Bewertung von TigerGraph, Fortgeschrittene Graph-Analytics-Plattform

Zuletzt aktualisiert: April 2025

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TigerGraph ist ein privat geführtes Softwareunternehmen, das 2012 von Dr. Yu Xu in Redwood City, Kalifornien, gegründet wurde und eine Echtzeit-Graph-Analytics-Plattform auf Basis einer nativen parallelen Graphenarchitektur bereitstellt. Entwickelt zur Verarbeitung massiver, vernetzter Datensätze ermöglicht TigerGraph Organisationen komplexe, mehrstufige Abfragen und fortgeschrittene Analysen - mit Anwendungen in Bereichen wie Betrugsbekämpfung, Geldwäschebekämpfung, Kundenanalyse, Sichtbarkeit der Lieferkette und Cybersicherheit¹². Die Plattform ist in C++ entwickelt und nutzt eine proprietäre, Turing-vollständige Abfragesprache namens GSQL, um sowohl Ad-hoc-Abfragen als auch integrierte Graphendatenwissenschaft in der Datenbank zu ermöglichen. Durch die Kombination effizienter Datenkompression mit einem massiv parallelen Verarbeitungsmodell über Knoten und Kanten hinweg unterstützt TigerGraph schnelle Datenaufnahme (bis zu 100 GB/Stunde/Knoten in idealen Konfigurationen) und skalierbare Bereitstellungsoptionen in selbstverwalteten Umgebungen sowie in seinem cloud-nativen “Savanna”-Angebot auf AWS, GCP und Azure³⁴⁵. Darüber hinaus verbindet die Integration einer Graphendatenwissenschaftsbibliothek und eines KI-Assistenten - TigerGraph CoPilot - fortschrittliche maschinelle Lernverfahren mit intuitiven Graphenabfragen und wandelt komplexe Beziehungen direkt in handlungsorientierte Erkenntnisse für technische und Supply-Chain-Manager um.

Geschichte und Finanzierung

TigerGraph wurde 2012 gegründet (ursprünglich als GraphSQL gestartet) und 2017 neu positioniert. Das Unternehmen hat im Laufe der Jahre erhebliches Risikokapital angezogen - nach dem Start aus dem Stealth-Modus mit 33 Millionen US-Dollar anfänglicher Finanzierung schloss es später im Februar 2021 eine bemerkenswerte Serie-C-Runde in Höhe von 105 Millionen US-Dollar ab, was die kumulative Finanzierung auf über 170 Millionen US-Dollar brachte¹². Anstatt eine Akquisitionsstrategie zu verfolgen, konzentrierte sich TigerGraph auf kontinuierliche Produktinnovation und die Erweiterung seines Marktzugangs.

Kerntechnologie und Architektur

Die technische Grundlage von TigerGraph konzentriert sich auf seine Native Parallel Graph (NPG)-Architektur:

• Native Engine und Implementierung: Der Kernmotor ist von Grund auf in C++ unter Verwendung fortschrittlicher Systemprogrammiertechniken entwickelt. Er umfasst einen Graphenspeichermotor (GSE) und einen Graphenverarbeitungsmotor (GPE), die darauf ausgelegt sind, Berechnungen mit Daten zu koppeln und so die Datenlokalität für eine effiziente Verarbeitung zu nutzen³⁶.
• Abfragesprache - GSQL: TigerGraph verwendet seine proprietäre SQL-ähnliche Sprache GSQL, die Turing-vollständig ist und prozedurale Konstrukte wie Schleifen und Bedingungen unterstützt. Dies erleichtert nicht nur Ad-hoc-Abfragen, sondern ermöglicht auch die Erstellung von in-datenbankbasierten Graphendatenwissenschaftsbibliotheken¹.
• Datenkompression und Parallelität: Die Plattform verfügt über eine proprietäre Datenkompression, die oft die Speicheranforderungen drastisch reduziert, während ihr massiv paralleles Verarbeitungsmodell jeden Knoten und jede Kante als Berechnungseinheit behandelt und so die Ausführung von Graphalgorithmen über große Datensätze optimiert⁴.

Produktangebot und Anwendungsfälle

TigerGraph wird für Echtzeitanalysen in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen vermarktet:

• Hauptanwendungen: Die Plattform wird in Bereichen wie Betrugserkennung, Geldwäschebekämpfung (AML), Kundenanalyse, Sichtbarkeit der Lieferkette, Cybersicherheit und Netzwerkanalyse eingesetzt. Ihre Stärke bei der Durchführung von Mehrfachhüpfabfragen - oft mit 10 oder mehr Hüpfern - ermöglicht es Organisationen, nicht offensichtliche Beziehungen in ihren Daten aufzudecken¹².
• Integration von KI und maschinellem Lernen: TigerGraph integriert KI über seine in-datenbankbasierte Graphendatenwissenschaftsbibliothek, die über 50 Graphalgorithmen wie Clustering, Zentralität, Ähnlichkeit und Fluss bietet. Darüber hinaus fungiert sein Feature TigerGraph CoPilot als KI-Assistent, der natürlichsprachliche Anfragen in Graphabfragen übersetzt und so den Zugang zu fortgeschrittenen Graphenanalysen für Nicht-Experten demokratisiert⁷⁸.

