TigerGraph Blog:

随身听第20期：七大理由——为什么AI驱动型企业选择TigerGraph？

人工智能和机器学习对企业来说变得越来越重要，因为大家都意识到企业必须能够详细了解业务和客户数据才能跟上竞争的步伐。现在，企业只需要捕获并能够分析正确的数据，并使用这些数据实时获取可执行的洞察力，从而提供更具个性的产品和服务。随着计算能力变得更强大和更经济，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等更复杂的数据建模变得更容易获得。

数据痛点

虽然企业一直在 AI方面持续投资，但为什么他们难以利用 AI 和机器学习的潜力？ 一个重要的原因是传统数据工具使得在这些领域实现高投资回报率变得很困难。 由于大部分数据都是表格形式，并且通常以二维表格式存储，因此在实际场景中如何解释数据方面存在差距，换句话说，如果没有合适的机器学习模型，数据可能无法解释或不正确。 这就引起了怀疑，因为德勤最近的研究表明， 44% 的管理层最关心的前三个问题之一就是会根据 AI 建议做出错误的决定。

另一个问题是数据的数量和质量，尤其是当公司在整个组织中仍然存在数据孤岛时。 如果数据分布在非集成工具中，则很难聚合使用，这意味着重要的战略洞察力可能隐藏在架构复杂性之下，而机器学习仅限于在小范围内运行。 SAP 表示，74% 的企业表示他们的数据环境非常复杂，以至于限制了敏捷性，85% 的企业都在努力处理来自不同位置的数据 。成功的机器学习模型依靠丰富的、海量的数据蓬勃发展。 没有它，人工智能通常不可能学习或产生有用的见解。

表格数据成为互联数据

TigerGraph 根植于数据管理和优化领域，通过大规模连接数据，帮助企业发挥分析和机器学习的潜力。 TigerGraph 以真实世界关系的形式连接企业的数据，与人类理解信息的方式完全相同。 这意味着使用图数据输入的机器学习模型可以以人类思考的方式处理信息，使用数据点及其之间的关系作为特征。 这产生的结果对解释数据的人更有意义。

由于 TigerGraph 将来自不同数据源的数据集连接在一起，这使企业能够轻松地进行广泛和深入的探索，以发现具有战略意义的重要洞察。连接数据解决了数据质量差和缺少数据点的问题。机器学习模型可以在大量高质量数据上部署，它们也可以在存在相关上下文（即连接）的低容量数据上蓬勃发展。换句话说，拥有正确数量和质量的数据在任何数据量场景中都是可行的。
可解释性和精确性现已成为常态。

GraphStudio 将结果可视化并以一种我们可以理解 AI 决策或建议的方式启用询问——使 AI 更易于解释。 TigerGraph 创造了一种数据进化文化，其中连接的数据保持流动性，不断产生新的数据和连接，机器学习模型走向真实。TigerGraph 通过企业的数据湖、数据可视化和 AI 工具完成了一个互补的生态系统。

TigerGraph 如何释放 AI 潜力?

凭借其速度、规模和分析的复杂性，TigerGraph创建了一种新的原生图数据库类型，可以实现 AI 的全部潜力。这包括三个关键属性：轻松扩展、高级分析和完整的洞察。

首先是轻松扩展，连接整个组织的所有数据将需要一个可扩展的图数据库，TigerGraph可以轻松实现。其次是高级分析，揭示数据中的所有战略洞察力，需要顶级图分析能力。最后就是完整的洞察，现实世界互联数据的演变支撑着机器学习的真相之旅。

作为AI驱动型企业，为什么要选择TigerGraph呢？我们一起来看看，这七大理由或许也是您在选择图分析产品时需要考虑的因素。

七大理由：NO.1 查询结果的速度

说到查询结果，经常有人问，为什么速度如此重要？什么时候需要速度？需要怎样的速度？

随着数据在整个企业中呈指数级积累，随着时间的推移，速度只会变得更加重要。为了找出下一个数据问题，即使等待一两个小时，甚至是一夜，也可能是徒劳和有害的。在以下情况下，高速的查询是不容商量的：

1）您需要执行非常复杂的查询，尤其是数据在后台变化或增长时；
2）您正在使用图进行数据调查，速度是必不可少的；
3）您正在推动一个需要实时或接近实时信息的操作流程，结果的速度是最重要的。

TigerGraph 每台机器每秒搜索超 1000 万条数据或关联，每增加一个并行机器，搜索量即翻倍。
相比其它图数据库，TigerGraph快 10 到 1000 倍。

七大理由：NO.2 为企业级应用量身定制

图数据库的目的是将数据连接在一起以创建新的见解和信息。 图数据库不仅具有数据湖一样的存储能力，还具有数据处理引擎。 任何单个数据库服务器最终都只有有限的处理和存储能力。 为了以非常高的速度处理大量的数据，图数据库还需要能够扩展到其它服务器中。

