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简介...
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根据 Gartner 发布的 2021 年十大数据和分析技术趋势报告,图数据已经成为当代数据分析的基础,图分析目前在数据分析创新领域的占比为 10%;中国信通院的报告指出,2020 年全球数据库市场规模为 671 亿美元,若按占比 10% 进行推算,2020 年全球图数据库市场规模约为 67 亿美元;到了 2025 年,图分析的占比将提升至 80%;在 DB-Engines 统计的数据库流行趋势排名中,相比于关系数据库、文档数据库等常见数据分析工具,图数据库也是自 2013 年以来增速最快的分类。包括甲骨文、微软、亚马逊在内的海外科技巨头先后推出了 Oracle Graph、Microsoft Azure Cosmos DB、 Amazon Neptune 等图数据库产品,阿里、腾讯、滴滴、美团、字节等国内互联网巨头也纷纷入局,推出了 Graph DB、TGDB、ByteGraph 之类的图分析工具。巨头的入场加上疫情推动的数字化转型,也让 Neo4J、TigerGraph 这样的图领域早期玩家受到了更多关注,估值水涨船高,可以说图数据库市场正处在随时爆发的边缘。

最早被推特、脸书、谷歌应用的图数据库究竟是什么,它为什么在效率上比传统的数据库更胜一筹,又怎样深刻地影响了人工智能领域?图数据库在哪些行业已经有了成熟的商业场景,又将帮助哪些行业突破发展瓶颈?海内外巨头为何参与这个市场,从业者又是如何理解这个市场所面临的机遇与挑战?

主播 Diane 在本期节目中,和 TigerGraph 高级解决方案顾问李憓松一起讨论了图数据库的明星玩家,主流技术的历史轨迹和商业场景,以及行业整体的发展趋势。

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▼主播
丁教,声动活泼联合创始人
▼嘉宾
李憓松,TigerGraph 高级解决方案顾问

▼主要话题
[03:01] 图数据库跟传统数据库有什么区别?市场是怎么演化的?
[07:36] AI、知识图谱和图数据库的关系是?有哪些行业已经应用图数据库?
[18:07] 反欺诈工作是如何通过图数据库提高效率的?
[23:50] 行业的领头羊和标准制定者都是谁?
[29:17] 白酒和中药行业竟然也会用到图数据库?
[31:20] 国内有哪些大厂在布局图领域?布局多久了?
[34:30] 疫情加速了图领域的发展吗?未来会有哪些机遇?
[41:41] 如何通过 Graph + AI 大会进一步了解图数据库和图分析市场?

▼延伸阅读
Gartner Top 10 Data and Analytics Trends for 2021
图数据库:一种非关系型数据库,以图作为数据结构而进行储存和查询,源于数学中的图论,计算效率高于关系型数据库,适用于复杂的、多个维度的、强调关联顺序的对应关系分析,知识图谱的图就存储在图数据库中
拓扑学:一个数学分支,由几何学和集论发展而来,仅考虑物体间的位置关系而不考虑物体的大小和形状,因此又被称为“不量尺寸的几何学”,莱昂哈德·欧拉在 1736 年发表的有关七桥问题的拓扑学论文奠定了图论的基础
高并发:指系统操作过程中需在短时间内处理大量请求的情况,典型的高并发场景包括节日抢票、线上促销、社交媒体热搜等
Neo4J:图数据库公司,主流的图数据库之一,查询语言为 Cypher,可通过 JAVA 实现,兼容 ACID,也支持 Python 等编程语言,2021 年 6 月完成 F 轮融资 3.25 亿美元,投后估值约为 20 亿美元
TigerGraph:图数据库公司,主流的图数据库之一,查询语言为 GSQL,也支持将 Cypher 转换成 GSQL,2021 年 2 月完成 C 轮融资 1.05 亿美元
赛灵思( Xilinx ):全球顶尖的可编程芯片厂商,主要产品包括 FPGA、可编程 SoC 、ACAP,半导体设计公司 AMD 对其的收购案目前仍在等待中国监管部门的反垄断审批