Bereitstellung und Skalierbarkeit

TigerGraph unterstützt mehrere Bereitstellungsmodelle, um unterschiedlichen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden:

• Selbstverwaltete und Cloud-native Optionen: Die Plattform kann auf Linux-Servern, in Docker-Containern oder über Kubernetes für selbstverwaltete Umgebungen bereitgestellt werden. Für die Cloud-Bereitstellung bietet ihr Savanna-Angebot eine vollständig verteilte, cloud-native Graphdatenbanklösung, die bei großen Cloud-Anbietern wie AWS, GCP und Azure verfügbar ist⁵.
• Betriebsmerkmale: TigerGraph betont Funktionen wie automatische Partitionierung, elastische Cluster-Erweiterung/Komprimierung und optimiertes Datenladen und behauptet, Daten-Eingabegeschwindigkeiten von bis zu 100 GB pro Stunde pro Knoten zu erreichen. Diese Fähigkeiten positionieren sie als skalierbare Lösung für Unternehmen, die große Mengen an Graphendaten verarbeiten, obwohl solche Leistungsmetriken am besten unabhängig überprüft werden⁴⁵.

Integration von KI und Graphendatenwissenschaft

TigerGraph verbindet Graphenanalysen mit künstlicher Intelligenz:

• Graphendatenwissenschaftsbibliothek: Diese in-datenbankbasierte Suite enthält eine Vielzahl von Algorithmen, die komplexe Graphenbeziehungen in maschinelles Lernen umwandeln, um Aufgaben wie Clustering, Zentralitätsanalyse und Ähnlichkeitserkennung zu unterstützen⁷.
• TigerGraph CoPilot: Als KI-Assistent konzipiert, nutzt CoPilot generative KI und natürliche Sprachverarbeitung, um Benutzern zu ermöglichen, Erkenntnisse aus Graphendaten abzuleiten, ohne tiefgreifende technische Expertise zu benötigen, und erleichtert so die Integration von Graphenanalysen in herkömmliche Datenwissenschaftspipelines⁸.

Technische Skepsis und Kritische Überlegungen

Obwohl TigerGraph umfangreiche technische Behauptungen aufstellt, ist eine kritische Bewertung angebracht:

• Benchmark-Metriken: Behauptungen wie sekundenschnelle Abfrageantworten auf zig Millionen Datensätze und hohe Eingabegeschwindigkeiten sollten im Kontext bewertet werden, da diese Metriken oft von spezifischen Hardwarekonfigurationen und Arbeitslastbedingungen abhängig sind⁹.
• Proprietäre Innovationen: Die proprietären Datenkomprimierungs- und parallelen Verarbeitungsmethoden, obwohl vielversprechend, können in realen Umgebungen variable Vorteile bringen. Unabhängige Benchmark-Tests sind unerlässlich, um diese Leistungsverbesserungen zu validieren.
• Komplexität und Lernkurve: Der erweiterte Funktionsumfang von GSQL, obwohl leistungsstark, kann für neue Benutzer eine steile Lernkurve darstellen, und eine erfolgreiche Übernahme wird davon abhängen, ob die Organisation in der Lage ist, die anspruchsvollen Tools von TigerGraph in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren.

TigerGraph vs Lokad

Obwohl sowohl TigerGraph als auch Lokad fortschrittliche Berechnungen und Analysen nutzen, sind ihre Kernfokussierungen deutlich unterschiedlich. TigerGraph ist eine native Graphenanalyseplattform, die auf einem C++-basierten, parallel verarbeitenden Motor aufgebaut ist, der für die Erkundung von verbundenen Daten durch Mehrfachhüpfabfragen und Graphalgorithmen optimiert ist. Im Gegensatz dazu konzentriert sich Lokad auf die vorhersagende Optimierung der Lieferkette durch ein SaaS-Modell und verwendet seine proprietäre Envision DSL (aufgebaut mit F#, C# und TypeScript), um probabilistische Prognosen und handlungsorientierte Entscheidungen für Bestandsführung, Preisgestaltung und Produktionsplanung zu generieren. Während TigerGraph den Schwerpunkt auf Echtzeit-Graphendatenwissenschaft und KI-gesteuerte Erkenntnisse legt (mit Funktionen wie GSQL und CoPilot), konzentriert sich Lokad auf die Automatisierung und Feinabstimmung von Lieferkettenoperationen. Die Bereitstellungsmodelle unterscheiden die beiden weiter: TigerGraph bietet sowohl selbstverwaltete als auch cloud-native Optionen, während Lokad ausschließlich ein Cloud-Service mit mehreren Mandanten ist. Im Wesentlichen können Organisationen, die tiefe Datenvernetzung und komplexe Beziehungsanalysen für verschiedene Anwendungen - einschließlich der Sichtbarkeit der Lieferkette - nutzen möchten, sich an TigerGraph wenden, während diejenigen, die eine end-to-end Automatisierung von Lieferkettenentscheidungen anstreben, die fokussierte Herangehensweise von Lokad eher mit ihren Bedürfnissen in Einklang bringen werden.

Fazit

TigerGraph bietet eine robuste, hochmoderne Graphanalyseplattform, die native parallele Verarbeitung mit integrierten KI-Funktionen kombiniert, um komplexe Datenverbindungsherausforderungen zu bewältigen. Die skalierbare Architektur, flexible Bereitstellungsoptionen und die fortschrittliche Abfragesprache ermöglichen es Organisationen, handlungsrelevante Erkenntnisse aus umfangreichen, vernetzten Datensätzen zu extrahieren. Allerdings sollten potenzielle Benutzer wie bei jedem leistungsstarken System die Leistungsansprüche kritisch bewerten, die Lernkurve bei proprietären Tools berücksichtigen und überprüfen, ob die Fähigkeiten mit ihrer bestehenden technischen Infrastruktur übereinstimmen. Im Vergleich zu auf die Lieferkette ausgerichteten Plattformen wie Lokad bietet TigerGraph einen eigenen Ansatz, der auf der Graphendatenwissenschaft basiert und nicht auf der End-to-End-Optimierung der Lieferkette.

Quellen