これまでのところ、グラフィックス市場における最大規模の資金調達ラウンドは、TigerGraph にとってだけでなく、市場全体にとっても良いニュースです。
著者: ジョージ・アナディオティス、「ビッグデータ」 |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15:08 GMT (23:08 SGT) |トピック: ビッグデータ分析
企業はデータ収集に優れており、モノのインターネットによってデータ収集が新たなレベルに引き上げられています。ただし、最先端の組織はデジタル変革を推進するためにそれを使用しています。
グラフィックス市場を見直すつもりはまったくありません。しかし、時にはニュースによって計画の発展が妨げられることもあり、TigerGraphic はシリーズ C 資金調達で 1 億 500 万ドルを調達したと発表し、計画が変更されました。
TigerGraph はグラフ データベース プロバイダーです。私たちは2017年にステルスから撤退して以来、この研究を続けてきました。3年以上の進歩がグラフ全体の物語であると考えています。TigerGraph の C シリーズは Tiger Global が主導しており、TigerGraph の調達資金総額は 1 億 7,000 万ドルを超えています。
これが、TigerGraph CEO の Yu Xu 氏と COO の Todd Blaschka 氏との会話の背景です。TigerGraph の進化と全体像の進化について話し合いました。
TigerGraph と最後に連絡を取ったのは 1 年前、新型コロナウイルス感染症危機が始まった時でした。1 年間にわたり、TigerGraph は多くの企業にとって調整期間を経てきました。その中でも、デジタルトランスフォーメーションの加速により、データと分析のプロバイダーが結果の面でリストのトップに立つ可能性もあります。
Xu 氏は、TigerGraph の状況はこうであると述べました。2020 年は同社史上最高の四半期でした。Xu と Blaschka はさまざまな成功事例を扱ってきました。クライアントには、Intuit、Jaguar Land Rover、オーストラリア税務局などが含まれます。
また、典型的な図表 (顧客 360 度やサプライ チェーン分析など) からより珍しいユース ケース (ブロックチェーン分析や税金詐欺など) まで、多くのユース ケースについても言及しました。すべて順調ですが、1 つ問題はほぼ解決できます。なぜ資金を調達する必要があるのかということです。
これを考慮するには、いくつかのことを考慮する必要があります。TigerGraph の経験によって生み出された全体像は、この分野における他のサプライヤーとの共通の洞察を再度証明しています。彼らはデータベースからプラットフォームに移行し、顧客の問題の解決と価値の創造に近づいています。
Graph は爆発的な成長を遂げており、TigerGraph の資金調達はこれまでのところこの分野で最大のファンドであり、これが裏付けられています
Xu と Blaschka は、開始点として高速でスケーラブルな分散グラフ データベースを取得する方法をどのように考えているかについて説明します。当初、彼らは自分たちの名前や成功事例をあまり宣伝しませんでしたが、これにより多くの組織に足がかりを得ることができました。Xu 氏が述べたように、組織は特定の種類のユースケースでは TigerGraph を使用する以外に「選択肢がない」のです。
これらの使用例は、リアルタイムのグラフィカル分析として説明できます。つまり、多くのデータ セット (通常は大規模なデータ セット) のリアルタイム接続と走査を必要とする答えを取得することです。Xu 氏は、多くの場合、そのようなユースケースには TigerGraph が唯一の選択肢であると述べました。一度採用されると、顧客は他のユースケースにもこれを使用するようになり、現在ではオフライン分析の推奨ソリューションとして TigerGraph がよく使用されていると Xu 氏は続けました。
TigerGraph のスタックアップを移動するということは、視覚化 IDE とクエリ機能を追加できることを意味します。これは同社のさらなる開発目標であり、Xu のような「グラフ ビジネス インテリジェンス」と呼ばれる分野にも拡張できます。Xu 氏は、「Tableau for Graph」を構築するという TigerGraph の野望について詳しく説明しました。確かに、この野望を推進するには資金が必要かもしれません。
しかし、これは、TigerGraph のロードマップに現実的な運用面がまったく含まれていないと言っているわけではありません。TigerGraph は、しばらくの間サービス製品としてのデータベースを実行しており、AWS と Microsoft Azure をサポートしています。同社の計画には、Google Cloud のサポートを強化し、増大する製品需要に対応するためにチームを拡大することが含まれていますが、それだけではありません。
TigerGraph のマネージャーは、クラウド製品について話し合う際、Google Cloud のサポートを追加するだけでなく、より多くの機能を追加し、既存の AWS および Microsoft Azure レイヤーとの統合を改善したいと述べました。含まれる可能性のあるものについて議論する際、Xu 氏は、クラウド ベンダーがサポートする機械学習ライブラリとの統合が良い例であると強調しました。
Xu氏は、Google BigQueryを例に挙げ、さまざまなデータ管理プラットフォーム上で機械学習機能の統合が行われていると指摘した。アイデアはシンプルで、機械学習データの処理に必要なデータ パイプラインを短縮できます。目的は、データ エンジニアとデータ サイエンティストの仕事を容易にすることです。
Xu氏は、これを実現する方法は、SQLに機械学習指向の拡張機能を統合することだと述べた。TigerGraph には GSQL と呼ばれる独自のクエリ言語がありますが、このアイデアはかなり前から存在していました。実際、グラフィックス ベンダーがこれを行う理由は他にもあります。
すでに指摘したように、Xu 氏は、グラフベースの機械学習が広く注目されている分野であることを認めました。つまり、グラフベースの機械学習は、すべてを 2 次元に縮小するのではなく、多次元データを処理し、接続を活用することを目的としています。したがって、これにはグラフィック プラットフォームを使用するのが合理的です。
Xu 氏は、グラフ クエリ言語について話すときに、GQL についても言及しました。GQL は現在 ISO の後援のもと、グラフィカル クエリ言語の標準化が進行中であり、多くのサプライヤーからサポートを受けています。しばらくニュースがなかったので、近況を知りたいと思います。
徐さんは安心するよ。同氏は、GQL は着実に進歩しており、2021 年以前にも成果が見られるかもしれないと述べました。他の標準化作業と同様、物事はゆっくりと進む傾向があります。関係者とサプライヤーの数を考慮すると、これは予想できます。Xu 氏はさらに、これは SQL に次いで 40 年間で ISO によって標準化された 2 番目のクエリ言語であると付け加えました。
Xu が GQL に関して指摘したもう 1 つの点は、グラフはキーと値のデータベースやドキュメント データベースとは異なるということです。標準のクエリ言語がないため、この言語は必要ない場合があります。グラフは、リレーショナル モデルよりも豊富で複雑なデータ モデルであり、プログラムでアクセスすることはあまり意味がありません。
これは、組織が元のリレーショナル データベースをグラフィカル ダイアグラムに置き換えることを意味するのでしょうか?少なくともまだ完全には正しくありませんが、それは良いことです。Xu 氏は、記録システムの運用例として TigerGraph を挙げましたが、焦点は依然として分析にあると述べました。ただし、グラフィックスを優先するアプリケーションはますます多くなるでしょう。
著者: ジョージ・アナディオティス、「ビッグデータ」 |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15:08 GMT (23:08 SGT) |トピック: ビッグデータ分析
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投稿時間: 2021 年 2 月 24 日