从科学家到卫星：洛克希德·马丁公司利用产品 360 系统应对分散的生命周期数据

挑战

LMS 急需一种解决方案来支持其所有流程和数据的数字化和集成
整个产品生命周期。由于数据分散广泛，他们
在多个系统之间没有数据流。

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“构建我们的数据存储系统之间的接口花费了我们天价”，
而且如果你想查看产品的整个生命周期，它的可扩展性也不高。”

LMS 构建的大多数设备都具有非常长的开发生命周期。从工程设计到发布，制造生命周期的每个方面都相互关联并相互影响。今天完成的重新设计可能会对多年后组装的东西产生重大影响。

随着技术的进步，LMS 积累的数据远远超出人类能够
理解或管理的范围。

Grubbs 说：“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。”“我们在这里产生了大量数据。”
尽管很多信息存在于非常聪明的人的脑海中，但部落知识
太不可靠了。他们只需要一个客户（政府），所以他们不需要客户 360 解决方案，而是需要
产品 360 解决方案。

Grubbs 说：“我们研究了这个问题，然后画了一个图，上面有从线延伸出来的圆圈，这
是我们图数据库预兆的体现。”

她的团队开始寻找图数据库，并发现了 Neo4j。有了 Neo4j，LMS 将
他们的数据集存储在连接数据的图数据库中。凭借报告和分析功能，他们
能够轻松地看到他们的数据在产品生命周期中如何相互关联。

在使用图数据库技术之前，查询所有分散的系统可能需要数周时间，
才能找到分析师或管理者问题的答案。常用的方法是
指定某人手动连接各个点。然而，通过使用图数据库查询数据
连接，寻找问题的答案变得更加高效。

Grubbs 补充道：“Neo4j 的图数据库为我们的产品创建了一张地图。”“我们喜欢称之为
‘我们产品的 DNA’。”

LMS 团队有一个多语言口号，这是 Neo4j 成功实施的很大一部分原因。
Neo4j 指导应用程序进入适当的遗留系统进行深入探查，
一点点地连接所有数据孤岛——就像一个神经系统。因为他们信息“地图”的庞大架构
是围绕 Neo4j 构建的，所以它们可以进行扩展。

LMS 很早就明白，他们可以在实际和有价值的方式中使用图数据库来做很多事情。
从 CEO 到各个部门，不同的部门都希望数据连接能够
符合他们的目标。

Grubbs 说：“我们正在重写整个框架，以便将这些广泛的数据与我们的深度数据融合。”
“我们已经准备好了各种各样的商业用例。”