圖形數(shù)據(jù)庫的前5大用例——用相連的數(shù)據(jù)解鎖開新的可能性（譯）
Jim Webber，首席科學(xué)家, Neo Technology
Lan Robinson重窟， 高級工程師, Neo Technology
引言
“大數(shù)據(jù)”每年都在增長浸颓，但今天的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者不僅需要管理更大量的數(shù)據(jù)，而且他們迫切地需要從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中產(chǎn)生深刻見解。那么CIO和CTO應(yīng)該如何產(chǎn)生這些見解薪丁？
套用Seth Godin的話來說，企業(yè)需要停止僅收集數(shù)據(jù)點猎醇，并開始連接它們窥突。換句話說，數(shù)據(jù)點之間的關(guān)系幾乎比單獨的數(shù)據(jù)點自身更要緊一些硫嘶。
為了利用這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)系阻问，您的企業(yè)需要一項數(shù)據(jù)庫技術(shù)來將關(guān)系信息作為一等實體存儲。 這項技術(shù)則是圖形數(shù)據(jù)庫沦疾。
具有諷刺意味的是称近，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）非常不善于處理數(shù)據(jù)點之間的關(guān)系第队。它們的表格數(shù)據(jù)模型和嚴格的模式使它們很難添加新的或不同種類的關(guān)聯(lián)信息。
圖模型才是未來 刨秆。 圖形數(shù)據(jù)庫不僅可以有效地存儲數(shù)據(jù)點之間的關(guān)系凳谦，而且也能靈活地添加新類型的關(guān)系或數(shù)據(jù)模型以適應(yīng)新的業(yè)務(wù)需求。
那么您的企業(yè)如何利用圖形數(shù)據(jù)庫來從您的互相連接的數(shù)據(jù)中產(chǎn)生有競爭力的卓見和重要的商業(yè)價值呢衡未？
以下是圖形數(shù)據(jù)庫技術(shù)的前五大用例：
使用案例1：欺詐檢測
銀行和保險公司每年因欺詐損失數(shù)十億美元尸执。 傳統(tǒng)欺詐檢測方法未能最小化這些損失，因為它們執(zhí)行離散分析缓醋，容易受到假陽性和陰性的影響如失。知道了這一點，經(jīng)驗豐富的欺詐者開發(fā)了多種方法來利用離散分析的弱點送粱。
通過高級的基于上下文的鏈接分析褪贵，圖數(shù)據(jù)庫提供具有高水平的準確性的揭露欺詐團伙和其他復(fù)雜騙局的新方法，并且它們是有能力的實時制止高級詐騙場景抗俄。
為什么要使用圖形數(shù)據(jù)庫進行欺詐檢測脆丁？
雖然沒有預(yù)防欺詐措施是完美的，但是當您從出了只看單獨的數(shù)據(jù)點本身到關(guān)注把它們連接在一起的關(guān)系時动雹，效果將有顯著的改善槽卫。
了解數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，并從這些鏈接中得出含義洽胶， 不一定意味著收集新的數(shù)據(jù)晒夹。 您可以從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中得出重要的見解，只需要簡單地通過以新的方式重構(gòu)問題：看作一張圖姊氓。
與大多數(shù)其它的看待數(shù)據(jù)的方式不同丐怯，圖形旨在表達相關(guān)性。 圖形數(shù)據(jù)庫能發(fā)現(xiàn)使用傳統(tǒng)的諸如關(guān)系表的表示難以檢測的模式翔横。 越來越多的公司使用圖形數(shù)據(jù)庫解決各種連接的數(shù)據(jù)的問題读跷，包括欺詐檢測。
示例：電子商務(wù)欺詐
