Top 5 Anwendungsfälle für Graphdatenbanken
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Die Graphdatenbank ist eine der größten Innovationen, die aus dem NoSQL-Datenbankboom hervorgegangen ist, der die Branche vor mehr als einem Jahrzehnt erschütterte. Graphdatenbanken wurden entwickelt, um aus riesigen Mengen miteinander verbundener Daten zu lernen. Sie speichern die Beziehungen zwischen Datenobjekten in den Objekten selbst und ermöglichen so eine extrem schnelle Analyse, die mit anderen Mitteln kaum zu erreichen ist.
Grafikdatenbanken sollen neben relationalen Datenbanken arbeiten, die in den meisten Unternehmen immer noch die Repositories der Wahl sind, anstatt sie zu ersetzen. Ihr Hauptvorteil ist die Fähigkeit, schnell komplexe Abfragen für Daten aus mehreren Systemen durchzuführen, ohne den Overhead von Tabellenverknüpfungen oder Datentransformationen. Die Aggregation dieser Remote-Daten setzt Datenintegrationsbemühungen voraus, oft in Form eines Data Lake.
Die Vorteile von Graphdatenbanken gehen über die einfache Abfragegeschwindigkeit hinaus. Komplexe relationale Modelle müssen nicht mehr auf die übliche, mühsame Art und Weise aufgebaut werden, da Beziehungen einfach modelliert und Schemata dynamisch geändert werden können. Dennoch sollten sich diejenigen, die fließend SQL beherrschen, nicht ausgeschlossen fühlen; Graph-Datenbank-Abfragesprachen wie GSQL sind benachbarte Sprachen zu SQL, ergänzt um Graph-Fähigkeiten.
Bezeichnenderweise machen der Fokus auf Beziehungen und die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, Graphdatenbanken ideal für Anwendungen mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (ML). . Diese Kombination kann verbessert werden, wenn die Graphdatenbanksoftware KI/ML-spezifische Tools und Interoperabilitätsfunktionen enthält.
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Schau hierWas sind also die neuen Anwendungsfälle für diese neuen Funktionen? So nutzen fünf Branchen die blitzschnelle relationale Abfrageleistung von Graphdatenbanken in verteilten Datenspeichern.
1. Verschaffen Sie sich einen 360-Grad-Blick auf die KundenInteraktionen zwischen Unternehmen und ihren Kunden oder Interessenten sind in der Regel komplex und weisen viele Berührungspunkte auf. Idealerweise sollten diese in Verkaufsstrategien münden, die sich kontinuierlich an die Kundenbedürfnisse anpassen. Solche 360-Grad-Szenarien führen schnell zu Viele-zu-Viele-Beziehungen, die bei Verwendung einer relationalen Datenbank eine mühsame Modellierung und umständliche Tabellenverknüpfungen erfordern würden, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Das ist die Art von Situation, in der eine Graphdatenbank glänzt. Die UnitedHealth Group (UHG) hat beispielsweise eine grafische Datenbank eingeführt, um die Qualität der Versorgung für mehr als 26 Millionen Mitglieder zu verbessern und gleichzeitig die Kosten zu senken. UHG, das umsatzstärkste Gesundheitsunternehmen der Welt, verwendet eine umfangreiche Diagrammdatenbank, um über 120 Milliarden Beziehungen zwischen Mitgliedern, Anbietern, Ansprüchen, Besuchen, Rezepten, Verfahren und mehr zu verfolgen.
UHG hat auf seiner Diagrammdatenbank verschiedene GUI-Anwendungen entwickelt, die neben anderen Vorteilen eine konsolidierte Ansicht der Mitgliederinteraktionen zwischen Ärzten, Apotheken, klinischen Labors, Gesundheitsberatern und UHG selbst bieten. Mehr als 23.000 Benutzer greifen täglich auf die Datenbank zu, sodass Anbieter bessere Pflege- und Wellnessempfehlungen basierend auf den neuesten Mitgliederaktivitäten in Echtzeit ermitteln können. UHG prognostiziert, dass die Kosteneinsparungen schließlich in die Milliarden gehen könnten.
