知识图谱推动下一波数字化转型
Neo4j 的三分之二客户利用知识图谱通过智能数据管理和分析创造新机会。
2021 年 9 月 9 日 – 作为图技术领导者的 Neo4j，目前正面临知识图谱需求的强劲增长。主要有三个趋势正在推动这一增长：
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通过 AI 和机器学习增强自动化
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开发具有丰富上下文的应用程序以满足新的业务需求
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轻松导航和分析复杂及关联数据，并利用洞察创造价值的能力
绝大多数 Neo4j 客户已经部署了知识图谱，应用领域广泛：医学研究、技能盘点、可持续性、数据分析、欺诈检测、法规遵从和机器学习。
知识图谱被 Neo4j 的各行业客户用于各种不同的应用场景，可以帮助他们找到全新的方式来管理和分析数据。
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获得更好的结果。Neo4j 有许多客户借助知识图谱实现了新的业务突破
Manta 的自动化数据血缘平台可以俯瞰数据流以及数据如何通过不同系统进行转换。通过嵌入 Neo4j 的图数据库，Manta 可以提供更完整和可扩展的数据管道视图，从而实现更好的数据治理、法规遵从、迁移和元数据激活。
太空项目 ASTRIAGraph 监测数千个绕地球轨道运行的物体——从运行中的设备到旧的太空碎片，旨在提高安全性和可持续性。借助 Neo4j 知识图谱，他们汇编和分类了从手机大小到最大卫星的所有已定位和追踪物体的數據。这为预测物体的轨道和最小化空间风险提供了基础。
知识图谱使数据趋势可视化，从而改进分析工具、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而有效的决策。
NASA：NASA 人力分析研发主管兼高级数据科学家 David Meza 强调了理解组织内人员的重要性，并分享了他们如何利用知识图谱解决技能挑战
“我们选择利用 Neo4j 知识图谱构建一个技能映射数据库。它可视化了 NASA 内部人员、技能和职业角色之间的联系。整合这些联系有助于组织找到其差距、弱点和优势，并管理总体人员配备挑战。此外，它还有助于识别不同项目所需的数据技能，无论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、异构且缺乏联系的。DZD 希望更好地了解糖尿病的病因以及如何预防。借助知识图谱和图算法，该团队构建了一个主数据库，使研究人员能够快速获取详细信息。这使得他们能够更全面地处理复杂问题，以了解治疗方法、生活方式因素和疾病的长期并发症。
TCS IP2TM 借助知识图谱支持发电厂的实时诊断和优化。通过结合 AI、机器学习、物联网和数字孪生技术与知识图谱，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，所有这一切都无需进行大量投资或硬件更改。
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发挥作用的应用，思维方式正在发生变化，并且‘图意识’正在发展。在 Gartner 关于 AI 主题的调查中，高达 50% 涉及图技术的使用讨论。
来源：Gartner，《2021 年数据与分析的十大趋势》，Rita Sallam 等著，2021 年 2 月 16 日。
Neo4j 知识图谱高级项目总监 Maya Natarajan 博士强调了知识图谱在数字化转型进入下一阶段时可以创造的价值
“数字化本身不会改变您的业务。知识图谱通过使用上下文和关系以一种编码理解的方式表示数据，从而为数据注入智能。这是一种汇集相关数据并（同样重要的是）解释重要数据并基于其采取行动的统一方法。这意味着人员和系统可以对底层数据进行推理，并利用它在复杂问题中做出更好、更有效的决策。关联数据通过相互关系丰富，可以更好地回答复杂问题并提供更有效的洞察。”
更多信息
了解更多关于 Neo4j 以及 NASA、TCS、DZD 和其他组织如何利用知识图谱的信息：在虚拟演示 Connections: Knowledge Graphs for Transformation 中，用户展示了知识图谱如何驱动新的商业模式和数字化转型。
O’Reilly Media 出版的电子书《Knowledge Graphs: Data in Context for Responsive Businesses》可免费下载。您还可以在我们 9 月 14 日的活动中聆听作者的分享。
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关于 Neo4j
Neo4j 于 2007 年在瑞典成立，现已成为全球使用最广泛的图数据库。我们帮助全球品牌——包括 NASA、沃尔沃汽车和 UBS——理解和预测人员、流程和系统之间的关联方式。通过利用数据之间的关联，使用 Neo4j 构建的应用程序可以在各种应用中产生新的见解，包括分析和人工智能、欺诈检测、客户推荐和知识图谱。访问 neo4j.com 了解更多。