Hasta ahora, la mayor ronda de financiación en el mercado de gráficos no sólo es una buena noticia para TigerGraph, sino también para todo el mercado.
Autor: George Anadiotis, “grandes datos” |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Tema: Análisis de Big Data
Las empresas son buenas recopilando datos y el Internet de las cosas los está llevando a un nuevo nivel.Sin embargo, las organizaciones más avanzadas lo están utilizando para impulsar la transformación digital.
Realmente no planeamos revisar el mercado de gráficos.Pero a veces las noticias pueden obstaculizar el desarrollo del plan, y TigerGraphic anunció que ha recaudado 105 millones de dólares en financiación Serie C, lo que cambió nuestro plan.
TigerGraph es un proveedor de bases de datos de gráficos.Lo hemos estado estudiando desde que nos retiramos del sigilo en 2017. Consideramos el progreso que ha logrado en más de 3 años como la historia de todo el gráfico.La serie C de TigerGraph está liderada por Tiger Global, lo que eleva el total de fondos recaudados de TigerGraph a más de 170 millones de dólares.
Estos son los antecedentes de nuestra conversación con el director ejecutivo de TigerGraph, Yu Xu, y el director de operaciones, Todd Blaschka.Discutimos la evolución de TigerGraph y la evolución de la imagen completa.
Nuestro último contacto con TigerGraph fue hace un año, cuando comenzó la crisis del COVID-19.En un período de un año, TigerGraph ha pasado por un período de ajuste para muchas empresas.Entre ellos, debido al ritmo acelerado de la transformación digital, los proveedores de datos y análisis pueden incluso estar en la parte superior de la lista en términos de resultados.
Xu dijo que para TigerGraph, así son las cosas.El mejor trimestre de la historia de la empresa en 2020. Xu y Blaschka han afrontado diferentes historias de éxito.Entre sus clientes se incluyen Intuit y Jaguar Land Rover y la Oficina de Impuestos de Australia.
También mencionaron muchos casos de uso, desde diagramas típicos (como el análisis 360 del cliente y la cadena de suministro) hasta casos de uso más inusuales (como el análisis de blockchain y el fraude fiscal).Todo está bien, pero un problema casi puede resolverse: ¿por qué necesitamos recaudar fondos?
Para tener esto en cuenta, es necesario considerar algunas cosas.La imagen generada por la experiencia de TigerGraph demuestra una vez más nuestros puntos de vista comunes con otros proveedores en este campo: están pasando de una base de datos a una plataforma, más cerca de resolver los problemas de los clientes y crear valor.
Graph ve un crecimiento explosivo, la financiación de TigerGraph es el fondo más grande en el campo hasta ahora, lo que lo confirma
Xu y Blaschka describen cómo ven cómo obtener una base de datos de gráficos distribuidos rápida y escalable como punto de partida.Aunque al principio no ayudaron mucho con sus nombres o historias de éxito, esto les permitió afianzarse en muchas organizaciones.Como dijo Xu, las organizaciones "no tienen más remedio" que utilizar TigerGraph para ciertos tipos de casos de uso.
Estos casos de uso pueden describirse como análisis gráfico en tiempo real: obtener respuestas que requieren conexión en tiempo real y atravesar muchos conjuntos de datos (generalmente conjuntos de datos masivos).Xu dijo que en muchos casos, TigerGraph es la única opción para tales casos de uso.Una vez adoptado, los clientes también comenzaron a usarlo para otros casos de uso, y ahora TigerGraph se utiliza a menudo como la solución preferida para el análisis fuera de línea, continuó Xu.
Mover la pila de TigerGraph significa que se pueden agregar IDE de visualización y funciones de consulta, que es el objetivo de la compañía para un mayor desarrollo, y se puede extender a áreas como Xu denominada "Graph Business Intelligence".Xu detalló la ambición de TigerGraph de crear "Tableau for Graph".Es cierto que esta ambición puede requerir financiación para promoverla.
Pero esto no quiere decir que TigerGraph no tenga aspectos operativos realistas en su hoja de ruta.TigerGraph ha estado ejecutando una base de datos como producto de servicio durante algún tiempo y es compatible con AWS y Microsoft Azure.Los planes de la compañía incluyen aumentar el soporte de Google Cloud y ampliar su equipo para satisfacer la creciente demanda de productos, pero hay más.
Al hablar de sus productos en la nube, los gerentes de TigerGraph mencionaron que no solo quieren agregar soporte para Google Cloud, sino que también quieren agregar más funciones y una mejor integración a sus capas existentes de AWS y Microsoft Azure.Al discutir lo que podría incluirse, Xu enfatizó que la integración con bibliotecas de aprendizaje automático respaldadas por proveedores de nube es un buen ejemplo.
Xu señaló que tomando como ejemplo Google BigQuery, la integración de funciones de aprendizaje automático se está llevando a cabo en varias plataformas de gestión de datos.La idea es simple: puede acortar la canalización de datos necesaria para procesar datos de aprendizaje automático.El objetivo es facilitar el trabajo de los ingenieros y científicos de datos.
Xu dijo que la forma de hacerlo es integrando extensiones orientadas al aprendizaje automático en SQL.TigerGraph tiene su propio lenguaje de consulta llamado GSQL, pero esta idea existe desde hace algún tiempo.De hecho, los proveedores de gráficos tienen otras razones para hacer esto.
Como ya hemos señalado, Xu confirmó que el aprendizaje automático basado en gráficos es un área que ha recibido amplia atención.En resumen, el aprendizaje automático basado en gráficos consiste en procesar datos multidimensionales y aprovechar las conexiones, en lugar de reducir todo a dos dimensiones.Por lo tanto, tiene sentido utilizar una plataforma gráfica para ello.
Al hablar del lenguaje de consulta de gráficos, Xu también mencionó GQL.GQL está actualmente bajo los auspicios de ISO, la estandarización del lenguaje gráfico de consulta está en marcha y ha recibido soporte de muchos proveedores.Como hace tiempo que no tenemos muchas noticias, queremos saber el estado.
Xu es tranquilizador.Mencionó que GQL ha logrado un progreso constante y es posible que veamos resultados incluso antes de 2021. Como todo trabajo de estandarización, las cosas tienden a progresar lentamente.Teniendo en cuenta la cantidad de personas y proveedores involucrados, esto es de esperar.Xu continuó añadiendo que este es el segundo lenguaje de consulta estandarizado por ISO en 40 años después de SQL.
Otro punto que Xu destacó sobre GQL es que los gráficos no son como bases de datos de valores clave o bases de datos de documentos.No tienen un lenguaje de consulta estándar y es posible que no necesiten este lenguaje.El gráfico es un modelo de datos más rico y complejo, que también es más rico que el modelo relacional, y no tiene mucho sentido acceder a él mediante programación.
¿Significa esto que las organizaciones los están reemplazando con diagramas gráficos para reemplazar sus bases de datos relacionales originales?No del todo bien, al menos no todavía, pero está bien.Xu mencionó TigerGraph como ejemplo del funcionamiento del sistema de grabación, pero mencionó que la atención se centra todavía en el análisis.Dicho esto, sin embargo, cada vez más aplicaciones serán gráficas primero.
Autor: George Anadiotis, “grandes datos” |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15: 08 GMT (23:08 SGT) |Tema: Análisis de Big Data
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Hora de publicación: 24 de febrero de 2021