Content
- Què és una base de dades gràfica?
- Com funciona una base de dades gràfica
- Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
- Estudis de cas
- Cas d’estudi - Cites en línia
- Estudi de cas: llocs web professionals de xarxa
- Fets i xifres de la indústria
- Conclusió
Font: Blueximages / Dreamstime.com
Emportar:
Moltes indústries estan utilitzant bases de dades gràfiques per la seva capacitat única d’analitzar les relacions entre peces de dades.
La importància de les grans dades ha augmentat. Tanmateix, per aprofitar al màxim les dades, cal que les empreses puguin trobar informació a partir d’ella. Per trobar informació poderosa, cal que hi hagi consultes profundes i una bona analítica sobre les dades retornades. Les consultes SQL tradicionals tenen limitacions a l’hora de fer consultes complexes i de diverses capes i això limita l’objectiu d’una empresa de recuperar dades significatives.
Les bases de dades gràfiques han permès a les empreses llançar consultes complexes i de múltiples capes a les quals es poden respondre de forma instantània, mentre que a les bases de dades tradicionals de SQL, resulta molt difícil respondre aquestes consultes. Les consultes complexes tornen a proporcionar informació inèdites i valuoses. Les bases de dades gràfiques s’utilitzen en moltes indústries com ara els mitjans socials, la salut i les cites en línia. Sembla que la base de dades de gràfics proporciona una nova manera de mirar les dades.
Què és una base de dades gràfica?
Una base de dades gràfica s'utilitza per emmagatzemar informació sobre diferents entitats, relacionar les relacions entre entitats i les relacions de consulta entre entitats. En aquest sentit, les entitats poden ser moltes coses com éssers humans, empreses, animals i cotxes. Una entitat pot tenir una relació específica amb una altra entitat. Per exemple, Martin, una entitat, és un amic de Jim, una altra entitat. Martin pot posseir un cotxe BMW. En els dos exemples, Martin, Jim i BMW són les entitats amb relacions específiques entre ells. "Martin és amic de Jim" vol dir que l'amistat és la relació entre les dues entitats. De la mateixa manera, "Martin posseeix un BMW" significa que la propietat és la relació entre Martin i el seu BMW. En el llenguatge de bases de dades gràfiques, les relacions es coneixen com a vores. Les relacions es mostren en forma de gràfic i per tant, el concepte es coneix com a base de dades de gràfics. (Per obtenir més informació sobre les bases de dades gràfiques, vegeu Com les bases de dades gràfiques porten la xarxa a les dades.)
El concepte de base de dades gràfica s'està implementant en indústries com la sanitat, les xarxes socials i el comerç electrònic. Els exemples esmentats anteriorment en aquest article són senzills i senzills, però els casos d’ús implementats a les indústries són altament complexos. Prenem l’exemple d’un lloc web de comerç electrònic que ofereix recomanacions als clients. Com ofereix el lloc web recomanacions sobre productes adequades per a un client? Com sap el lloc web les necessitats i preferències del client? La clau rau en el producte que està veient el client.Si el client visualitza un llibre sobre gestió de recursos humans, la lògica de recomanació del lloc web busca altres clients que hagin vist o comprat el mateix llibre. Al mateix temps, la lògica també determina altres llibres similars o relacionats que altres usuaris amb interessos similars han vist o han comprat, i llibres recomanats per a l'usuari.
Com funciona una base de dades gràfica
Mirem de prop les bases de dades gràfiques amb l’ajut d’un exemple. Suposem que un fabricant de telèfons intel·ligents vol llançar un smartphone amb diverses funcions avançades. La gestió del producte decidirà sobre les funcions després de determinar les necessitats i preferències del seu públic objectiu, que són els executius corporatius. El fabricant de telèfons intel·ligents disposa d’una o més bases de dades que recopilen i emmagatzemen dades de perfils executius de diverses fonts de dades. Ara, els gestors de productes creen una estructura de dades gràfica basada en les dades que s’assemblen a la següent:
A la imatge superior, els gestors de productes treuen les conclusions o decisions empresarials següents:
- Steve és un directiu de recursos humans que utilitza àmpliament el missatger. Les seves connexions al departament de recursos humans probablement també fan servir el missatger a causa del seu perfil de treball. Per tant, és possible que els bons missatgers del telèfon intel·ligent siguin importants.
- El motiu principal perquè Debra i l'amic del seu marit, Trevor, freqüentin els fòrums antivirus, poden ser problemes de seguretat en els seus telèfons intel·ligents o ordinadors. Així doncs, el nou telèfon intel·ligent pot tenir funcions de seguretat integrades.
