2022-03-22 09:16:19 [ 中关村在线 原创 ] 作者:徐鹏
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数据洪流正在席卷整个世界。研究机构Statista预计,至2025年全球数据创建量——即创建、捕获、复制和使用的数据总量,将超过180ZB。面对指数级增长的数据规模和愈发复杂的数据类型,企业想要从中获得商业洞察变得越来越难。究其原因,是业务人员难以从海量数据中发现其关联性,缺乏行之有效的工具,无法找到真正有价值的信息来指导业务发展。此时,就不能不提大数据技术的演进。
从Hadoop诞生之日起,大数据的发展走过了十余年,期间像存储、离线处理等基础问题已经得到了解决。随着深度学习、机器学习等AI技术的逐级深入,人们开始思考如何通过挖掘大数据的关联性去探索“隐藏”在背后的商业价值,这种诉求也将一个18年前的技术再次推到了台前——图数据库。与以往用表格处理数据相比,图没有表的概念的,就是数学上点和边的关系,所有的数据可以汇集在一起。
对于传统的关系型数据库来说,虽然其具有灵活的特点,可以做各种复杂计算,但在大数据时代对于并行计算、多机版的支持是缺乏的,而文档数据库、关键字、内存数据库,牺牲了业务的一些表达能力,得到的好处就是可扩充,但很多以前用关系型数据库能表达的问题却表达不了。从存储角度来说,图是存储数据最自然的关联模型。从计算角度来说,则适合数据和人工智能。由于早年间计算性能和架构的局限,使得图数据库这个在计算机科学领域较为高阶的研究成果在近几年才

随着数据量的爆炸式增长,传统数据库在处理复杂关联数据时显得力不从心。图数据库和知识图谱应运而生,它们能够更好地挖掘数据间的关联,助力企业发现商业价值。Neo4j作为图技术的领导者,提供图数据平台,融合数据科学、AI/ML,助力企业进行数据管理和分析,实现数据创新。知识图谱在金融、制造、零售等行业有着广泛应用,成为数据智能的关键工具。
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