知识图谱驱动下一波数字转型浪潮
三分之二的 Neo4j 客户利用知识图谱，通过智能数据管理和分析创造新的机会。
2021 年 9 月 9 日 – Neo4j，图形技术领域的领导者，目前正在应对不断增长的对知识图谱的需求。推动这种增长的主要有三大趋势：
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通过 AI 和机器学习实现自动化的关注度提升
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为满足业务新需求而开发的上下文相关应用程序
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轻松浏览和分析复杂相关数据，并利用洞察力创造价值的能力
大多数 Neo4j 客户 已实施知识图谱，应用领域广泛：医学研究、技能盘点、可持续发展、数据分析、欺诈检测、合规性和机器学习。
Neo4j 的客户在各个行业和各种应用中使用知识图谱，帮助他们找到管理和分析数据的全新方法。
知识图谱可用于自动化流程，并通过发现和解释数据中的关联来实现更佳的结果。Neo4j 有很多客户借助知识图谱来实现新的发展。
Mantas 的自动数据血缘平台使您能够洞察数据流，以及数据在不同系统之间传输过程中的转换方式。通过整合 Neo4j 的图数据库，Manta 可以提供更完整且可扩展的数据管道视图，从而实现更好的治理、合规性、迁移和元数据激活。
ASTRIAGraph 空间项目监测地球轨道上的数千个物体，从在轨设备到旧太空垃圾，旨在提高安全性和可持续性。借助 Neo4j 知识图谱，他们汇集并分类所有已定位和跟踪物体的相关数据，从手机大小到最大的卫星。这为预测物体轨迹和最大限度地降低太空风险奠定了基础。
知识图谱可揭示数据趋势，从而改善分析工具、机器学习和数据科学计划。Neo4j 的客户使用知识图谱进行强大有效的决策。
NASA: 戴维·梅扎，美国宇航局研发人员分析负责人兼高级数据科学家，强调了理解构成组织的人员的重要性，并讲述了他们如何利用知识图谱来解决人才挑战。
“我们选择构建一个使用 Neo4j 知识图谱来映射技能的数据库。它揭示了美国宇航局中人员、技能和职位之间的联系。将这些联系汇集在一起，帮助组织发现其差距、弱点和优势，并应对整体人才招聘方面的挑战。此外，它还有助于确定不同项目所需的数据技能，无论这些项目是重返月球还是前往火星。”
德国国家糖尿病研究中心 (DZD) 拥有一个收集大量生物医学数据的网络，这些数据是非结构化的、异构的且缺乏关联。DZD 希望更好地了解糖尿病的原因以及如何预防糖尿病。通过使用知识图谱和图算法，该团队构建了一个主数据库，使研究人员能够快速访问详细的信息。这使得他们能够更全面地掌握复杂问题，从而更好地理解治疗方法、生活方式因素和疾病的长期并发症。
TCS IP2TM 借助知识图谱来支持实时诊断和优化发电厂。通过将 AI、机器学习、物联网和数字孪生技术与知识图谱相结合，TCS IP2TM 可以更好地预测和预防故障，优化运营，降低燃料消耗，减少排放，并识别未来机会，所有这些都无需进行巨额投资或硬件更改。
IT 分析公司 Gartner 最近指出
“随着越来越多的组织发现图技术可以应用的领域，一种转变思维方式和发展“图意识”的趋势正在出现。在 Gartner 对 AI 主题进行的调查中，高达 50% 的调查都涉及图技术的应用。”
来源：Gartner，《2021 年数据和分析领域的关键趋势》，Rita Sallam 等人，2021 年 2 月 16 日。
Neo4j 知识图谱高级项目主管 Maya Natarajan 博士强调了知识图谱在数字转型迈向下一阶段时所能创造的价值
"数字化本身并不能改变您的业务。知识图谱通过以一种将理解编码进 上下文和关系 的方式来表示数据，从而为数据赋予智能。这是一种集成的解决方案，用于查找相关数据，以及同样重要的 - 解释和采取行动。这意味着人员和系统可以推断出基础数据，并利用它在复杂问题上做出更好、更高效的决策。相关数据，并以其相互含义进行丰富，使得能够更好地回答复杂问题，并提供更有效的见解。”
更多信息
了解有关 Neo4j 以及 NASA、TCS、DZD 和更多组织如何从知识图谱中获益的更多信息：在 Connections: Knowledge Graphs for Transformation 的虚拟演示中，展示了知识图谱如何推动新的业务模型和数字转型。
O’Reilly Media 的《知识图谱：数据上下文，助力企业快速响应》电子书 可免费下载。您也可以在 我们 9 月 14 日的活动 上聆听作者关于本书的分享。
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Fredrik Pallin
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关于 Neo4j
Neo4j 成立于 2007 年的瑞典，是当今世界上使用最广泛的图形数据库。我们帮助全球品牌 - 包括 NASA、沃尔沃 汽车和 瑞银 - 了解和预测人员、流程和系统之间的相互关联。通过从数据之间的关系出发，使用 Neo4j 构建的应用程序可以在许多应用领域（包括 分析和人工智能、欺诈检测、客户推荐 和 知识图谱）中产生新的见解。请访问 neo4j.com 了解更多信息。