Reseña de TigerGraph, Plataforma Avanzada de Análisis de Grafos

Por Léon Levinas-Ménard

Última actualización: abril, 2025

TigerGraph es una compañía de software privada fundada en 2012 por el Dr. Yu Xu en Redwood City, California, que ofrece una plataforma de análisis de grafos en tiempo real construida sobre una arquitectura nativa de grafos paralelos. Diseñada para procesar conjuntos de datos masivos y conectados, TigerGraph permite a las organizaciones realizar consultas complejas de múltiples saltos y análisis avanzados –con aplicaciones que abarcan la detección de fraudes, la lucha contra el lavado de dinero, el análisis 360 del cliente, la visibilidad de supply chain y la ciberseguridad¹². Su plataforma está desarrollada en C++ y utiliza un lenguaje de consulta patentado y Turing completo llamado GSQL para habilitar tanto consultas ad hoc como ciencia de datos de grafos integrada en la base de datos. Combinando una compresión de datos eficiente con un modelo de procesamiento masivamente paralelo a través de vértices y aristas, TigerGraph soporta la ingestión de datos a alta velocidad (hasta 100 GB/hora/nodo en configuraciones ideales) y opciones de despliegue escalables en entornos autogestionados y su oferta cloud-native “Savanna” en AWS, GCP y Azure³⁴⁵. Además, la integración de una Biblioteca de Ciencia de Datos de Grafos y un asistente de IA—TigerGraph CoPilot—conecta técnicas avanzadas de machine learning con consultas intuitivas de grafos, transformando relaciones complejas directamente en insights accionables para ejecutivos técnicos y de supply chain por igual.

Historia y Financiamiento

TigerGraph fue fundada en 2012 (inicialmente lanzada como GraphSQL) y se renombró en 2017. La compañía ha atraído un capital de riesgo significativo a lo largo de los años –emergiendo de manera discreta con $33 million en financiamiento inicial y posteriormente cerrando una notable ronda Serie C de $105 million en febrero de 2021, lo que elevó su financiamiento acumulado a más de $170 million¹². En lugar de seguir una estrategia de adquisición, TigerGraph se ha enfocado en la innovación continua de productos y en expandir su alcance de mercado.

Tecnología y Arquitectura Central

La base técnica de TigerGraph se centra en su arquitectura de Grafos Paralelos Nativos (NPG):

Motor Nativo e Implementación: El motor central se ha construido desde cero en C++ utilizando técnicas avanzadas de programación de sistemas. Consta de un Motor de Almacenamiento de Grafos (GSE) y un Motor de Procesamiento de Grafos (GPE) diseñado para ubicar conjuntamente el cómputo y los datos, aprovechando la localidad de estos para un procesamiento eficiente³⁶.
Lenguaje de Consulta – GSQL: TigerGraph utiliza su lenguaje patentado, similar a SQL, llamado GSQL, que es Turing completo y soporta construcciones procedimentales como bucles y condicionales. Esto no solo facilita las consultas ad hoc, sino que también permite la creación de bibliotecas de ciencia de datos de grafos integradas en la base de datos¹.
Compresión de Datos y Paralelismo: La plataforma cuenta con una compresión de datos patentada que a menudo reduce de manera drástica los requisitos de almacenamiento, mientras que su modelo de procesamiento masivamente paralelo trata cada vértice y arista como una unidad de cómputo, optimizando así la ejecución de algoritmos de grafos en conjuntos de datos extensos⁴.

Oferta de Producto y Casos de Uso

TigerGraph se comercializa para análisis en tiempo real en una diversa gama de áreas de aplicación:

Aplicaciones Clave: La plataforma se utiliza en dominios como la detección de fraudes, la lucha contra el lavado de dinero (AML), el análisis 360 del cliente, la visibilidad de supply chain, la ciberseguridad y el análisis de redes. Su fortaleza para realizar consultas de múltiples saltos —a menudo recorriendo 10 o más saltos— permite a las organizaciones descubrir relaciones no evidentes en sus datos¹².
Integración de IA y Machine Learning: TigerGraph se integra con la IA a través de su Biblioteca de Ciencia de Datos de Grafos integrada en la base de datos, la cual ofrece más de 50 algoritmos de grafos, incluyendo clustering, centrality, similarity y flow. Además, su función TigerGraph CoPilot actúa como un asistente de IA que traduce las solicitudes en lenguaje natural en consultas de grafos, democratizando así el acceso a análisis avanzados de grafos para usuarios no expertos⁷⁸.