隨著我們的生活越來越數(shù)字化禾唁，越來越多的金融交易是在線進行的效览。 欺詐者迅速適應(yīng)了這一趨勢，并且設(shè)計出了聰明的方式欺騙網(wǎng)上支付系統(tǒng)荡短。
雖然這種類型的活動可以并且確實涉及到犯罪團伙丐枉，甚至一個知情的 欺詐者可以創(chuàng)造大量的合成身份并執(zhí)行相當大的計劃。
考慮具有以下標識符的在線交易：用戶ID掘托，IP地址瘦锹，地理位置， 跟蹤Cookie和信用卡號碼。 通常弯院，這些標識之間的關(guān)系應(yīng)該是（幾乎是）一對一的辱士。一些差異自然也被考慮在內(nèi)，比如共享的機器听绳，家庭共享單個信用卡號碼颂碘，個人使用多臺電腦等等。
但是椅挣，一旦這些變量之間的關(guān)系超過合理數(shù)量头岔， 欺詐應(yīng)被視為有很大的可能性。 標識符之間的連接越多鼠证，越應(yīng)該引起關(guān)注切油。 大而緊密的圖是欺詐正在發(fā)生的強有力的指標。
有關(guān)示例名惩，請參見以下圖：
通過將檢查放在適當位置并將其與適當?shù)氖录|發(fā)器相關(guān)聯(lián)娩鹉，這些模式可以在它們造成重大傷害之前被發(fā)現(xiàn)。觸發(fā)器可以包括登錄稚伍，下訂單或注冊信用卡等任意可以根據(jù)欺詐圖進行交易評估的事件弯予。扇出可能會跳過，但復(fù)雜的圖形可以被標記為可能的欺詐行為个曙。
結(jié)論
當涉及基于圖來檢測欺詐時锈嫩，您需要通過鏈接分析來增強您的欺詐檢測能力。 那就是說垦搬，以下兩點是明確的：
?隨著業(yè)務(wù)流程變得越來越快和自動化呼寸，檢測欺詐的時間余量在縮小，增強了擁有一個實時解決方案的需要猴贰。
?傳統(tǒng)技術(shù)不是用來檢測精細的欺詐團伙对雪。通過相連的數(shù)據(jù)點分析圖形數(shù)據(jù)庫為此增加了價值。
圖形數(shù)據(jù)庫是高效和易于管理的欺詐檢測解決方案的理想推動者米绕。 從欺騙團伙和串通團伙瑟捣， 到受過教育的罪犯自己運作，圖形數(shù)據(jù)庫能夠發(fā)現(xiàn)各種重要的欺詐模式——而且都是實時的栅干。
使用案例2：實時推薦引擎
不管您的企業(yè)是運營零售迈套、社交、服務(wù)或媒體行業(yè)碱鳞，為您的用戶提供高度針對性桑李、實時的推薦對于最大化客戶價值和保持競爭力至關(guān)重要。與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不同，推薦必須是引人的以及基于情境的芙扎，以便被終端消費者認為它們是相關(guān)的星岗。
使用圖形數(shù)據(jù)庫，您可以捕獲客戶的瀏覽行為和統(tǒng)計數(shù)據(jù)戒洼，并將其與購買歷史相結(jié)合俏橘，即時分析其當前的選擇，然后馬上提供相關(guān)的推薦——一切都在潛在的客戶點擊競爭對手的網(wǎng)站之前完成圈浇。
為什么要使用圖形數(shù)據(jù)庫來為實時推薦引擎提供支持寥掐？
啟用實時推薦的關(guān)鍵技術(shù)是圖形數(shù)據(jù)庫。 圖形數(shù)據(jù)庫還在連接大量買家和產(chǎn)品數(shù)據(jù)（或概括地講連接的數(shù)據(jù)）方面勝過其他數(shù)據(jù)庫技術(shù)磷蜀。
制定有效的實時推薦取決于了解實體之間的關(guān)系召耘，以及這些關(guān)系的質(zhì)量和效力。 只有圖形數(shù)據(jù)庫可以根據(jù)用戶的購買褐隆、交互和評論污它，有效地跟蹤這些關(guān)系，為您洞察客戶需求和產(chǎn)品趨勢提供最有意義的信息庶弃。
圖形推薦引擎可以采取兩種主要方法：識別個人感興趣的資源;或識別對給定的資源可能感興趣的個人衫贬。使用任何一種方法，圖形數(shù)據(jù)庫都會產(chǎn)生必要的相關(guān)性和連接歇攻，從而為考慮中的個人或資源提供最相關(guān)的結(jié)果固惯。