一旦图数据库分布于多个服务器上，服务器之间必须有一定程度的一致性，以便在连接这些数据时使图能够作为一个整体可以在所有服务器上无缝运行。

TigerGraph 始终自动执行数据切片、跨服务器数据加载及查询。 而使用其它图数据库，你必须手动：

1）为新机器建立新的数据模型；
2）进行数据切片，分别加载到每台机器上；
3）为存储在特定机器中的数据编写自定义查询。

如果需要用户在服务器之间手动分发、加载和查询数据，不仅效率低，而且可能会受到人为错误的干扰，导致错误的决策。跨服务器的自动扩展可确保数据查询的完整性，自动化还消除了人工干预的风险。

七大理由：NO.3 投资回报，是什么推动了使用图数据库的成本？

投资回报率 (ROI) 取决于您的投资金额以及随着时间的推移获得的价值。TigerGraph 不仅功能强大，而且在处理同等数据量时，使用比竞争对手更少的机器资源进行查询，这最大限度地提高了初始投资回报率。

此外，数据和用例往往会随着时间的推移而增加，因此图数据库扩展和处理新应用程序的能力对于长期投资回报率至关重要。TigerGraph 无需重新构建数据模型即可无限扩展，加上类SQL的GSQL查询语言简单易用，因此从长期看使用 TigerGraph 您的投资是安全的。

七大理由：NO.4 计算过程的实时监控

数据科学家可以通过多种不同的方式构建相同的图查询，但有些方式会比其他方式更高效。图查询的效率决定了成本和用户体验，并且根据查询的编写方式，理想情况下，图将最快地返回结果，并使用最低的处理能力。这就是为什么实时监控很重要，因为用户可以知道是否需要优化这些查询，所做的每次修改对查询性能带来哪些影响。

TigerGraph支持直观清晰的实时监控，提供查询性能的统计数据。你可以不断优化查询，提高效率。而其它图数据库需要运行命令行返回结果，缺少实时可视化监控功能。

七大理由：NO.5 支持查询的广度和深度

图数据库的独特价值在于它将数据点联系在一起形成一个网络，并可以带出数据背后的上下文和含义。

TigerGraph可以让客户清晰查看因果链的任一环，而其他图数据库只支持不到5层的查询。这是一个游戏规则改变者，因为如果没有能力分析因果链的任一环，用户将受限于只能在其数据网络的一部分中搜索答案。换句话说，它将只允许查看因果链的一部分，或仅允许查看行为模式的一部分。这意味着可能会错过重要信息——从而错失机会。

七大理由：NO.6 支持自定义查询

前面已经讨论了所支持查询的广度和深度，下一个我们来讨论是否支持自定义查询，这在调查分析等场景中尤其重要。

企业的优势在于，图数据库预置了一组标准查询（“图算法”），用于查询连接的数据。然而，有时这些通用工具不足以发现独特的见解。对于一些企业，可能需要提出更具体的问题。 例如，一个问题可能具有子上下文，其中用户可能需要根据变量排除或包括某些类型的数据。比如：“我想看看那些经常推荐的客户，但前提是他们在过去24小时内访问过我们的网站。”这种情况下的关键是能够完全自定义查询。 当您使用图来增强机器学习模型时，自定义查询的能力也很重要。

TigerGraph支持灵活的自定义查询，用户可从头开始设计任何查询或编辑预置的查询。而其它图数据库只支持作为给定内置函数的算法，用户无法自定义查询。

七大理由：NO.7 数据完整性

为什么分类如此重要？当数据科学家询问一个关于图数据的问题时，图需要知道如何回答这个问题。类别越多，查询得到答案的可能性就越大。如果数据科学家能够保证图中的每个数据点都是分类的，那么就可以确保每个数据点都包含在搜索其类别的任何查询中。因此，没有任何数据分类的图将无法保证数据的完整性，因为它在整个过程中可能不一致。

TigerGraph根据预定义的点边类型加载数据，确保数据完整准确。而其它图数据库只是加载数据，需要时才对点边进行分类，导致搜索偏差或搜索结果不完整。

使用像TigerGraph这样的数据工具可以使图有机地发展，从而创造出新的见解，这些见解本身就成为外部AI和学习系统的数据点。这意味着连接的数据集始终保持灵活的更新，并始终反映企业不断变化的现实世界场景。这对于随时间学习的机器学习模型很重要。

最后总结下，我们今天的分享内容：

由此我们可以看到，传统数据工具以标签形式保留数据，而更复杂的人工智能和机器学习工具（例如 TigerGraph）允许从图中获得更深的洞察，以网络和连接形式显示数据点，揭示以前从未见过的聚合、模式和行为。TigerGraph非常灵活，能够与企业进行扩展，同时允许用户提出任何问题，以了解他们的特定需求。

以上就是今天跟大家分享的AI驱动型企业选择TigerGraph的七大理由。欢迎点击下方链接下载本期介绍的完整版白皮书，该白皮书更为详细地从7个方面进行分析，同时列出了TigerGraph和其它图数据库（比如Neo4j）的对比。欢迎免费下载，即刻开启你的AI之旅。
免费下载白皮书

相关资源

TigerGraph Blog

分类

最新帖子