企业中知识图谱的应用日益增长
三分之二的 Neo4j 客户使用知识图谱，其中包括德国糖尿病研究中心 (DZD) 和美国国家航空航天局 (NASA)
慕尼黑，2021 年 9 月 8 日 – 知识图谱在企业中正日益成为人工智能 (AI) 的跳板。根据Gartner 的数据，在 50% 的 AI 查询中，都会自动询问图技术的应用情况。在Neo4j（领先的图技术提供商）中，全球已有三分之二的客户使用知识图谱来连接数据孤岛，创建上下文（数据结构）并获得新的见解。图算法和机器学习模型也被应用其中。
知识图谱需求的增长由三个趋势推动。在数字化转型过程中，企业持续加大对自动化的投入，并越来越多地采用 AI 和 ML。为了灵活满足不断变化的业务需求，还需要提供可扩展的应用，以适应当前的发展趋势。最后，日益复杂的数据也需要强大的解决方案，以便轻松快速地导航、分析和理解高度互连的数据。
“数字化转型不仅仅是流程的数字化，”Neo4j 知识图谱高级项目总监 Maya Natarajan 博士解释道。“知识图谱是将数据以产生上下文和知识的方式进行建模的核心，这是迈向人工智能的重要一步。这种整体方法可以快速安全地找到、解释和使用相关数据。这些富含意义的数据为人和机器提供了做出更好决策、执行复杂查询和获得全新见解的基础。”
知识图谱的应用领域非常广泛，从医学研究和药物开发、人力资源中的人才管理、银行和保险中的欺诈检测到开发和制造中的数字孪生。一般来说，它们可以分为两种类型：**行动型知识图谱**能够优化和自动化基于数据保证、发现和洞察力的流程。**决策型知识图谱**则揭示数据趋势，从而支持预测分析、机器学习和数据科学计划。
德国糖尿病研究中心 (DZD) 利用 Neo4j 建立了一个知识图谱，以连接来自德国各地不同地点的大量生物医学数据，从不同角度研究疾病并开发有效的预防和治疗措施。该中心知识库为 DZD 的医疗保健和医学专业人员提供了快速全面地访问内部数据（包括基础研究和临床试验），以及全球研究的相关数据。图算法和自然语言处理 (NLP) 简化了调查工作。
ASTRIAGraph 项目使用 Neo4j 作为知识图谱，用于观测地球轨道上的物体，包括太空垃圾。其目标是找到可持续太空探索的解决方案（轨道回收），同时确保未来任务的安全。在知识图谱中，各种太空数据被分类并关联到一张地图上，在地图上可以定位从手机大小到卫星大小的物体，并预测它们的飞行轨迹。
美国国家航空航天局（NASA）使用 Neo4j 知识图谱构建人才映射数据库。员工、他们的技能和资格以及职位要求目录之间的关系被整合到一个视图中。人力资源经理可以通过此方式识别具有相应专业知识的候选人，为下一轮月球和火星任务提供人才支持，并从内部选拔关键职位人选。
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Neo4j 是领先的图技术提供商。全球使用最广泛的图数据库，帮助像德国糖尿病研究中心、NASA、瑞银和戴姆勒这样的企业揭示人、流程、地点和系统之间的关联，并做出数据驱动的预测。专注于数据关系，使得能够开发智能应用程序并克服互联数据的挑战——从分析和人工智能到欺诈检测和实时推荐，再到知识图谱。更多信息请访问Neo4j.com 和@Neo4j。
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