NASA、ICIJ、eBay、Lyft 等选择 Neo4j 用于知识图谱

Neo4j 看到大型企业对知识图谱部署的需求激增。一项独立研究显示，89% 的 IT 负责人计划开发此类项目。

加利福尼亚州圣马特奥 – 2020 年 9 月 23 日 – Neo4j®，图数据库技术的领导者，宣布推出一项知识图谱快速启动计划 – Knowledge Graph Quick Start – 以支持其不断增长的知识图谱客户群。市场的加速增长得到了独立研究结果的证实，该研究题为“知识图谱：IT 负责人的优先事项”，近期由 Pulse 进行，研究发现大型企业对知识图谱的需求有所增加。

最基本的层面上，知识图谱用于共享信息，并作为数据管理、治理和数据工厂的基础。对于 Neo4j 的客户而言，知识图谱被用于进行一般性分析和预测、情景规划，并越来越多地用于为机器学习和人工智能系统提供背景信息。知识图谱日益集成到企业系统中，极大地扩展了它们在流程启动和自动化中的应用。

Neo4j 预计大型企业对其知识图谱技术的需求将不断增长，这一前景得到了 Pulse 研究结果（提供法语版本）的证实。受访的 IT 决策者中，大多数 (89%) 制定了在未来 12 个月内开发知识图谱项目的行动计划。此外，92% 的参与者认为知识图谱提高了机器学习和相关流程的准确性。

此外，绝大多数 IT 负责人 (97%) 认为知识图谱在他们的企业内部潜力尚未得到充分利用。鼓励推广知识图谱的三个主要原因包括：改进机器学习和人工智能系统 (60%)、创造新的收入来源 (50%) 以及连接孤立的数据，使信息更容易获取 (50%)。

<Pulse + Neo4j Infographic/>

图例：Neo4j 预计大型企业对其知识图谱技术的需求将不断增长。根据 IT 负责人的说法，主要的发展驱动力将是机器学习、人工智能、创造新的收入机会以及连接孤立的数据。

有几个因素导致对知识图谱的需求增加。新冠疫情引发的全球紧张局势，以及供应链中断等次生困难，暴露了僵化、过时且效率低下的系统，将企业和网络推向崩溃边缘。远程工作的员工越来越需要编码化和有组织的信息，这些信息往往是易逝的“部落知识”。很多时候，应用这些知识是企业在不确定且瞬息万变的市场中保持敏捷性、创造力和韧性的最强大杠杆。

客户通过 Neo4j 知识图谱取得的成功

Neo4j 的知识图谱提供对数据、流程、产品、客户以及（最重要的是）它们如何相互连接的全面可见性。因此，企业可以拥有全局视野并做出更明智的决策。Neo4j 图数据库提供了对复杂现实的灵活直观表示，同时收集上下文信息并统一零散的数据。由此产生的是相关且最新的数据，可根据整体信息驱动预测和行动。

实施 Neo4j 知识图谱的企业具备了更强的敏捷性。他们使用 Neo4j 推进战略项目的用例包括以下示例：

ICIJ 在最近对 “FinCEN 文件”的调查中使用了 Neo4j。Neo4j 自 2016 年 巴拿马文件调查以来一直与 ICIJ 合作，该调查揭示了 22 个国家超过 12 亿美元的税收收入，并且在 82 个国家仍在进行逃税调查。2017 年，ICIJ 因其巴拿马文件的工作获得了普利策奖。

“通过使用 Neo4j，我们 Orion 项目的一名成员发现了来自 Apollo 项目的信息，这帮助我们避免了一个问题，并为我们节省了超过两年的工作时间和一百万美元的公共资金。” – David Meza，NASA 首席知识架构师

“Lyft 90% 的统计学家每周都在工作中使用 Amundsen [一个使用 Neo4j 的知识图谱]。我们还发现这个工具使我们整个数据科学部门的生产力提高了近 30%。” – Tamika Tannis，Lyft 软件工程师。

据芬兰 Turku City Data 首席执行官 Jussi Vira 表示，选择 Neo4j 用于 n-bridges（图尔库市范围内的知识图谱）的原因之一是图谱模型允许持续更新图谱，并针对城市的关键优先事项提供更好的解决方案。

Jussi Vira 解释说：“以 Neo4j 作为 n-bridges 的基础，Turku City Data 利用上下文人工智能来解决‘智慧城市’问题，使其在下一个项目到来之前有足够的时间大幅缓解。”“例如，通过 n-bridges，图尔库市能够快速应对与 COVID-19 相关的问题，特别是为被隔离的老年人送餐上门。图谱技术定义了优化送货速度和运输资源的路线，同时遵守冷链限制。这种基于图谱的路线优化有助于规划和管理安全且资源高效的送餐。”

Covidgraph.org 为研究人员提供了一种分析医学出版物、基因、蛋白质和疾病的新方法。这对于在缺乏长期临床试验和最低限度的同行评审研究的情况下寻找治疗方法和疫苗来说是无价的。

NEORIS HealthCheck 使企业能够评估每位员工的健康状况，并了解感染趋势可能如何影响他们所在的特定地点。同时，员工可以登记并分享其健康方面的关键信息，使企业能够为他们提供必要的帮助和支持。

eBay for Google Assistant 使用 Neo4j 知识图谱在购物时推断上下文信息。eBay 的工程师知道，向用户部署聊天机器人需要高水平的弹性和可用性，才能在几毫秒内提供可预测的响应。

德国糖尿病研究中心积累了分布在不同地点的海量数据。它开发了一个参考数据库，为由 400 名科学家组成的团队提供了现有信息的整体视图，并为糖尿病的起因和进展提供了宝贵的见解。

ATPCO 建立了基于 Neo4j 的票价引擎来确定机票价格。Neo4j 是其至少五项核心数据服务（从票价管理到航空税计算）的核心。获得具有竞争力的机票价格涉及大量的复杂数据处理，考虑了超过 1000 亿种产品组合。

加速知识图谱部署

Neo4j 的 Knowledge Graph Quick Start 计划提供了一种解决方案，使企业能够在短短八周内部署知识图谱。Neo4j 专家利用预开发的、可定制的解决方案框架，其中包含经过验证的代码、模型和组件，以构建特定领域的知识图谱。这些框架包括金融系统、供应链、隐私保护、员工、客户或患者信息的数据模型和本体论。这些服务包括：

  • 安装和配置 Neo4j

  • 应用解决方案框架并定制数据模型

  • 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补充知识图谱

  • 性能测试和调优，以确保最佳结果

更多信息

您可以下载“知识图谱：IT 负责人的优先事项”研究的主要结果。

要了解更多关于 Neo4j 在 NASA 和 BMO Financial Group 的知识图谱的信息，请观看 Neo4j Connections 关于知识图谱的重播。

要了解更多关于 Neo4j 的 Knowledge Graph Quick Start 计划的信息，请访问这里。

资源

关于 Neo4j

Neo4j 是图数据库技术的领导者。Neo4j 拥有全球最多的部署实例，帮助全球企业——如 Airbus、Michelin、NASA、Crédit Agricole 和 Volvo Cars——预测和识别人员、流程、地点和系统之间的相互连接方式。通过这种关系方法，使用 Neo4j 开发的应用程序解决了与连接数据相关的挑战，例如分析和人工智能、欺诈检测、实时推荐和知识图谱。要了解更多信息，请访问 Neo4j.com 和 @Neo4jFr。

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