Grafik veritabanı ve analitik yazılımı sağlayan bir şirket olan TigerGraph , veri bilimi kitaplığını 20 yeni algoritma ile genişleterek toplamını 50’den fazla algoritmaya getirdi.
TigerGraph gibi grafik veritabanları giderek daha popüler hale geldi. Veri bilimcilerinin milyonlarca veya milyarlarca varlık arasındaki ilişkileri analiz etmesine izin vermede özellikle etkilidirler ve birçok derin öğrenme uygulaması için diğer veritabanlarından daha iyi performans gösterirler.
Tabii ki, bu umut verici pazarda pek çok rakip var – Neo4j , MongoDB ve DataStax gibi yeni başlayanların yanı sıra Oracle ve Amazon gibi devler . TigerGraph ürününü farklı kılan şey, açık kaynak kodlu, veritabanı içi, ölçeklenebilir olması ve grafik veri bilimi etrafında benzersiz bir şekilde merkezlenmiş olmasıdır.
Bu şirket, dağıtılmış bir yerel grafik veritabanı da sunan ilk şirkettir ve işletmelerde çekiş kazanmıştır. Araştırma firması Gartner’a göre , bu yıl sadece %10 olan grafik teknolojilerinin 2025 yılına kadar veri ve analitik inovasyonlarının %80’inde kullanılması bekleniyor.
TigerGraph, grafiklerin daha fazla kuruluş tarafından erişilebilir hale geleceğini söylüyor. Yalnızca veri bilimcileri değil, aynı zamanda iş kullanıcıları da kurumsal düzeyde ölçeklenebilirlik, yönetim ve güvenlik gibi avantajlarla gerçek zamanlı verilerinin derinliklerine inebilir.
Yeni algoritma grubu, reklamcılık, finansal hizmetler ve sağlık bilimleri gibi sektörlere yayılabilir. Bu dikeyler içinde TigerGraph, dolandırıcılık tespiti, siber güvenlik tehdidi tespiti, enerji yönetimi, risk değerlendirmesi ve izleme ve zaman serisi analizi dahil olmak üzere çok sayıda veri analitiği, veri bilimi ve makine öğrenimi kullanım durumlarını uyarlamıştır.
Ancak bu yeni sürüm, algoritma kategorisine göre yeni gruplandırmalarla daha da geliştirilmiş daha fazla ve daha yeni algoritmalar getiriyor. Bazıları, örneğin veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri için zaman kazandırabilecek şekilde, grafik gömme işlemlerini daha hızlı veya daha doğru bir şekilde çalıştırabilecektir. Sonuç olarak, bu serbest zaman, kişiselleştirilmiş öneriler sunmak veya sosyal grupları tespit etmek için kullanılabilecek gelişmiş topluluk algoritmaları grupları gibi diğer algoritmalarla etkileşim kurmak için harcanabilir.
Grafik Veri Bilimi Kütüphanesi için bir sonraki adım, şu anda uzun olan algoritma listesini tamamlamak için veritabanı içi sinir ağları olacak. TigerGraph, bu gelecekteki güncellemenin zaman ve maliyet tasarrufu sağlarken boru hattınızı basitleştireceğini söylüyor.