Jusqu'à présent, la plus grande ronde de financement sur le marché graphique n'est pas seulement une bonne nouvelle pour TigerGraph, mais aussi pour l'ensemble du marché.
Auteur : George Anadiotis, « big data » |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15 : 08 GMT (23 :08 SGT) |Sujet : Analyse du Big Data
Les entreprises réussissent bien à collecter des données, et l’Internet des objets les amène à un nouveau niveau.Cependant, les organisations les plus avancées l’utilisent pour piloter la transformation numérique.
Nous n’envisageons pas vraiment de revoir le marché graphique.Mais parfois, les nouvelles peuvent entraver le développement du plan, et TigerGraphic a annoncé avoir levé 105 millions de dollars en financement de série C, ce qui a modifié notre plan.
TigerGraph est un fournisseur de bases de données graphiques.Nous l'étudions depuis que nous nous sommes retirés de la furtivité en 2017. Nous considérons les progrès qu'il a réalisés en plus de 3 ans comme l'histoire de l'ensemble du graphique.La série C de TigerGraph est dirigée par Tiger Global, ce qui porte le total des fonds levés par TigerGraph à plus de 170 millions de dollars.
C'est le contexte de notre conversation avec le PDG de TigerGraph, Yu Xu, et le COO Todd Blaschka.Nous avons discuté de l'évolution de TigerGraph et de l'évolution de l'ensemble du tableau.
Notre dernier contact avec TigerGraph remonte à un an, lorsque la crise du COVID-19 a commencé.En un an, TigerGraph a traversé une période d'ajustement pour de nombreuses entreprises.Parmi eux, en raison du rythme accéléré de la transformation numérique, les fournisseurs de données et d’analyses pourraient même figurer en tête de liste en termes de résultats.
Xu a dit que pour TigerGraph, c'est ainsi que les choses se passent.Le meilleur trimestre de l'histoire de l'entreprise en 2020. Xu et Blaschka ont connu des réussites différentes.Les clients incluent Intuit et Jaguar Land Rover ainsi que le bureau australien des impôts.
Ils ont également mentionné de nombreux cas d’utilisation, depuis les diagrammes classiques (tels que l’analyse client 360 et l’analyse de la chaîne d’approvisionnement) jusqu’aux cas d’utilisation plus inhabituels (tels que l’analyse blockchain et la fraude fiscale).Tout va bien, mais un problème peut presque être résolu : pourquoi avons-nous besoin de lever des fonds ?
Pour en tenir compte, quelques éléments doivent être pris en compte.Le tableau généré par l'expérience de TigerGraph prouve une fois de plus nos visions communes avec d'autres fournisseurs dans ce domaine : ils passent d'une base de données à une plateforme, plus proches de la résolution des problèmes des clients et de la création de valeur.
Graph connaît une croissance explosive, le financement de TigerGraph est le plus grand fonds dans le domaine à ce jour, le confirmant
Xu et Blaschka décrivent comment ils envisagent d'obtenir une base de données de graphiques distribués rapide et évolutive comme point de départ.Même si, au début, ils n'ont pas apporté beaucoup d'aide pour leurs noms ou leurs réussites, cela leur a permis de prendre pied dans de nombreuses organisations.Comme l'a dit Xu, les organisations « n'ont pas d'autre choix » que d'utiliser TigerGraph pour certains types de cas d'utilisation.
Ces cas d'utilisation peuvent être décrits comme une analyse graphique en temps réel : obtenir des réponses qui nécessitent une connexion en temps réel et le parcours de nombreux ensembles de données (généralement des ensembles de données massifs).Xu a déclaré que dans de nombreux cas, TigerGraph est le seul choix pour de tels cas d'utilisation.Une fois adopté, les clients ont également commencé à l'utiliser pour d'autres cas d'utilisation, et désormais TigerGraph est souvent utilisé comme solution privilégiée pour l'analyse hors ligne, a poursuivi Xu.
