NASA、ICIJ、ATPCO、Lyft 等机构选择 Neo4j 构建知识图谱

Neo4j 看到企业知识图谱需求激增；一项独立调查显示，89% 的 IT 领导者计划扩大他们的知识图谱计划

加州圣马特奥 – 2020 年 9 月 23 日 – 图技术领导者 Neo4j® 宣布推出知识图谱快速入门计划，以支持公司快速增长的知识图谱客户群。一项最近由 Pulse 进行的独立调查 "技术高管对知识图谱的优先事项" 的结果证实了这一市场加速趋势，该调查显示大型企业对知识图谱的需求激增。

在最基本的层面，知识图谱用于信息共享，作为数据管理和治理的基础，并作为数据结构。Neo4j 客户的用例倾向于将知识图谱用于一般分析、预测、假设情景规划，并越来越多地用于为 AI（人工智能）和机器学习系统提供上下文。知识图谱与更广泛的业务系统日益紧密的集成，极大地扩展了它们在流程启动和自动化方面的应用。

Neo4j 预计企业对其知识图谱技术的需求将增长，这一前景得到了 Pulse 调查结果的支持。接受调查的大多数 IT 决策者 (89%) 都有在未来 12 个月内扩大其知识图谱计划的积极计划。此外，92% 的受访者认为知识图谱提高了机器学习的准确性和相关流程。

绝大多数技术高管 (97%) 认为他们的组织内部存在更多知识图谱使用的潜力。扩展知识图谱的前三大原因是为了改进机器学习和人工智能系统 (60%)、开辟新的收入来源 (50%) 以及连接数据孤岛以使信息更容易获取 (50%)。

图注：Neo4j 预计企业对其知识图谱技术的需求将如滚雪球般增长。据 IT 领导者称，推动扩展的主要因素将是机器学习、AI、开辟新的收入机会以及连接数据孤岛。

有几个因素促成了知识图谱需求的增长。从 COVID-19 大流行到供应链中断等次生问题带来的全球压力，突显了僵化、过时、效率低下的系统正在将组织和网络推向崩溃的边缘。越来越多的远程工作人员需要经过编码、组织化的信息，这些信息往往是易逝的“部落知识”。应用相关知识是企业在不确定和动荡的市场中保持敏捷、富有创造力和韧性的唯一最强大的杠杆。

Neo4j 知识图谱客户成功案例

Neo4j 知识图谱使数据、流程、产品、客户以及最重要的是它们之间如何相互关联的全面可见。因此，组织可以看到全局并做出更明智的决策。Neo4j 原生图数据库提供了一种灵活直观的方式来表示现实世界的复杂性，自然地捕获上下文信息并统一碎片化数据。结果是相关、及时的数据，可根据整体信息推动预测和行动。

实施了 Neo4j 知识图谱的组织具有良好的敏捷性。以下是一些他们如何使用 Neo4j 推进关键计划的示例

Neo4j 目前正被 ICIJ 用于 FinCEN 文件。自 2016 年巴拿马文件调查以来，Neo4j 一直与 ICIJ 合作，该调查已在 22 个国家追回了超过 12 亿美元的税收，并且在 82 个以上国家继续进行逃税调查。2017 年，ICIJ 凭借其在巴拿马文件方面的工作赢得了普利策解释性报道奖。

“通过使用 Neo4j，我们猎户座 (Orion) 项目的一名成员发现了阿波罗 (Apollo) 项目的信息，避免了一个问题，节省了两年多的工作时间和一百万美元的纳税人资金。”—— David Meza，NASA 首席知识架构师

“Lyft 90% 的数据科学家每周都使用 Amundsen [使用 Neo4j 的知识图谱] 来开展工作。我们还发现这个工具将我们整个数据科学组织的生产力提高了大约 30%。”—— Tamika Tannis，Lyft 软件工程师

据图尔库城市数据 (Turku City Data) 首席执行官 Jussi Vira 称，他们的城市知识图谱 n-bridges 选择 Neo4j，是因为属性图模型使他们能够持续地写回图，并得出更好的解决方案来解决关键的城市优先事项。

Vira 表示：“以 Neo4j 作为 n-bridges 的基础，图尔库城市数据利用上下文 AI 帮助解决智能城市出现的问题，从而大大缩短了下一个项目启动的时间。”“例如，n-bridges 使图尔库市能够快速响应与 COVID-19 相关的问题，例如向居家老年人送餐。图技术确定了优化送货速度和运输资源同时保持不间断冷链要求的城市路线。这种基于图的路线优化有助于规划和管理安全且资源高效的食物配送。”

Covidgraph.org 为研究人员分析出版物、基因、蛋白质和疾病提供了一种新方法。事实证明，在缺乏长期临床试验和同行评审研究极少的情况下，它是一种非常有价值的寻找治疗方法和疫苗的实践。

NEORIS HealthCheck 使公司能够了解每位员工的健康状况以及感染趋势将如何影响他们所在的特定地点。同时，员工可以签到并分享有关其健康状况的关键信息，以帮助其组织提供必要的帮助和指导。

eBay for Google Assistant 使用 Neo4j 知识图谱来推断购物请求中的上下文信息。eBay 工程师知道，要向其用户群部署聊天机器人，需要具备互联网规模以及高度的弹性和可用性，并且响应时间可预测到毫秒级。

德国糖尿病研究中心收集了分布在不同地点的海量数据。它建立了一个主数据库，为其由 400 多名科学家组成的团队提供可用信息的全面视图，使他们能够获得有关糖尿病病因和进展的宝贵见解。

ATPCO 实施了由 Neo4j 驱动的机票定价引擎。Neo4j 是至少五项主要数据服务的核心，从票价管理到航空旅行税计算。为一次飞机旅行获得有竞争力的价格涉及大量的复杂数据处理，需要考虑超过 1000 亿种产品排列。

更快地将知识图谱投入运营

Neo4j 的知识图谱快速入门服务负责确定范围并构建解决方案，使企业能够在最短八周内从零开始构建可投入运营的知识图谱。Neo4j 专家使用预构建、可定制的解决方案框架以及经过验证的代码、模型和组件来构建领域特定的知识图谱。这些支持的框架包括用于金融系统、供应链、隐私合规、客户、员工和患者信息的数据模型和本体。服务包括

Neo4j 安装和配置
应用解决方案框架和定制数据模型
将数据转换为语义格式
数据清洗、应用模型约束和实体解析
应用图分析和机器学习来重塑和完善知识图谱
性能测试和调优以确保最佳结果

资源

关于 Neo4j

Neo4j 是图数据库技术的领导者。作为全球部署最广泛的图数据库，我们帮助全球品牌——包括 Comcast、NASA、UBS 和 Volvo Cars——揭示和预测人员、流程和系统之间的相互关系。利用这种关系优先的方法，使用 Neo4j 构建的应用程序可以解决连接数据挑战，例如分析和人工智能、欺诈检测、实时推荐和知识图谱。请访问 neo4j.com 了解更多信息。

在 Twitter 上分享此内容。

联系方式
pr@neo4j.com
neo4j.com/news/