Prestazioni
TigerGraph carica dataset fino a 58 volte più velocemente rispetto ad altri database a grafo.
Riduce fino al 61%, la dimensione dei dati immagazzinati, quando altri database richiedono fino a 13 volte più spazio.
Velocità delle Query
TigerGraph è da 2 a 69 volte più veloce nelle query su percorsi di 1-hop e fino a 4000 volte più veloce su percorsi di 6-hop rispetto ad altri database a grafo.
Fonte: Benchmark Findings
Scalabilità
È in grado di gestire grafi enormi, come dimostrato dal benchmark con 217,9 miliardi di vertici e 1,6 trilioni di archi, dove TigerGraph ha processato query complesse in tempi record
ROI del 600%
Secondo uno studio di Forrester®, TigerGraph ha dimostrato di fornire un ROI del 600% con un valore attuale netto di $20,81 milioni, grazie alla sua scalabilità e capacità di gestire miliardi di nodi rapidamente
Fonte: Forrester Consulting
Offri un ecosistema di dati interconnessi per migliorare le performance dei tuoi manager, dei data scientist, degli sviluppatori e degli architetti IT
Ottimizza il Business
Le aziende leader hanno scelto TigerGraph per offrire un Customer Service e una Customer Experience migliori, per ottimizzare le loro attività e creare nuove opportunità di Business. Con TigerGraph è più semplice:
- creare real-time Customer Journey;
- costruire efficaci Recommendation Engine;
- risolvere la Data Ambiguity;
- potenziare il marketing incentrato sui prodotti/servizi.
Sfrutta l'AI
Sblocca il valore nascosto di tutti i tuoi dati con un'intelligenza senza pari, massimizzando il tuo vantaggio competitivo. Grazie a TigerGraph otterrai il meglio da:
- Modelli potenziati di AI e Machine Learning.
- Analisi geospaziali per ottenere più insights.
- Analisi in real-time di serie temporali di dati.
Decidi rapidamente e riduci i costi
Crea un digital twin di tutta la tua operatività e analizzalo in modo olistico. Potrai, così, valutare tutte le opzioni e rispondere alle opportunità e alle sfide impiegando pochi minuti, invece di settimane.
Sfrutta la potenza di TigerGraph per metterti al sicuro e ridurre i costi grazie alle funzioni:
- Anti-Money Laundering (AML) indispensabile per l'analisi in real-time antiriciclaggio.
- Protezione dalle Frodi.
- Risk Assessment e Monitoraggio delle minacce in tempo reale, per una cybersecurity efficace contro le minacce informatiche.
Migliora l'efficienza operativa
Integra tutti i dati per offrire un'esperienza omnicanale senza interruzioni, fornendo ai clienti e ai tuoi utenti interazioni coerenti su tutti i punti di contatto.
- Ottimizzazione delle risorse del network, dell'infrastruttura IT e del cloud.
- Analisi degli eventi della Supply Chain in tempo reale.
- Analisi in real-time dei consumi.
Prestazioni Eccezionali, 100-1000 volte più Veloci
Sblocca il valore nascosto di tutti i tuoi dati con un'intelligenza senza pari, massimizzando il tuo vantaggio competitivo.
Enorme scalabilità, 30-100 volte più Dati
Scala senza sforzo enormi dataset su più applicazioni e istanze, auto-gestite o completamente gestite su TigerGraph Cloud.
Analisi in Tempo Reale
Conformità ACID su sistemi distribuiti, garantendo l'integrazione con i tuoi sistemi operativi e informazioni aggiornate.
Deployment su Cloud Personalizzato e Su Misura
Seleziona il tuo provider cloud e scegli chi gestisce i dati.
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Miriade è il Primo Partner Italiano di TigerGraph
Miriade ha scelto TigerGraph per la sua capacità di liberare enorme potenziale dai dati, migliorare e velocizzare le decisioni del business, consentire all'IT di offrire risposte rapide e certe dalle richieste aziendali.
Casi d'Uso TigerGraph
Il contesto
A causa della Pandemia, la supply chain del cliente era sollecitata da continue variazioni negli ordini di spedizione. Doveva ripianificare e ottimizzare le attività di giorno in giorno, persino di ora in ora.
Le informazioni che dovevano essere gestite in tempo reale erano molteplici: dai cambiamenti nei processi produttivi, alla domanda dei consumatori, dai fattori economici alle nuove tendenze.
Era inoltre importante generare previsioni di vendita accurate per evitare le penali milionarie dei fornitori per il mancato rispetto dei volumi concordati.
Le problematiche
I dati del cliente erano distribuiti su diverse fonti complesse, in più reparti, con centinaia di fornitori diversi, con conseguente lentezza delle query. Eseguire analisi tempestive, sull'impatto che le modifiche agli ordini previsiti generavano sulla propria catena di fornitura, era pressoché impossibile.
La soluzione
L'adozione di TigerGraph ha reso possibile integrare numerose fonti dato separate in unico grafo. Oggi TigerGraph - su Google Cloud Platform - processa i dati da 12 fonti separate, tramite un grafo unico (equivalente a 23 tabelle relazionali) che copre le parti fornite da centinaia di fornitori.
