Até agora, a maior rodada de financiamento no mercado gráfico não é apenas uma boa notícia para a TigerGraph, mas também para todo o mercado.
Autor: George Anadiotis, “big data” |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15:08 GMT (23:08 SGT) |Tópico: Análise de Big Data
As empresas são boas na recolha de dados e a Internet das Coisas está a levar isso a um novo nível.No entanto, as organizações mais avançadas estão a utilizá-lo para impulsionar a transformação digital.
Na verdade, não estamos planejando revisar o mercado gráfico.Mas às vezes as notícias podem atrapalhar o desenvolvimento do plano, e a TigerGraphic anunciou que arrecadou US$ 105 milhões em financiamento da Série C, o que mudou nosso plano.
TigerGraph é um provedor de banco de dados gráfico.Temos estudado isso desde que nos retiramos do stealth em 2017. Consideramos o progresso que fez em mais de 3 anos como a história de todo o gráfico.A série C da TigerGraph é liderada pela Tiger Global, elevando o total de fundos arrecadados pela TigerGraph para mais de US$ 170 milhões.
Este é o pano de fundo de nossa conversa com o CEO da TigerGraph, Yu Xu, e o COO Todd Blaschka.Discutimos a evolução do TigerGraph e a evolução de toda a imagem.
Nosso último contato com a TigerGraph foi há um ano, quando começou a crise do COVID-19.Em um ano, a TigerGraph passou por um período de adaptação para muitas empresas.Entre eles, devido ao ritmo acelerado da transformação digital, os fornecedores de dados e análises podem até estar no topo da lista em termos de resultados.
Xu disse que para o TigerGraph as coisas são assim.O melhor trimestre da história da empresa em 2020. Xu e Blaschka viveram diferentes histórias de sucesso.Os clientes incluem Intuit e Jaguar Land Rover e o Australian Taxation Office.
Eles também mencionaram muitos casos de uso, desde diagramas típicos (como análise 360 do cliente e análise da cadeia de suprimentos) até casos de uso mais incomuns (como análise de blockchain e fraude fiscal).Está tudo bem, mas um problema quase pode ser resolvido: Por que precisamos de angariar fundos?
Para levar isso em conta, algumas coisas precisam ser consideradas.A imagem gerada pela experiência da TigerGraph comprova mais uma vez nossos insights comuns com outros fornecedores nesta área: eles estão migrando de um banco de dados para uma plataforma, mais perto de resolver os problemas dos clientes e criar valor.
Graph vê um crescimento explosivo, o financiamento da TigerGraph é o maior fundo na área até agora, confirmando isso
Xu e Blaschka descrevem como eles veem como obter um banco de dados gráfico distribuído rápido e escalável como ponto de partida.Embora no início eles não tenham fornecido muita ajuda com seus nomes ou histórias de sucesso, isso lhes permitiu ganhar uma posição segura em muitas organizações.Como disse Xu, as organizações “não têm escolha” a não ser usar o TigerGraph para certos tipos de casos de uso.
Esses casos de uso podem ser descritos como análise gráfica em tempo real: obtenção de respostas que exigem conexão em tempo real e passagem de muitos conjuntos de dados (geralmente conjuntos de dados massivos).Xu disse que, em muitos casos, TigerGraph é a única opção para tais casos de uso.Depois de adotado, os clientes também começaram a usá-lo para outros casos de uso, e agora o TigerGraph é frequentemente usado como a solução preferida para análise offline, continuou Xu.
Mover a pilha do TigerGraph significa que IDEs de visualização e funções de consulta podem ser adicionados, que é o objetivo da empresa para maior desenvolvimento, e podem ser estendidos a áreas como Xu, chamadas de “Graph Business Intelligence”.Xu detalhou a ambição da TigerGraph de construir “Tableau for Graph”.É verdade que esta ambição pode exigir financiamento para a promover.
Mas isso não quer dizer que o TigerGraph não tenha aspectos operacionais práticos em seu roteiro.TigerGraph já executa um banco de dados como produto de serviço há algum tempo e oferece suporte a AWS e Microsoft Azure.Os planos da empresa incluem aumentar o suporte do Google Cloud e expandir sua equipe para atender à crescente demanda de produtos, mas há mais.
Ao discutir seus produtos em nuvem, os gerentes da TigerGraph mencionaram que não desejam apenas adicionar suporte ao Google Cloud, mas também adicionar mais recursos e melhor integração às camadas AWS e Microsoft Azure existentes.Ao discutir o que poderia ser incluído, Xu enfatizou que a integração com bibliotecas de aprendizado de máquina suportadas por fornecedores de nuvem é um bom exemplo.
Xu destacou que tomando como exemplo o Google BigQuery, a integração das funções de aprendizado de máquina está sendo realizada em diversas plataformas de gerenciamento de dados.A ideia é simples: pode encurtar o pipeline de dados necessário para processar dados de aprendizado de máquina.O objetivo é facilitar o trabalho dos engenheiros e cientistas de dados.
Xu disse que a maneira de fazer isso é integrando extensões orientadas ao aprendizado de máquina no SQL.TigerGraph tem sua própria linguagem de consulta chamada GSQL, mas essa ideia já existe há algum tempo.Na verdade, os fornecedores de gráficos têm outros motivos para fazer isso.
Como já apontamos, Xu confirmou que o aprendizado de máquina baseado em gráficos é uma área que tem recebido ampla atenção.Resumindo, o aprendizado de máquina baseado em gráficos trata do processamento de dados multidimensionais e do aproveitamento de conexões, em vez de reduzir tudo a duas dimensões.Portanto, faz sentido utilizar uma plataforma gráfica para isso.
Ao falar sobre linguagem de consulta gráfica, Xu também mencionou GQL.GQL está atualmente sob os auspícios da ISO, a padronização da linguagem de consulta gráfica está em andamento e recebeu apoio de muitos fornecedores.Como já faz um tempo que não temos muitas novidades, queremos saber a situação.
Xu é tranquilizador.Ele mencionou que a GQL tem feito progressos constantes e podemos ver resultados antes mesmo de 2021. Como todo trabalho de padronização, as coisas tendem a progredir lentamente.Considerando quantas pessoas e fornecedores estão envolvidos, isso pode ser esperado.Xu continuou acrescentando que esta é a segunda linguagem de consulta padronizada pela ISO em 40 anos depois do SQL.
Outro ponto que Xu destacou no GQL é que os gráficos não são como bancos de dados de valores-chave ou bancos de dados de documentos.Eles não possuem uma linguagem de consulta padrão e podem não precisar dessa linguagem.O gráfico é um modelo de dados mais rico e complexo, que também é mais rico que o modelo relacional, e não faz muito sentido acessá-lo programaticamente.
Isso significa que as organizações estão substituindo-os por diagramas gráficos para substituir seus bancos de dados relacionais originais?Não está certo, pelo menos ainda não, mas é bom.Xu citou o TigerGraph como exemplo de funcionamento do sistema de gravação, mas mencionou que o foco ainda está na análise.Dito isto, no entanto, cada vez mais aplicações serão gráficas primeiro.
Autor: George Anadiotis, “big data” |2021 Nian 2 Yue 17 Ri -15:08 GMT (23:08 SGT) |Tópico: Análise de Big Data
Os dados encontram a ciência: acesso aberto, código, conjunto de dados e gráfico de conhecimento para pesquisa de aprendizado de máquina e outros campos
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Horário da postagem: 24 de fevereiro de 2021