例子：沃爾瑪和eBay
零售行業(yè)的佼佼者沃爾瑪已銷售4600余億美元，雇傭了220萬名世界各地的合伙人缴守，服務(wù)于全球27個國家的11,000家門店和10個國家的電子商務(wù)網(wǎng)站葬毫，每周有2.45億客戶。 他們的研發(fā)團隊決定使用圖形數(shù)據(jù)庫屡穗，通過使用有關(guān)用戶偏好的信息來提供實時產(chǎn)品建議贴捡。
沃爾瑪軟件開發(fā)商Marcos Wada表示，圖形數(shù)據(jù)庫“幫助我們了解我們的在線購物者的行為以及我們的客戶與產(chǎn)品之間的關(guān)系村砂，為實時產(chǎn)品推薦提供了完美的工具栈暇。”
電子商務(wù)巨頭eBay也發(fā)現(xiàn)使用圖形驅(qū)動建議引擎是成功的箍镜，在這個例子中源祈，是一個復(fù)雜的實時快遞/包裹路由解決方案。
eBay的高級開發(fā)者Volker Pacher表示色迂，他的團隊建立了一個圖形數(shù)據(jù)庫香缺，比他們以前使用的MySQL解決方案快幾千倍，查詢需要的代碼量也少10-100倍歇僧。 如今图张，他們的圖表數(shù)據(jù)庫為eBay提供了以前是不可能的功能锋拖。
結(jié)論
使用圖形數(shù)據(jù)庫存儲和查詢推薦數(shù)據(jù)可以讓您的應(yīng)用程序提供實時結(jié)果而不是預(yù)先計算的，陳舊的數(shù)據(jù)祸轮。隨著消費者期望的增高兽埃，以及他們的耐心的減少-提供一些相關(guān)的、實時的推薦將成為比以往更大的競爭優(yōu)勢适袜。
實時推薦引擎為零售柄错、物流、招聘苦酱、媒體售貌、情感分析、搜索和知識管理提供了一種關(guān)鍵的具有區(qū)分性的與眾不同的能力
使用案例3：主數(shù)據(jù)管理
主數(shù)據(jù)是您企業(yè)的命脈疫萤，例如以下數(shù)據(jù)：
?用戶Users
?顧客Customers
?產(chǎn)品Products
?帳戶Accounts
?伙伴Partners
?站點Sites
?業(yè)務(wù)部門Business units
許多業(yè)務(wù)應(yīng)用程序使用主數(shù)據(jù)颂跨，并且這些通常在許多不同的地方保存，存在大量的重疊和冗余扯饶，使用不同的格式恒削，并具有不同程度的數(shù)據(jù)質(zhì)量和訪問方式的差異。主數(shù)據(jù)管理（MDM）是識別尾序，清理蔓同， 存儲和——最重要的管理這些數(shù)據(jù)的最近實踐。
MDM最佳實踐在從將所有主數(shù)據(jù)合并至一個地方蹲诀，到管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)以便從單一服務(wù)或應(yīng)用程序輕松訪問等各任務(wù)中，均有所差弃揽。在這兩種情況下（或任何混合方案）脯爪，隨著業(yè)務(wù)需求的變化，企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)師都需要有一個數(shù)據(jù)模型以方便的提供臨特定的矿微、變化的和特殊的結(jié)構(gòu)痕慢。 這種快速演變的模型最適合圖形數(shù)據(jù)庫。
為什么要使用圖形數(shù)據(jù)庫進行主數(shù)據(jù)管理解決方案涌矢？
由于主數(shù)據(jù)是高度連接和共享的掖举，構(gòu)建不佳的MDM系統(tǒng)使業(yè)務(wù)敏捷性降低，并在整個企業(yè)中蔓延娜庇。大多數(shù)傳統(tǒng)的MDM系統(tǒng)依賴于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫塔次，關(guān)系型數(shù)庫未針對遍歷關(guān)系或快速響應(yīng)進行優(yōu)化。