Il dato viene importato con processi ETL ripetibili in qualsiasi momento, viene arricchito di collegamenti e l’output viene inserito direttamente nel Data Warehouse aziendale, gestito da Google BigQuery, così da integrare queste informazioni con l'infrastruttura di reporting esistente (Tableau). Le query oggi sono molto più efficienti (45 minuti, nel DB relazionale in cloud precedentemente impiegavano anche giorni o settimane e, in alcuni casi, non terminavano).
I risultati (misurati dopo 2 anni)
- Le decisioni aziendali vengono prese con una velocità 120 volte superiore, grazie alla rapidità con cui vengono individuate le informazioni, e alla tempestiva identificazione di soluzioni in mezzo a improvvisi cambiamenti della domanda.
- Riduzione dei costi di inventario e del capitale circolante.
- Aumento della redditività, che è triplicata.
- Riduzione del 35% del rischio di penali con i fornitori.
Il contesto
Il cliente, che si occupa di vendite al dettaglio online, disponeva di una piattaforma per l'invio di email destinate ai propri clienti, contenenti offerte personalizzate, sulla base dei loro comportamenti di acquisto. Trovava difficoltà a disporre di dati per creare sugerrimenti pertinenti e accurati.
Le problematiche
Il database relazionale di cui disponeva non consentiva di analizzare collegamenti profondi tra i dati, e non riusciva ad ottenere suggerimenti pertinenti in modo tempestivo. Questo gli impediva di generare comunicazioni davvero personalizzate ed efficaci.
La soluzione
Utilizzando un database a grafo TigerGraph su AWS Cloud, riescono oggi a supportare il proprio motore di raccomandazione. Oltre alla possibilità di analizzare i collegamenti profondi (fino a 10 livelli di separazione), TigerGraph consente, per ogni livello, ulteriori approfondimenti sui gusti, le esigenze e le intenzioni dei clienti.
Grazie a TigerGraph è possibile elaborare le query in tempo reale, fornendo suggerimenti di acquisto in base alle preferenze del cliente e alla disponibilità attuale del prodotto.
Si hanno, inoltre, proprio grazie all'analisi in tempo reale, informazioni sulle somiglianze tra prodotti, le relazioni tra prodotti e clienti, modelli comportamentali per fornire consigli pertinenti.
I risultati
- Maggiori tassi di conversione di vendita.
- Migliore fidelizzazione e fedeltà al marchio.
- Maggior coinvolgimento dei clienti.
- Semplificazione dei processi interni di creazione manuale delle email per gli operatori di marketing.
- Capacità dei clienti della piattaforma di fornire consigli mirati in tempo reale che colpiscano i consumatori.
Il contesto
Il cliente è un importante fornitore di carte di pagamento. Come tale aveva la necessità di eseguire controlli antifrode e di analizzare l’andamento dei conti, in modo rapido e su larga scala, aggiungendo anche contesto alle indagini.
Le problematiche
Con i sistemi relazionali, non riuscia a soddifare le necessità di una maggiore scalabilità ed efficienza. Non riusciva, inoltre, ad eseguire con facilità controlli antifrode e controlli sullo stato degli account.
La soluzione
Grazie a TigerGraph e ai modelli di Machine Learrning oggi dispone di un sistema che analizza i dati storici delle transazioni e sviluppa regole che possono essere caricate nel database di produzione in tempo reale sotto forma di modelli da abbinare.
Definito un sottoinsieme di conti e di transazioni di interesse, può applicare algoritmi di controllo anche molto complessi su un sottografo, così da esporre nuova Business Intelligence. Le transazioni sospette possono quindi essere bloccate automaticamente oppure essere indicate a un operatore che esegue un controllo diretto.
I risultati
- Risale ai tentativi di truffa in modo agile, grazie agli algoritmi che analizzano le relazioni tra i nodi (utenti, numeri di telefono, account, pagamenti).
- Le analisi sono eseguite velocemente e in tempo reale, su centinaia di migliaia di pagamenti al secondo.
- I calcoli sull’affidabilità degli utenti e delle transazioni sono eseguiti in tempo reale. Questo consente di non tardare l'intervento per bloccare i tentativi fraudolenti.
HEALTHCARE
La Sfida
Nella sanità vi sono diverse specializzazioni (es. cardiologia), divise in sottospecializzazioni (es. cardiochirurgia). In ognuna di esse vi sono più medici (prescriber), che possono prescrivere diversi esami (claim) a diversi pazienti. la mole di dati è enorme(TB) ed è complesso analizzare le relazioni tra di essi facendo ricorso ai classici RDBMS.
Il cliente aveva già adottato una soluzione di database a grafo, ma, nonostante la modellazione fosse corretta, riscontrava problemi di scalabilità: il caricamento dei dati richiedeva molto tempo e le elaborazioni erano molto lente.
La Soluzione
TigerGraph ha fornito al cliente la velocità e la scalabilità che stava cercando.
Il Risultato
Oggi, nonostante i 5 miliardi di vertici e i 20 miliardi di archi, il caricamento dell’enorme quantità di dati avviene in tempi brevi. Questo è possibile grazie alla capacità di TigerGraph di identificare tra gli svariati TB di dato le reti di riferimento, i pazienti comuni, i fornitori più influenti.
Si hanno inoltre maggiori informazioni sui farmaci, che possono influenzare positivamente la qualità dell'assistenza di milioni di pazienti.