▼音乐
Coalescence-Gavin Luke

▼Staff
监制^ 刘灿
后期^ Luke
运营^ Yao
封面设计^ 饭团

▼关于节目
原「硅谷早知道」,全新改版后为「What's Next|科技早知道」。放眼全球,聚焦科技发展,关注商业格局变化。

▼关于我们
声动活泼的宗旨是「用声音碰撞世界」,并致力于为人们提供源源不断的思考养料。

▼关于 Graph + AI 2021 中国峰会
作为图数据库和图分析领域风向标级活动,Graph + AI 2021 中国峰会将通过线上直播的形式,围绕“图创未来,无界精彩”主题,探讨图技术和人工智能如何帮助企业在大数据时代快速实现智能化、数字化转型升级;议程包括图分析和图数据库的最新技术进展和真实案例分享,届时会有来自金融、制造、零售、物流等行业的大咖共同探讨图技术在各领域的先锋应用,感兴趣的小伙伴可以报名参加,链接在这儿:
https://www.tigergraph.com.cn/graphaisummit/

Special Guest: 李憓松.

主播...
声动活泼的声小音
丁教Diane
评价...

空空如也

小宇宙热门评论...
emperinter
3年前
1
在学校玩neo4j是搞数据可视化
OFFE
3年前
1
这期讲的太玄学了
OFFE
3年前
1
和大数据公司一样门槛高,数据都没有做什么图技术
HD335907z
3年前
2
今天偶然发现tiger graph就在我们办公楼😄
Dreamgoing
3年前
2
哈哈,作为程序员。终于听到我的领域了。
晴空ivy
3年前
2
希望多一些这样的选题
虎纹咸鱼
3年前
3
下周去nebula graph的meet up看看
为你熬的夜都冷了
3年前
3
喜欢这期,平时我自己如果需要用图,都是把数据先用传统方式存储,之后再构建图,底层直接用图我还了解得很少,想去会议听技术细节哈哈
WJShean
3年前
3
巧了,最近刚好在为我们团队调研图数据库
饭困困不团
3年前
3
connecting the dots?
饭困困不团
3年前
3
来了
W41KC4T
3年前
4
迷惑 图数据库听起来跟AI+数据可视化一样,根本没谈到数据库最重要的可用性 可拓展性 稳定性缺没有提到。比如说 数据中如果某个节点写入的时候错误,那么是不是说整个图数据发生了问题。
叶冬
3年前
4
沙发
HD51575n
3年前
4
从单纯的文字和数字信息数据化,到图形数据化,新知get😄。
HD98120z
3年前
4
这期嘉宾吹牛不打草稿
质子
3年前
5
还没有听这期播客,先谈自己的理解,首先图数据库跟日常的图片完全没关系,这里的「图」是计算机中的一种数据结构,主要指多节点间存在多个联系,可以想象每个数据是网中的一个点,整个网就是一个图。存储这个网的数据库就是图数据库
Lynn_01
3年前
5
38:49 对于日常只接触结构化数据的来说,图数据确实有点反习惯了
HD400296o
3年前
5
打开新世界
Tony早点睡
3年前
10
一点自己的理解,欢迎讨论: 图数据库通俗理解:一套性能优化过的算法和原生语言。用于更快实现基于关系的查询,以及节点关系分析和模型优化。其中图分布式是前沿思想。维度越多、关系的层次越深,图的性能优势越强。数据量越大,分布式性能优势越强。 场景特征:数据维度多,数据量大,低时延要求,最好是高频场景。 图数据库耗存储,省算力(对复杂数据) 赛道趋势: 数字化深入:随数字化在各行业深入,数据量越来越大。并且各行各业对数据分析需求也会持续增强。相信数字化就应该相信图数据库。 摩尔定律:硬件性能越来越高,之前受制于硬件被迫采取的关系范式可以被打破。图分析成为可能。图数据库是和大存储紧密耦合的。要卖就卖一体机。 可能的场景:互联网(划掉),银行风控,机器数据,(日志分析maybe),物联网应用,以及下面这些。 图数据库场景:数字化创企“智能路由”的这个feature。可能在支付SaaS,呼叫中心,供应链SaaS,amr机器人都会有点用。
我不跑调
3年前
19
昨天刚好看了一个视频,叫《你能一次通过这7座桥吗?》,说的就是图计算技术。里面也提到了一些技术在反诈骗的利用,推荐给大家~https://www.bilibili.com/video/BV1ML4y1h7X4
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