Despliegue y Escalabilidad

TigerGraph soporta múltiples modelos de despliegue para satisfacer diversas necesidades empresariales:

Opciones Self-Managed y Cloud-Native: La plataforma puede desplegarse en servidores Linux, dentro de contenedores Docker o a través de Kubernetes para entornos autogestionados. Para el despliegue en la nube, su oferta Savanna proporciona una solución de base de datos de grafos completamente distribuida y cloud-native, disponible en proveedores de nube importantes como AWS, GCP y Azure⁵.
Características Operativas: TigerGraph destaca por características como la partición automática, la expansión/compresión elástica de clústeres y la carga de datos optimizada, afirmando velocidades de ingestión de datos de hasta 100 GB por hora por nodo. Estas capacidades lo posicionan como una solución escalable para empresas que manejan datos de grafos a gran escala, aunque tales métricas de rendimiento deben verificarse de forma independiente⁴⁵.

Integración con IA y Ciencia de Datos de Grafos

TigerGraph une el análisis de grafos con la inteligencia artificial:

Biblioteca de Ciencia de Datos de Grafos: Esta suite integrada en la base de datos contiene una amplia variedad de algoritmos que convierten relaciones complejas de grafos en características de machine learning, apoyando tareas como clustering, análisis de centralidad y detección de similitudes⁷.
TigerGraph CoPilot: Diseñado como un asistente de IA, CoPilot aprovecha la IA generativa y el procesamiento de lenguaje natural para permitir a los usuarios obtener insights a partir de los datos de grafos sin requerir un conocimiento técnico profundo, facilitando la integración del análisis de grafos en los flujos de trabajo convencionales de la ciencia de datos⁸.

Escepticismo Técnico y Consideraciones Críticas

Aunque TigerGraph hace afirmaciones técnicas extensas, es necesaria una evaluación crítica:

Métricas de Referencia: Afirmaciones como respuestas de consulta en menos de un segundo sobre decenas de millones de registros y altas tasas de ingestión deben evaluarse en contexto, ya que estas métricas a menudo dependen de configuraciones de hardware específicas y condiciones de carga de trabajo⁹.
Innovaciones Patentadas: La compresión de datos y los métodos de procesamiento paralelo patentados, aunque prometedores, pueden producir beneficios variables en entornos reales. Es esencial realizar pruebas de benchmark independientes para validar estas mejoras en el rendimiento.
Complejidad y Curva de Aprendizaje: El conjunto avanzado de funcionalidades de GSQL, aunque poderoso, puede presentar una curva de aprendizaje pronunciada para nuevos usuarios, y la adopción exitosa dependerá de la capacidad de la organización para integrar las herramientas sofisticadas de TigerGraph en los flujos de trabajo existentes.

TigerGraph vs Lokad

Aunque tanto TigerGraph como Lokad aprovechan técnicas avanzadas de computación y análisis, sus enfoques centrales son notablemente diferentes. TigerGraph es una plataforma nativa de análisis de grafos construida alrededor de un motor de procesamiento paralelo impulsado por C++ y optimizado para explorar datos conectados mediante consultas de múltiples saltos y algoritmos de grafos. En contraste, Lokad se dedica a la optimización predictiva de supply chain mediante un modelo SaaS, utilizando su lenguaje propietario Envision DSL (construido con F#, C# y TypeScript) para generar forecast probabilísticos y decisiones accionables para la planificación de inventario, fijación de precios y producción. Mientras que TigerGraph enfatiza la ciencia de datos de grafos en tiempo real y los insights impulsados por IA (con características como GSQL y CoPilot), Lokad se concentra en automatizar y perfeccionar las operaciones de supply chain. Además, los modelos de despliegue distinguen a ambos: TigerGraph ofrece opciones self-managed y cloud-native, mientras que Lokad es estrictamente un servicio en la nube multi-inquilino. En esencia, las organizaciones que buscan explotar una conectividad profunda y un análisis de relaciones complejas para aplicaciones diversas —incluida la visibilidad de supply chain— pueden recurrir a TigerGraph, mientras que aquellas que buscan la automatización integral de decisiones en supply chain encontrarán que el enfoque de Lokad se alinea mejor con sus necesidades.

Conclusión

TigerGraph ofrece una plataforma de análisis de grafos robusta y de vanguardia que fusiona el procesamiento paralelo nativo con capacidades integradas de IA para abordar desafíos complejos de conectividad de datos. Su arquitectura escalable, opciones de despliegue flexibles y lenguaje de consulta avanzado facultan a las organizaciones para extraer insights accionables de vastos y conectados conjuntos de datos. Sin embargo, al igual que con cualquier sistema de alto rendimiento, los usuarios potenciales deben evaluar críticamente las afirmaciones de rendimiento, considerar la curva de aprendizaje asociada a las herramientas patentadas y verificar que sus capacidades se alineen con la infraestructura técnica existente. En comparación con plataformas enfocadas en supply chain, como Lokad, TigerGraph ofrece un enfoque distinto basado en la ciencia de datos de grafos en lugar de la optimización integral de supply chain.