Le déplacement de la pile de TigerGraph signifie que des IDE de visualisation et des fonctions de requête peuvent être ajoutés, ce qui est l'objectif de développement ultérieur de l'entreprise, et peuvent être étendus à des domaines tels que Xu appelés « Graph Business Intelligence ».Xu a détaillé l'ambition de TigerGraph de créer « Tableau for Graph ».Il est vrai que cette ambition peut nécessiter des financements pour la promouvoir.
Mais cela ne veut pas dire que TigerGraph n’a pas d’aspects opérationnels terre-à-terre dans sa feuille de route.TigerGraph utilise une base de données en tant que produit de service depuis un certain temps et prend en charge AWS et Microsoft Azure.Les plans de l'entreprise incluent l'augmentation de la prise en charge de Google Cloud et l'élargissement de son équipe pour répondre à la demande croissante de produits, mais il y a bien plus encore.
Lors de la discussion de ses produits cloud, les responsables de TigerGraph ont mentionné qu'ils souhaitaient non seulement ajouter la prise en charge de Google Cloud, mais également ajouter plus de fonctionnalités et une meilleure intégration à ses couches AWS et Microsoft Azure existantes.En discutant de ce qui pourrait être inclus, Xu a souligné que l'intégration avec les bibliothèques d'apprentissage automatique prises en charge par les fournisseurs de cloud est un bon exemple.
Xu a souligné qu'en prenant Google BigQuery comme exemple, l'intégration des fonctions d'apprentissage automatique est réalisée sur diverses plates-formes de gestion de données.L’idée est simple : elle peut raccourcir le pipeline de données nécessaire au traitement des données d’apprentissage automatique.L’objectif est de faciliter le travail des data ingénieurs et des data scientists.
Xu a déclaré que pour y parvenir, il fallait intégrer des extensions orientées machine learning dans SQL.TigerGraph possède son propre langage de requête appelé GSQL, mais cette idée existe depuis un certain temps.En fait, les fournisseurs de graphiques ont d’autres raisons de le faire.
Comme nous l’avons déjà souligné, Xu a confirmé que l’apprentissage automatique basé sur des graphiques est un domaine qui a suscité une large attention.En bref, l’apprentissage automatique basé sur des graphiques consiste à traiter des données multidimensionnelles et à exploiter les connexions, plutôt que de tout réduire à deux dimensions.Il est donc logique d’utiliser une plateforme graphique pour cela.
En parlant du langage de requête graphique, Xu a également mentionné GQL.GQL est actuellement sous les auspices de l'ISO, la normalisation du langage de requête graphique est actuellement en cours et a reçu le soutien de nombreux fournisseurs.Comme nous n'avons pas eu beaucoup de nouvelles depuis un moment, nous souhaitons connaître la situation.
Xu est rassurant.Il a mentionné que GQL a fait des progrès constants et que nous pourrions voir des résultats avant 2021. Comme tout travail de normalisation, les choses ont tendance à progresser lentement.Compte tenu du nombre de personnes et de fournisseurs impliqués, on peut s’attendre à cela.Xu a ajouté qu'il s'agit du deuxième langage de requête normalisé par l'ISO en 40 ans après SQL.
Un autre point que Xu a fait valoir sur GQL est que les graphiques ne sont pas comme des bases de données clé-valeur ou des bases de données de documents.Ils ne disposent pas d’un langage de requête standard et n’ont peut-être pas besoin de ce langage.Le graphique est un modèle de données plus riche et plus complexe, qui est également plus riche que le modèle relationnel, et il n'a pas beaucoup de sens d'y accéder par programme.
Cela signifie-t-il que les organisations les remplacent par des diagrammes graphiques pour remplacer leurs bases de données relationnelles d'origine ?Pas tout à fait vrai, du moins pas encore, mais c'est bien.Xu a mentionné TigerGraph comme exemple du fonctionnement du système d'enregistrement, mais a mentionné que l'accent était toujours mis sur l'analyse.Cela dit, cependant, de plus en plus d’applications seront d’abord graphiques.
Auteur : George Anadiotis, « big data » |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15 : 08 GMT (23 :08 SGT) |Sujet : Analyse du Big Data
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Heure de publication : 24 février 2021