Rezension von TigerGraph, fortschrittliche 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 Grapharchitektur bereitstellt. Entworfen zur Verarbeitung massiver, vernetzter Datensätze, befähigt TigerGraph Organisationen, komplexe, mehrstufige Abfragen und fortgeschrittene Analysen durchzuführen – mit Anwendungen, die von Betrugserkennung, Anti-Geldwäsche, Customer 360 Analyse, supply chain Sichtbarkeit und Cybersicherheit reichen¹². Die Plattform wurde in C++ entwickelt und nutzt eine proprietäre, Turing-vollständige Abfragesprache namens GSQL, um sowohl Ad-hoc-Abfragen als auch integrierte, in-Datenbank-Graph-Datenwissenschaft zu ermöglichen. Durch die Kombination effizienter Datenkompression mit einem massiv parallelen Verarbeitungsmodell über Knoten und Kanten unterstützt TigerGraph die Hochgeschwindigkeits-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 Graph Data Science Library und eines KI-Assistenten—TigerGraph CoPilot—fortschrittliche maschinelle Lerntechniken mit intuitiven Graphabfragen, wodurch komplexe Beziehungen direkt in umsetzbare Erkenntnisse für technische und supply chain Führungskräfte verwandelt werden.

Geschichte und Finanzierung

TigerGraph wurde 2012 gegründet (ursprünglich als GraphSQL eingeführt) und im Jahr 2017 umbenannt. Das Unternehmen hat im Laufe der Jahre beträchtliches Risikokapital angezogen – es tauchte aus dem Verborgenen mit einer Anfangsfinanzierung von 33 Millionen Dollar auf und schloss später im Februar 2021 eine bemerkenswerte Series-C-Runde über 105 Millionen Dollar ab, wodurch seine Gesamtkapitalbeschaffung auf über 170 Millionen Dollar anstieg¹². Anstatt eine Übernahme-Strategie zu verfolgen, hat sich TigerGraph auf kontinuierliche Produktinnovation und die Erweiterung seiner Marktpräsenz konzentriert.

Kerntechnologie und Architektur

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

• Native Engine and Implementation: Die Kern-Engine wurde von Grund auf in C++ mit fortschrittlichen Systemprogrammierungstechniken entwickelt. Sie umfasst eine Graph Storage Engine (GSE) und eine Graph Processing Engine (GPE), die darauf ausgelegt sind, Berechnungen in unmittelbarer Nähe zu den Daten durchzuführen und so die Datenlokalität für eine effiziente Verarbeitung zu nutzen³⁶.
• Query Language – GSQL: TigerGraph verwendet seine proprietäre, SQL-ähnliche Sprache GSQL, die Turing-vollständig ist und prozedurale Konstrukte wie Schleifen und bedingte Anweisungen unterstützt. Dies erleichtert nicht nur Ad-hoc-Abfragen, sondern ermöglicht auch die Erstellung von in-Datenbank-Graph-Datenwissenschaftsbibliotheken¹.
• Data Compression and Parallelism: Die Plattform zeichnet sich durch proprietäre Datenkompression aus, die häufig den Speicherbedarf drastisch reduziert, während ihr massiv paralleles Verarbeitungsmodell jeden Knoten und jede Kante als Recheneinheit behandelt, wodurch die Ausführung von Graphalgorithmen über große Datensätze hinweg optimiert wird⁴.

Produktangebot und Anwendungsfälle

TigerGraph wird für Echtzeitanalysen in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen vermarktet:

• Key Applications: Die Plattform wird in Bereichen wie Betrugserkennung, Anti-Geldwäsche (AML), Customer 360 Analyse, supply chain Sichtbarkeit, Cybersicherheit und Netzwerkanalyse eingesetzt. Ihre Fähigkeit, Multi-Hop-Abfragen durchzuführen—oft mit 10 oder mehr Hops—ermöglicht es Organisationen, nicht offensichtliche Zusammenhänge in ihren Daten aufzudecken¹².
• AI and Machine Learning Integration: TigerGraph integriert KI über seine in-Datenbank Graph Data Science Library, die über 50 Graphalgorithmen anbietet, darunter Clustering, Zentralitätsanalysen, Ähnlichkeitsmessungen und Flussanalysen. Darüber hinaus fungiert die TigerGraph CoPilot-Funktion als KI-Assistent, der Anfragen in natürlicher Sprache in Graphabfragen übersetzt, wodurch der Zugang zu fortgeschrittener Graph-Analytics auch für Nutzer ohne Expertenkenntnisse demokratisiert wird⁷⁸.

Bereitstellung und Skalierbarkeit

TigerGraph unterstützt mehrere Bereitstellungsmodelle, um unterschiedlichen geschäftlichen Anforderungen gerecht zu werden:

• Self-Managed and Cloud-Native Options: Die Plattform kann auf Linux-Servern, in Docker-Containern oder mittels Kubernetes in selbstverwalteten Umgebungen bereitgestellt werden. Für Cloud-Bereitstellungen bietet ihr Savanna-Angebot eine vollständig verteilte, cloud-native Graphdatenbanklösung, die bei wichtigen Cloud-Anbietern wie AWS, GCP und Azure verfügbar ist⁵.
• Operational Features: TigerGraph legt Wert auf Funktionen wie automatische Partitionierung, elastische Cluster-Erweiterung/-Reduzierung und optimiertes Datenladen und gibt dabei Datenaufnahmegeschwindigkeiten von bis zu 100 GB pro Stunde pro Knoten an. Diese Fähigkeiten positionieren es als skalierbare Lösung für Unternehmen, die große Graphdatensätze verarbeiten, obwohl solche Leistungskennzahlen am besten unabhängig überprüft werden⁴⁵.

