DoNews 10月18日訊息（張佳）近年來，企業數字化道路越走越寬，隨著物聯網、大資料、人工智慧、雲計算等數字化技術的普及，企業資料保有量直線上升。“十四五”規劃綱中，“加快數字化發展，建設數字中國”被單篇列出，數字經濟的發展受到前所有的重視，建設內容也更加具有指導性——加強關鍵技術的創新應用、數字產業化、產業數字化轉型。
根據IDC於2021年3月釋出的最新預測資料顯示，2020年中國大資料市場整體規模預計首次超過100億美元，較2019年同比增長15。9%。我國的大資料支出也持續上漲，市場總量預計將在2024年超過200億美元，與2019年相比增幅達到145%。中國大資料市場五年CAGR約為19。7%，增速領跑全球。
大資料產業蓬勃發展的背後是中國企業對資料的重視，而海量資料的儲存也成為企業規模化鋪設數字化技術的攔路虎。
資料儲存技術成為企業數字化轉型的技術瓶頸
傳統的關係型資料儲存形式更擅長處理事務型任務，用於滿足業務資料儲存。但隨著人工智慧、雲計算等數字處理技術的成熟，企業對於資料的需求從儲存、查詢向分析轉變，而傳統關係型資料庫對於分析型任務的處理能力相當有限。
近年來，以Hadoop為代表的大資料平臺利用其分散式儲存和計算的優勢，大大增強了企業資料整合、資料加工的能力。然而，無論是關係型資料庫，還是像基於Hadoop的大資料分析系統，由於並不是原生圖儲存，對於深度關聯的資料的分析並不具有優勢。業內人士認為，圖模式比關係模式要更具表現力，相對於關係型資料庫，圖資料庫也能更好處理大規模複雜資料，滿足企業個性化資料應用場景的需求。
TigerGraph技術專家李憓松表示，“以複雜製造業為例，無論是想要深入分析大量資料，進行多型別資料的關聯分析，還是需要實時更新和分析資料，都需要一款原生儲存點邊關係，並且支援分散式的圖資料庫，而TigerGraph正是這樣一款完美解決這類需求的企業級圖資料庫產品。”
關係型資料庫、鍵值資料庫和圖資料庫的差別
TigerGraph圖資料庫實現複雜製造業最佳化 捷豹路虎案例獲全球CIO前100獎
對於汽車製造來說，一輛汽車的生產，需要上萬零件，同一個零件的不同型號和版本可能都由不同供應商提供。而OEM出產一款汽車，往往需要成百上千步，而每一個步驟又可以用相同型別的不同機器生產。因此，每輛汽車生產的生命週期，都涉及與供應商、合作伙伴和零售商等供應鏈上下游的資料互動。隨著汽車公司規模的擴大，如何基於大量結構錯綜複雜的資料，實時掌握庫存資訊和零售需求，及時調配庫存，尤為重要。
“捷豹路虎汽車的供應鏈問題已經存在十幾年了，一直沒有得到很好的解決，”TigerGraph的創始人兼CEO許昱博士表示，“捷豹路虎之前使用傳統的關係型資料庫，那時候他們的供應鏈反饋時間需要用三個星期。”
對於捷豹路虎這樣重資產的製造業來說，資料量巨大，資料型別也更豐富，比如產品資料、製造資料、銷售資料、售後資料、物流資料和供應鏈資料等。如何從變種可能性很多的供應鏈中挖掘出有價值的資訊——如流程最佳化，提高生產率等，是一個不小的挑戰。
藉助TigerGraph，捷豹路虎進行了供應鏈建模，搭建企業的數字孿生系統。透過供應鏈模型，捷豹路虎可以即時分析供應商供貨調整對其供應鏈的影響，大幅減少對供應商的違約費用和生產混亂。同時，數字孿生的系統使得整個製造過程更加透明，分佈在各個部門的資料得以打通，管理層決策速度得以大幅提高。
“TigerGraph幫助捷豹路虎進行企業系統的數字化升級。傳統資料庫需要用三週左右的時間，而透過TigerGraph最佳化之後，只用45分鐘不到，極大的提高他們對市場的應變能力，降低他們的存貨，提高他們對客戶需求的響應速度，降低了上下游供應商的風險，”許昱博士表示，“其次，從宏觀上來看，圖資料庫可連線企業各部門、各階段的資料，有助於建立企業知識圖譜，為更多未知的應用場景提供基礎平臺。”