2. Transformieren Sie Finanzdienstleistungen mit KIDas exponentielle Wachstum von Daten war die größte Voraussetzung für KI/ML, die enorme Mengen erfordert...
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Die Graphdatenbank ist eine der größten Innovationen, die aus dem NoSQL-Datenbankboom hervorgegangen ist, der die Branche vor mehr als einem Jahrzehnt erschütterte. Graphdatenbanken wurden entwickelt, um aus riesigen Mengen miteinander verbundener Daten zu lernen. Sie speichern die Beziehungen zwischen Datenobjekten in den Objekten selbst und ermöglichen so eine extrem schnelle Analyse, die mit anderen Mitteln kaum zu erreichen ist.
Grafikdatenbanken sollen neben relationalen Datenbanken arbeiten, die in den meisten Unternehmen immer noch die Repositories der Wahl sind, anstatt sie zu ersetzen. Ihr Hauptvorteil ist die Fähigkeit, schnell komplexe Abfragen für Daten aus mehreren Systemen durchzuführen, ohne den Overhead von Tabellenverknüpfungen oder Datentransformationen. Die Aggregation dieser Remote-Daten setzt Datenintegrationsbemühungen voraus, oft in Form eines Data Lake.
Die Vorteile von Graphdatenbanken gehen über die einfache Abfragegeschwindigkeit hinaus. Komplexe relationale Modelle müssen nicht mehr auf die übliche, mühsame Art und Weise aufgebaut werden, da Beziehungen einfach modelliert und Schemata dynamisch geändert werden können. Dennoch sollten sich diejenigen, die fließend SQL beherrschen, nicht ausgeschlossen fühlen; Graph-Datenbank-Abfragesprachen wie GSQL sind benachbarte Sprachen zu SQL, ergänzt um Graph-Fähigkeiten.
Bezeichnenderweise machen der Fokus auf Beziehungen und die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, Graphdatenbanken ideal für Anwendungen mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (ML). . Diese Kombination kann verbessert werden, wenn die Graphdatenbanksoftware KI/ML-spezifische Tools und Interoperabilitätsfunktionen enthält.
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1. Verschaffen Sie sich einen 360-Grad-Blick auf die KundenInteraktionen zwischen Unternehmen und ihren Kunden oder Interessenten sind in der Regel komplex und weisen viele Berührungspunkte auf. Idealerweise sollten diese in Verkaufsstrategien münden, die sich kontinuierlich an die Kundenbedürfnisse anpassen. Solche 360-Grad-Szenarien führen schnell zu Viele-zu-Viele-Beziehungen, die bei Verwendung einer relationalen Datenbank eine mühsame Modellierung und umständliche Tabellenverknüpfungen erfordern würden, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Das ist die Art von Situation, in der eine Graphdatenbank glänzt. Die UnitedHealth Group (UHG) hat beispielsweise eine grafische Datenbank eingeführt, um die Qualität der Versorgung für mehr als 26 Millionen Mitglieder zu verbessern und gleichzeitig die Kosten zu senken. UHG, das umsatzstärkste Gesundheitsunternehmen der Welt, verwendet eine umfangreiche Diagrammdatenbank, um über 120 Milliarden Beziehungen zwischen Mitgliedern, Anbietern, Ansprüchen, Besuchen, Rezepten, Verfahren und mehr zu verfolgen.
UHG hat auf seiner Diagrammdatenbank verschiedene GUI-Anwendungen entwickelt, die neben anderen Vorteilen eine konsolidierte Ansicht der Mitgliederinteraktionen zwischen Ärzten, Apotheken, klinischen Labors, Gesundheitsberatern und UHG selbst bieten. Mehr als 23.000 Benutzer greifen täglich auf die Datenbank zu, sodass Anbieter bessere Pflege- und Wellnessempfehlungen basierend auf den neuesten Mitgliederaktivitäten in Echtzeit ermitteln können. UHG prognostiziert, dass die Kosteneinsparungen schließlich in die Milliarden gehen könnten.
2. Transformieren Sie Finanzdienstleistungen mit KIDas exponentielle Wachstum von Daten war die größte Voraussetzung für KI/ML, die enorme Mengen erfordert...
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