Integration von KI und Graph Data Science

TigerGraph verbindet Graph-Analytics mit künstlicher Intelligenz:

• Graph Data Science Library: Diese in-Datenbank-Suite enthält eine breite Palette von Algorithmen, die komplexe Graphbeziehungen in maschinelle Lernmerkmale umwandeln und Aufgaben wie Clustering, Zentralitätsanalysen und Ähnlichkeitserkennung unterstützen⁷.
• TigerGraph CoPilot: Als KI-Assistent konzipiert, nutzt CoPilot generative KI und natürliche Sprachverarbeitung, um es Nutzern zu ermöglichen, Erkenntnisse aus Graphdaten zu gewinnen, ohne tiefgehende technische Kenntnisse zu benötigen, und erleichtert so die Integration von Graph-Analytics in herkömmliche Data-Science-Pipelines⁸.

Technischer Skeptizismus und kritische Überlegungen

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

• Benchmark Metrics: Behauptungen wie Abfrageantwortzeiten von unter einer Sekunde bei Zehntausenden bzw. Millionen von Datensätzen und hohe Datenaufnahmegeschwindigkeiten sollten im Kontext bewertet werden, da diese Kennzahlen oft von spezifischen Hardware-Konfigurationen und Arbeitslastbedingungen abhängen⁹.
• Proprietary Innovations: Die proprietären Datenkompressions- und Parallelverarbeitungsmethoden, so vielversprechend sie auch sein mögen, können in realen Umgebungen unterschiedliche Vorteile bringen. Unabhängige Benchmarks sind unerlässlich, um diese Leistungsverbesserungen zu validieren.
• Complexity and Learning Curve: Das fortschrittliche Funktionsspektrum von GSQL, so leistungsstark es auch ist, kann Neueinsteigern eine steile Lernkurve bereiten, und eine erfolgreiche Einführung hängt von der Fähigkeit der Organisation ab, TigerGraphs anspruchsvolle Werkzeuge in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren.

TigerGraph vs Lokad

Obwohl sowohl TigerGraph als auch Lokad fortschrittliche Berechnungen und Analysen nutzen, unterscheiden sich ihre Kernfoki deutlich. TigerGraph ist eine native Graph-Analytics-Plattform, die auf einer C++-basierten, parallelen Verarbeitungs-Engine aufbaut, die für die Erkundung vernetzter Daten mittels Multi-Hop-Abfragen und Graphalgorithmen optimiert ist. Im Gegensatz dazu widmet sich Lokad der prädiktiven supply chain Optimierung über ein SaaS-Modell und verwendet seine proprietäre Envision DSL (entwickelt mit F#, C# und TypeScript), um probabilistische Prognosen und umsetzbare Entscheidungen für Inventar, Preisgestaltung und Produktionsplanung zu generieren. Während TigerGraph Echtzeit-Graph Data Science und KI-getriebene Einblicke (mit Funktionen wie GSQL und CoPilot) hervorhebt, konzentriert sich Lokad darauf, die supply chain Abläufe zu automatisieren und zu optimieren. Die Bereitstellungsmodelle unterscheiden die beiden weiter: TigerGraph bietet sowohl selbstverwaltete als auch cloud-native Optionen an, während Lokad ausschließlich ein mandantenfähiger Cloud-Dienst ist. Im Wesentlichen werden sich Organisationen, die eine tiefgreifende Datenkonnektivität und komplexe Beziehungsanalysen für diverse Anwendungen—einschließlich supply chain Sichtbarkeit—nutzen möchten, an TigerGraph wenden, während diejenigen, die auf eine durchgängige Automatisierung supply chain Entscheidungsprozesse abzielen, Lokads fokussierten Ansatz besser mit ihren Bedürfnissen in Einklang bringen werden.

Fazit

TigerGraph liefert eine robuste, hochmoderne Graph-Analytics-Plattform, die native Parallelverarbeitung mit integrierten KI-Fähigkeiten vereint, um komplexe Herausforderungen der Datenkonnektivität zu bewältigen. Seine skalierbare Architektur, flexiblen Bereitstellungsoptionen und fortschrittliche Abfragesprache ermöglichen es Organisationen, aus umfangreichen, vernetzten Datensätzen umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Allerdings sollten potenzielle Nutzer, wie bei jedem Hochleistungssystem, die Leistungsansprüche kritisch bewerten, die mit den proprietären Werkzeugen verbundene Lernkurve berücksichtigen und sicherstellen, dass seine Fähigkeiten mit ihrer bestehenden technischen Infrastruktur übereinstimmen. Im Vergleich zu supply chain–fokussierten Plattformen wie Lokad bietet TigerGraph einen ganz anderen Ansatz, der in der Graph Data Science verankert ist und nicht in der durchgängigen supply chain Optimierung.

Quellen