24. Februar 2021