原生并行图：

许昱博⼠创⽴的TigerGraph 是⼀个国际⼀流的新⼀代图数据库软件公司，很好应对了⼤数据时代图数据实时计算分析的挑战，受到了中美两国数家企业级客户的认可。特别是多家华创资本投资的⾼成长的⾦融科技公司，也都通过国际技术社区主动找到和使⽤了TigerGraph 产品，让我们看到了其技术上的价值和魅⼒。

吴海燕，管理合伙⼈，华创资本

“图模型能灵活自然地存储和表达各种复杂关联的的数据；图计算非常适合知识图谱的学习，推理和应用。在方兴未艾的机器学习，人工智能及智慧城市的大方向上，大规模高性能的图计算平台将大有用武之地。图论有比较成熟的理论基础，但分布式大数据实时图计算平台的工业产品化上有巨大空白，极大地限制了各种企业级的应用。TigerGraph经过多年的研发和客户验证， 新发布了市场上唯一一个原生并行图计算平台，填补了这个空缺，真正释放了图分析的应用优势。”

张首晟， 斯坦福大学物理系终身教授，美国国家科学院院士，艺术与科学院院士，中国科学院外籍院士， 富兰克林奖和欧洲物理奖获得者，华源科技协会创始人，丹华资本创始董事长。

“解决电话欺诈的问题需要电信运营商能实时在大数据中检测到各种复杂关系。 起初我们采用的是在关系型数据库基于规则的反欺诈方案，运算速度慢、误判率较高，很难有效地防止欺诈行为。 后来我们改变战略模式，选购了TigerGraph，采用图数据库加机器学习的架构，利用TigerGraph实时返回结果的强大计算能力， 我们可以实时地对海量新拨打的电话进行特征提取。这些在图数据库上面进行几步关联分析所提取的众多特征， 成为我们甄别正常／骚扰／广告／欺诈电话的关键依据。经测试基于TigerGraph的反欺诈系统具有高准确率和高召回率。图里有近5亿个电话号码。系统每秒可以处理高达7000个新接入的电话。TigerGraph高效，稳定，是新时代机器学习以及反欺诈行业的极好选择。”

中国移动通信集团某省有限公司 业务支撑系统部和大数据挖掘分析中心架构师

"2017年初， 我们在关系型数据库和Hadoop上开发了一套风控系统。当时碰到很大的性能问题，无法实现在线风控模型计算和在线查询。后来改用TigerGraph。 我们几百GB全量数据，初始导入只需要三小时，之后对每天增量数据的更新只需要一两分钟。增量数据的导入速度没有随着数据量的增加而受到影响。 二度查询都是毫秒级返回，单机QPS也可以达到数百，完全满足我们在性能上的期待。TigerGraph系统还支持HA和分布式系统，为系统的可靠性以及可扩展性提供非常可靠的支持。此外，值得一提的是他们的技术服务团队，对于任何的问题，拥有非常高效的反应能力，基本马上可以得到想要的技术支持。所以我推荐TigerGraph图分析平台，它性能拔群，便于使用，开发周期短，可以解决传统工具无法应对的大数据问题。”

上海某金融大数据公司CRO

“数据对现代企业的运营至关重要，实时分析和准确预测其中复杂的关系是非常具有挑战性的。TigerGraph 团队在硅谷开发出来的分布式图计算平台，已在多个行业帮助许多公司实施了高性能的实时数据分析。做为天使投资人，我对团队取得的阶段性成绩感到高兴，也相信越来越多的企业将受益于TigerGraph 的分布式图计算平台。”

许良杰， 七海资本创始合伙人。 前新浪联席总裁兼CTO，思科全球副总裁，eBay副总裁，网易CTO

“我推荐TigerGraph。金融业有很多应用比如反欺诈、信用评估等等都可以用图来处理和分析。以前我们尝试过一些别的工具包括Neo4j图数据库，通过对比数据的入库速度，处理的数据量大小，及复杂实时分析的响应速度，最终我们选用了TigerGraph，为我们未来更大规模的应用打下夯实的基础。其数据入库速度和计算处理能力完全超过同类产品，将性能提升到了另一个量级。使用TigerGraph现在我们可以在做更复杂的实时分析时更快获取到结果，大大提高了我们反欺诈和征信打分的响应速度。”

顾凌云，冰鉴科技创始人CEO

“现阶段的大数据分析和人工智能主要集中在海量数据和复杂数据的处理和分析。实时图数据分析是非常有潜力的人工智能的一个分支。基于实时图数据库的深度链接分析（real-time deep-link analysis) 在银行，保险，电信等行业的风控，反洗钱，舆情分析和欺诈预防等应用上有极大价值。只有一个分布式的实时并行图数据库才能真正实现图技术的巨大优势。我相信TigerGraph将引领实时图分析的潮流。”

陈立峰，文思海辉创始人及前总裁 ，华源主席， 红杉宽带跨境数字基金运营合伙人

"在企业图谱这个项目的开发中, 我们选购了TigerGraph作为我们后台的图存储和计算平台。 初期，我们曾经尝试过Neo4j等其他图数据库产品，但效果欠佳。TigerGraph的测试结果无论在性能，稳定性，和表达能力上都明显胜出。 在一个大于100亿节点和边的图谱上，即使涉及大量数据和较多步数的查询，TigerGraph都可以秒级返回。加之其对高QPS的支持， TigerGraph的解决方案完全达到了我们系统上线的要求。借助TigerGraph的GSQL查询语言强大的表达能力， 我们顺利的实现了包括企业之间全路径算法在内的所有业务场景上的要求。在系统上线之后，系统稳定，易维护。 我们愿意为TigerGraph做这个见证， 它实为大图分析平台之首选。”

马欣, 某大数据公司CDO