Трансформация будущего данных с помощью графовых баз данных

Ландшафт управления данными переживает серьезное преобразование. Традиционные реляционные базы данных долгое время были основным инструментом для хранения информации, но их ограничения в обработке сложных и взаимосвязанных данных становятся очевидными. По мере увеличения объемов и сложности данных организации ищут более эффективные и гибкие решения для получения значимых аналитических выводов. Вот где на сцену выходят графовые базы данных и NoSQL.

В отличие от реляционных баз данных, которые работают особенно хорошо с структурированными данными, графовые базы данных предназначены для моделирования и хранения данных в виде взаимосвязанных узлов и отношений. Графовые базы данных акцентируют внимание на отношениях внутри данных и могут раскрывать те связи, о которых вы могли не знать. NoSQL также работает вне традиционного «коробка данных» и позволяет хранить и запрашивать данные за пределами структуры, присущей реляционным базам данных.

Сравнительно с традиционными решениями эти фундаментально другие подходы предоставляют значительные преимущества при работе с сложными запросами, охватывающими несколько областей данных. Решение сложных запросов

Хотя реляционные базы данных хорошо работают с простыми таблицами строк и столбцов, их производительность может снижаться при более сложных запросах, которые включают объединение множества различных частей данных из нескольких таблиц. Например, если организация хочет узнать ответ на такие, казалось бы, простые вопросы как «Кто все наши клиенты в Лондоне? Сколько они потратили в октябре и как их расходы изменились при теплой погоде?», потребуется объединение нескольких таблиц, что приводит к длительным временам выполнения запросов и возрастающим затратам.

В отличие от этого, графовые базы данных предназначены для более эффективной работы с сложными и взаимосвязанными данными. Они могут быстро обрабатывать многоуровневые отношения между различными элементами данных. Знание графов, которые организуют источники данных в области и создают связи между различными сущностями, становится неотъемлемой частью обучения и поддержки этих ИИ-моделей.

Использование знаний графов, хранящихся в графовых базах данных, предоставляет идеальную платформу для построения и поддержания этих графов знаний при росте сложности данных. Значительные улучшения производительности ИИ-приложений с помощью графовых и NoSQL баз данных в запросах, включающих многоуровневые отношения, делают их лучшим выбором по сравнению с облачными реляционными базами данных. Это особенно верно для организаций с сложной структурой данных и большими наборами данных.

Например, гиганты электронной коммерции, такие как Amazon и Walmart, могут использовать этот процесс для анализа взаимодействия клиентов с технологическими платформами и социальными сетями, такими как LinkedIn и Meta, чтобы быстро извлекать поведенческие инсайты из этой взаимосвязанной информации. Эта информация критически важна для понимания опыта клиентов и того, какие действия следует предпринять для их улучшения.

Эти компании уже осознали потенциал графовых баз данных и в настоящее время используют их для высокоэффективных запросов.

Разблокировка потенциала данных

По мере роста сложности данных и увеличения потребности в реальных инсайтах переход от традиционных реляционных баз данных к графовым базам данных станет ключевым. Применение графовых баз данных позволит организациям разблокировать полный потенциал своих данных, сократить затраты и время, стать более эффективными и получить конкурентное преимущество.

Организации могут значительно улучшить свою производительность и уменьшить расходы благодаря использованию графовых баз данных.