从科学家到卫星：洛克希德·马丁利用产品 360 系统解决分散的生命周期数据
挑战
LMS 迫切需要一个解决方案来支持其产品整个生命周期内所有流程和数据的数字化和集成。由于数据分散在多个系统中，他们无法实现跨系统的数据流动。LMS 首席数据工程师 Ann Grubbs 表示，他们已经构建了一些接口来连接数据，但“在我们的数据存储系统之间构建接口花费了我们数百万美元，而且如果您想查看产品的整个生命周期，这种方法的可扩展性很差。”
LMS 构建的大多数设备都具有非常长的开发生命周期。从工程设计到发射，制造生命周期的每个方面都相互关联并相互影响。今天进行的重新设计可能会对几年后组装的东西产生重大影响。
随着技术的进步，LMS 积累了远远超出人类理解或管理能力的数据。
“我只能告诉你，这里有数百个，也许是数千个数据系统，以及数万个数据集，”Grubbs 说。“我们在这里创建了大量数据。”虽然很多信息都储存在非常聪明的人的脑海中，但经验知识太不可靠了。他们需要的不是客户 360 解决方案——因为他们只有一个客户，即政府——而是产品 360 解决方案。
解决方案
“我们研究了这个问题，并绘制了一张图表，其中包含从线条上延伸出的圆圈，它代表了我们的图谱预兆，”Grubbs 说。她的团队开始寻找图数据库，并找到了 Neo4j。借助 Neo4j，LMS 将其数据集存储在一个连接数据的图中。凭借报告和分析功能，他们能够轻松地查看数据在整个产品生命周期中的关联方式。
在使用图技术之前，可能需要数周时间才能查询所有不同的系统，才能找到分析师或经理问题的答案。常见的方法是分配某人手动连接各个点。但是，通过使用图数据库来查询数据连接，找到问题的答案变得更加高效。
“Neo4j 的图数据库创建了我们产品的映射，”Grubbs 补充道。“‘我们产品的 DNA’是我们喜欢说的。”
LMS 团队奉行“多种语言”的理念，这是 Neo4j 成功实施的关键部分。Neo4j 指导应用程序逐步访问适当的遗留系统，并连接所有数据孤岛——就像神经系统一样。由于其信息“地图”的庞大架构建立在 Neo4j 之上，因此它们可以轻松扩展。
LMS 很早就意识到，他们可以以实用且有价值的方式将图用于许多方面。从首席执行官到各个部门，他们都希望数据连接能够满足其目标。
“我们正在重写整个框架，以便能够将这些广泛的数据与我们的深度数据融合，”Grubbs 说。“我们已经准备好了各种业务案例，随时可以启动。”
下载案例研究
