Neo4j 针对2022图数据平台发展的十大预测

Neo4j 智能供应链应用源代码简析 本文简析Neo4j智能供应链应用的源代码,让你也可以快速开发自己的供应链应用。 阅读详情

作者:Neo4j亚太区副总裁尼克·沃拉

数字化经济方兴未艾的浪潮中,中国各类企业乃至政府都面临着数字化转型的挑战。而随着疫情的逐步稳定,是否能成功实现数字化转型成为重要的核心竞争力。作为转型的要素之一,数据日益复杂,且随着世界的连接而愈加密切地相互关联。

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以大数据、云计算、人工智能为代表的新一代数字技术日新月异,其中图技术就是数据库产业中增长最快且最具发展前景的领域。根据 Gartner®预测,“到2025年,使用图技术进行数据和分析创新的比例将由2021年的10%提升至80%。”

各种类型的数据关联越来越普遍和重要,不同规模价值企业对图技术认知也不断提升。作为世界上部署最广泛的图数据平台,Neo4j预见2022年图技术将呈现如下十大发展趋势:

公司扮演“公民数据科学家”角色

目前,拥有开发AI应用程序经验和技能的数据科学从业者的数量非常有限。2022年,在招聘陷入困境的大环境下,我们将看到公司角色范围的延展。2022年,公司需要扮演“公民数据科学家”的角色,他们是使用预测/规范性分析模型的员工,但其主要工作职能远远超出数据科学和分析领域。数据科学是增长最快的领域之一,人力资源目前正在经历“伟大的辞职”浪潮,公司需要让数据科学变得更方便实用,以帮助填补团队空缺。”

SaaS公司从稳定和繁荣的社区受益

2022年SaaS公司将发生巨大转变,更加努力地创建和维持繁荣的社区,并从社区提供的网络效应中受益。随着世界变得日益关联,技术创造者开始意识到建立和维护用户社区的重要性。每一种流行技术背后都有一个蓬勃发展的社区,在不久的将来SaaS公司会了解建立一个自给自足社区的价值所在。

知识图谱需求飙升

企业对知识图谱和图数据平台的热情在2021年飙升,尤其是在业务层面。得益于方便实施,图数据平台的应用程度从小规模企业到大型公司全面提升。2022年,这一趋势不仅会延续,而且会在数字孪生技术、患者旅程分析、生物标志物检测和根本原因分析等领域涌现出全新的用例。

供应链应用激增
在过去两年,跟踪供应链网络的传统方法很明显已经严重过时。2021年,供应链应用程序的图技术用例激增,这归因于图是如何构建用于分析多层互连系统的这一特性。这一趋势将在2022年延续,因为越来越多的企业希望建立数据驱动的供应链策略。

大范围应用于金融行业欺诈

合成身份欺诈是增长最快的金融犯罪类型,并将在2022年继续增加。传统方法不再是解决这种高度互联数据问题的选择。2022年,金融企业应该考虑在其欺诈检测网络中实施图数据科学算法,以识别代表欺诈行为的复杂模式。

数字道德日益得到重视

在过去五年中,致力于了解数字道德的相关咨询客户增加了两倍多。图本质上是为提供上下文情景而构建,提高AI/ML系统的可解释性。随着越来越多的企业为实现这一目标探索不同的技术,2022年将成为很多企业的转折点,因为他们可以利用图技术来增强解决偏见的能力并创建更合乎道德的AI/ML系统。

提高人力资源技术/人员分析效率

作为新一波以人为本的人力资源系统的技术基础,图技术可以帮助企业更好地了解和预测员工的倦怠情绪,把握员工的工作状态,从而通过调整企业人力资源政策,优化人力效能。图技术也能帮助企业管理层通过技能映射发现员工的差距和优势。

数据科学更加民主化

数据科学家和分析师之间的界限将变得模糊。数据科学除了从科学的角度,还需要从道德的角度考量,2022年数据科学发展将于与道德齐头并进。图技术可以获得丰富的上下文语境,让模型更加灵活,提升预测的准确度。

DevOps 转向NoOps

如今的企业追求客户发展不断壮大、更快的行动力和更优的市场表现。从DevOps转向NoOps,将降低开发人员与基础设施之间的摩擦,使流程进行更加顺利。在这个过程中,图技术能够满足技术支持的需求。此外,包括NFT、加密货币、基于设备和用户的网络等新型网络模式涌现带来的更加复杂的数据挑战,企业只能依靠图数据库实现这类数据的关联,开展不同的应用和分析。

环保发挥更大作用

随着人类活动对全球气候的影响,气候危机的影响范围越来越大,碳中和已经成为我国积极应对气候变化的战略性国策。Neo4j基于图给出的建议,可以提供更好的碳足迹选择。Neo4j图技术还将拓展解决空间垃圾/碎片以及包装、回收绿色制造等领域的应用。

阿里云图数据库GDB V3引擎发布,加速开启“图智”未来 简介:无论是学术界还是产业界,都对图数据库有比较高的预期。Gartner发布的《2021年十大数据和分析技术趋势》中提到:“到2025年图技术在数据和分析创新中的占比将从2021年的10%上升到80%。”应用需求推动着技术的发展,在GDB V3的引擎设计过程中,通过重建并改进数据存储架构、优化数据流转过程、自研计算引擎、重写执行引擎,以及资源池化、无锁化编程等一系列性能优化方法,从而逐步逼近物理硬件的极限性能。提供超越传统图数据库百倍的查询能力,为图技术的应用,解锁了更多的可能性。 一、业务价值,为什么我 阅读详情

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