开源图形数据库供应商Neo4j周四表示,他们在F轮融资中筹集了3.25亿美元,专门用于助力该供应商上市以及数据科学和云技术。
Neo4j公司总部位于美国加州圣马特奥,成立于2007年,该公司帮助开拓了图形数据库市场。图形数据库使用户能够基于背景信息关联数据,与传统关系数据库的二进制操作相反。
Neo4j的图形数据库平台已广泛应用在不同行业,包括零售业,沃尔玛是其中的主要客户。Neo4j还非常关注数据科学,在COVID-19疫情期间,其技术在帮助研究人员方面发挥显着作用。
本轮融资由Eurazeo和GV(原 Google Ventures)领投,Neo4j估值超过20亿美元。
在本问答中,Neo4j公司的CEO兼联合创始人Emil Eifrem概述了图数据库技术的机遇和挑战。
为什么现在筹集F轮融资来推进Neo4j的图形数据库工作?
Emil Eifrem:疫情是一场真正的人类悲剧。
对我们来说,在过去的一年里,业务实际上加速了,我们在2020年结束时表现非常好,我们在银行里有大量现金。
老实说,我真的不打算筹集新资金,但作为一名企业家,我必须抓住机会。似乎每个人都在筹集资金,所以我们认为至少我们可以检验市场。
从一开始,Neo4j就不是挑战关系数据库,而是挑战这样的概念,即你将所有内容都放在关系数据库中,这种通用的数据库类型。很明显,图形数据库将成为未来数据格局的支柱之一。
我们有机会在这里构建一些真正伟大的东西,现在是时候加速了。
您在哪里看到图形数据库和GraphQL之间的交集?
Eifrem:我喜欢GraphQL。我认为这是一个了不起的技术堆栈,在我看来,它的作用是让前端开发人员可以专注于构建前端代码,例如移动和Web应用程序,然后将他们的应用程序数据视为图表。
对于后端开发人员,GraphQL允许他们公开他们在后端编写的内容,其中通常包括业务逻辑和管理数据,他们可以以图形形式非常容易地呈现给前端开发人员。
现在,这如何与我们契合?由于GraphQL将数据视为图形,因此它与图形数据库非常吻合,因此使用图形数据库并通过GraphQL公开它真的很容易。这就是我对这两件事的看法,它们是如何独立和不同,但又非常适合在一起。
您认为当前图形数据库部署的挑战是什么?
Eifrem:我认为仍然存在意识问题。现在人们知道什么是图数据库,但并非每个人都知道,只是大多数人都知道。然而,人们低估了它的适用范围。
在Neo4j,我们现在可以处理的用例范围远远超过我们几年前的水平。这就是说,如果你了解2015年或2017年的图形数据库是什么,你对图形数据库用例的了解仍然很狭隘。
当你生产像数据库这样的横向产品时,你无法预见所有不同的用例以及将在何处部署。你会想到更基本的东西,比如数据的形状。然后突然间,疫情来袭,人们开始使用你的应用程序进行COVID跟踪,多个国家政府都使用Neo4j进行COVID接触者跟踪。
另一个用例直到几年前才成为我们的用例,那就是供应链。现在,任何运送货物的公司都在利用跨越大陆的全球供应链。突然,在苏伊士运河中有一位船长睡着了,并且阻塞该运河的所有交通,长达一周。然后你需要弄清楚,“这对我的整个供应链有何影响,以及这对我的客户有什么影响?”
你唯一可以做的是深入查看20或30个级别的数据关系,这需要图形数据库。因此,我们看到Neo4j的供应链使用量激增,这说明世界正变得更加关联。
如果世界变得更加互联,那意味着更多的互联数据。这就是为什么我非常有信心,每年世界上对我们产品的需求越来越多,越来越多的用例最终必须使用图形数据库。
Neo4j图数据库开源的作用是什么?
Eifrem:我认为只要开发人员是我们的重要支持者,我们就会选择开源,永远都是这样。
这里的目标是确保我们始终可供开发人员选择。 我们希望建立这个庞大的社区,由数十万乃至数百万使用Neo4j构建应用程序的开发人员组成。
此处的目标是实现轻松部署,因此人们可以真正轻松地开始使用我们的产品。
我们一直都在努力坚持原创.......请不要一声不吭,就悄悄拿走。
我原创,你原创,我们的内容世界才会更加精彩!
【所有原创内容版权均属TechTarget,欢迎大家转发分享。但未经授权,严禁任何媒体(平面媒体、网络媒体、自媒体等)以及微信公众号复制、转载、摘编或以其他方式进行使用。】
微信公众号
TechTarget
官方微博
TechTarget中国
翻译
相关推荐
-
Java、JDBC和Postgres
现在越来越多的企业开始部署PostgreSQL,为什么呢?当你看到这个许可开源数据库所提供的功能,你就不会对此 […]
-
5个元数据管理最佳实践
在数据驱动的环境中,元数据不仅仅是数据的副产品;还是综合数据治理战略的关键组成部分。企业需要适当的元数据管理, […]
-
Cockroach Labs增加矢量搜索,更新定价选项
Cockroach Labs 近日推出矢量搜索功能,旨在使客户能够访问和操作非结构化数据,以训练生成式人工智能 […]
-
如何使用数据治理成熟度模型
如果没有强大的数据治理,数据就无法产生有价值的见解以及改善决策。数据治理成熟度模型可帮助企业评估当前的成就水平 […]