該專案一年預計收益能達上億英鎊，獲得了全球CIO前100的獎項。據瞭解，CIO 100被執行長們列為全球十大最具影響力的企業資訊科技卓越獎項，每年由全球著名科技媒體營銷和資料服務公司IDG評選出全球100個以創新方式使用IT實現業務價值的組織及其團隊。
圖技術行業應用邊界不斷拓展，產業數字化轉型正當時
最早應用圖技術併發揮出商業價值的是公司是Google。他們將圖技術用在搜尋引擎展示的網頁排名（Pagerank系統）中，透過搜尋結果之間的關聯分析，實現給使用者更好的結果推薦，也正是由於此，Google在第一代搜尋引擎中脫穎而出，成為了行業內第一個具有壟斷地位的公司。後來，圖分析、圖思維又被應用在AI中，成為Twitter、Facebook等網際網路公司的核心技術。
“在歐美，圖技術應用已經非常普遍，國內這兩年也很熱門，”許昱博士告訴記者，“已經在用的企業肯定是知道圖價值的，據我所知，很多企業已經開始考慮將圖技術作為戰略採購方向。但不像雲服務行業，國內已經有阿里、騰訊、華為這種科技大廠對市場進行雲服務的認知教育。圖技術領域目前市場的認知還非常有限。剛開始進入中國時，TigerGraph客戶聚焦在金融和電信，因為這兩個行業資料化程度高，他們強大的技術團隊對新技術探索也更積極。而這兩個領域確實也是目前圖技術最廣泛應用的領域。”
隨著社會經濟的發展、人工成本的上漲，技術對企業效益、社會效益的提升會越來越重要，也原來越多的企業主動尋求技術上的更新。“幾年以前，我們還需要向客戶解釋為什麼要用圖。現在很多客戶主動找上門，主動學習。”許昱表示。
目前，圖技術更為熟悉的應用場景主要是知識圖譜的儲存、計算和推理，特別是金融知識圖譜、企業知識圖譜及健康圖譜。而專業人士表示，圖技術本身天然地符合人的思維模式，因此在思考某個場景的解決方案的時候，圖分析有著其他傳統方式沒辦法實現的優勢，也因此，圖技術的應用並不侷限於某個特定的行業和場景。
今年3月，TigerGraph的圖高階圖分析技術幫助丹麥大學，進行急性淋巴細胞白血病方面的研究，充分展示了圖分析技術在生命科學領域的應用。
對於企業在新場景下怎麼應用圖技術，許昱博士也分享了三點建議：“首先，其實圖是特別容易被大家理解，因為我們人的大腦就是一種圖的思維。但我們並不需要成為一個圖的專家、圖演算法的專家。建立圖的模型，我們有視覺化介面，拖拽都很簡單。第二，可以透過我們的雲服務快速上手使用，我們的雲裡面不用安裝，不用除錯，不用下載，就可以看我們有差不多20個Start kit（啟動工具包），各行各業都有，上手也比較容易。第三，結合企業自己實際的業務場景，多用圖思維考慮問題，當然也可以借鑑一些解決方案。我們有很多成功案例，基本上涉及各個行業，包括剛才提到的供應鏈、區塊鏈、醫療、金融、零售等。我們都有一些樣本的Schema。當然我們也很歡迎使用者和我們一同探討更多圖應用方案。我們也有強大的解決方案案例和很多合作伙伴，可以幫助大家一同探索。“
今年10月20日，TigerGraph還將舉辦第二屆Graph + AI行業峰會。首屆峰會吸引到來自上百家財富500強公司的資料科學家、資料工程師、架構師以及業務和IT高管參與。從Graph+AI第一次舉辦到今年第二次舉辦，活動規模整整擴大了一倍，也邀請到了更多重量級演講嘉賓。
除此之外，作為唯一企業級可擴充套件的圖資料庫，TigerGraph發起還了PartnerGraph專案，匯聚了圖領域的技術、能力、資源和行業專家，共同協作，力求構建為企業提供圖獨特價值和能力的領先生態系統。
TigerGraph的創始人兼CEO許昱博士表示：“我們正在走向實現願景的路上。希望更多的企業能用圖資料庫來改變世界，改善他們客戶的體驗，提高效益，實現數字化轉型。”