- Abraham utilitza un Fitbit, que indica que supervisa la seva forma física. Per tant, seria una bona característica si el nou telèfon intel·ligent és capaç de sincronitzar les dades dels dispositius Fitbit i mostrar-les d’una manera fàcil d’utilitzar.
L'exemple anterior mostra com es poden utilitzar les dades del gràfic per resoldre problemes comercials.
Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
No podeu millorar les vostres habilitats de programació quan ningú es preocupa per la qualitat del programari.
Estudis de cas
Els estudis de cas que es mostren a continuació mostren com les bases de dades gràfiques han ajudat a resoldre problemes complexos a les indústries de cites en línia i de recerca de carrera en línia.
Cas d’estudi - Cites en línia
Problema: Els portals de cites en línia volen trobar coincidències adequades per als seus subscriptors. Per fer-ho, els portals necessiten informació sobre altres membres del lloc web que puguin tenir gustos, preferències, antecedents i altra informació similars.
Solució: Molts portals en línia han utilitzat bases de dades gràfiques per recórrer els detalls de milions de membres i informar-se. A partir d’això, el lloc web prepara partits basats en gustos, educació, aficions i altres detalls. El lloc web determina que és probable que aquests perfils coincideixin amb un perfil determinat i en proporcioni recomanacions.
Estudi de cas: llocs web professionals de xarxa
Problema: Els llocs web professionals de xarxes com LinkedIn volen recomanar les connexions i treballs més adequats en funció de diversos paràmetres com el perfil, les visualitzacions de connexió, les visualitzacions del perfil i la pertinença al grup, cosa que reflecteix els interessos i preferències.
Solució: Per fer-ho, aquests llocs web de xarxa es desplacen a través de diverses capes de connexions, com ara connexions de connexions de connexions, etc. A continuació, la lògica del gràfic troba interessos professionals comuns, carreres, perfils laborals, membres del grup i altra informació i basada en les troballes, proporciona recomanacions tant en xarxes com en llocs de treball.
Fets i xifres de la indústria
Els fets i les xifres que es mostren a continuació mostren quant s’ha adoptat la base de dades gràfica a tota la indústria:
- Més de 30 empreses del Global 2000 que inclouen Wal-Mart, eBay, Lufthansa i Deutsche Telekom han adoptat Neo4j, la base de dades gràfica més popular, creada per Neo Technology.
- L'observador de la indústria DB-Engines hauria de dir això sobre la popularitat i l'adopció de bases de dades gràfiques: "Els SGBD gràfics estan guanyant popularitat més ràpidament que qualsevol altra categoria de bases de dades", ja que creix gairebé el 300 per cent des de gener del 2013.
- Des del maig del 2013, molts llocs de cites en línia principals han començat a adoptar bases de dades gràfiques.
- LinkedIn compta amb un gran equip que treballa en el seu sistema de bases de dades gràfics propietari.
- depèn àmpliament d'una base de dades gràfica i també ha llançat FlockDB, una base de dades de gràfics de codi obert. (Per obtenir més informació sobre les bases de dades de codi obert, vegeu Per què les bases de dades de codi obert guanyen popularitat.)
- Amb l'objectiu que les bases de dades gràfiques siguin fàcils d'utilitzar per als usuaris empresarials, Teradata ha llançat un nou tipus de SQL conegut com SQL-GR.
Conclusió
La base de dades de gràfics representa una nova manera de mirar les dades grans. Hi ha dos clars avantatges de les dades gràfiques:
- Els sistemes de gestió de bases de dades relacionals (RDBMS) no poden processar grans volums de dades en un curt període de temps. A més, no és capaç d’organitzar grans volums de dades. Una base de dades gràfica pot travessar qualsevol nombre de relacions entre entitats i organitzar la informació de manera lògica.
- Les bases de dades gràfiques són extremadament eficients per recuperar informació rellevant després de fer una cerca de diverses entitats i relacions. Com s'ha dit anteriorment, poden consultar i obtenir informació molt valuoses que els sistemes de BI poden presentar de manera fàcil i fàcil d'utilitzar.
Sembla que només hi ha qüestió de temps abans que altres indústries que tractin quantitats ingents de dades com ara banca i finances, farmacèutica, defensa i intel·ligència també utilitzin bases de dades gràfiques. De fet, detectar delictes i identificar fraus d’assegurances amb l’ajut de xarxes, relacions i entitats amb dades gràfiques és segur que serà una tasca interessant.