在您的主數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)連接及其之間關(guān)系對于業(yè)務(wù)分析發(fā)展的競爭優(yōu)勢至關(guān)重要名秀。 好消息是圖數(shù)據(jù)庫是你的主數(shù)據(jù)中建模励负、存儲、查詢層次結(jié)構(gòu)匕得、元數(shù)據(jù)和連接的理想選擇继榆。
使用圖形數(shù)據(jù)庫，相比建立關(guān)系型數(shù)據(jù)庫解決方案，可以使您的主數(shù)據(jù)更容易建模和減少成本（建模者略吨，架構(gòu)師集币，DBA和開發(fā)人員）。 另外翠忠，使用圖形數(shù)據(jù)庫鞠苟，您不必將所有主數(shù)據(jù)遷移到單一位置。圖形關(guān)系輕松地將您分散在CRM系統(tǒng)负间、庫存系統(tǒng)偶妖、會計和銷售點系統(tǒng)中的孤立數(shù)據(jù)連接到一起，為您的企業(yè)數(shù)據(jù)提供一致的視圖政溃。
例子：員工層級數(shù)據(jù)
在主數(shù)據(jù)中趾访，層次結(jié)構(gòu)是節(jié)點在其上方和下方具有其他節(jié)點的任何結(jié)構(gòu)，且可能具有多個分支董虱。主數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)的一個例子是員工匯報和監(jiān)督結(jié)構(gòu)扼鞋。
一個小的層次結(jié)構(gòu)淫半，如左邊的一個溃槐，在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中很容易建模和維護。 但是科吭，一旦我們建立了更大的員工群體昏滴， 查詢和維護數(shù)據(jù)都會變得更昂貴。例如，如果員工得到晉升，員工參與的每個層級的每個關(guān)系都必須重新設(shè)置箩言。
當然，這種純粹的等級制度在現(xiàn)實世界中很少存在姻几。 員工經(jīng)常向多人匯報，有時匯報關(guān)系只存在于過渡原因（如工作跟蹤或覆蓋）势告。事實上蛇捌，大多數(shù)商業(yè)等級實是充滿現(xiàn)實生活的復(fù)雜性和多種關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)。 參見上面右圖的第二個例子咱台，我們早期的層次結(jié)構(gòu)被重新設(shè)想為一個更現(xiàn)實的網(wǎng)絡(luò)（或圖）豁陆。
隨著業(yè)務(wù)需求的變化，傳統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)需要使用圖形數(shù)據(jù)庫重新映射為更容易和更靈活地建模的網(wǎng)絡(luò)吵护。 雖然所討論的例子只與員工匯報關(guān)系有關(guān)盒音，但同樣的原則也適用于主數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的產(chǎn)品列表表鳍、文檔關(guān)系和銷售或客戶數(shù)據(jù)。
結(jié)論
最好的數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)決策不是基于陳舊的信息孤島祥诽。 相反譬圣，您需要擁有關(guān)數(shù)據(jù)關(guān)系的信息實時主數(shù)據(jù)。
圖形數(shù)據(jù)庫天生就支持數(shù)據(jù)關(guān)系雄坪。 使用更高效的建模和查詢厘熟，用圖組織主數(shù)據(jù)將更快產(chǎn)生更相關(guān)的答案，并比以往任何時候都具有更多的靈活性维哈。
使用案例4：網(wǎng)絡(luò)和IT運維
按其性質(zhì)绳姨，網(wǎng)絡(luò)就是圖。圖形數(shù)據(jù)庫阔挠，因此飘庄，是一個很好的合適的建模、存儲和查詢網(wǎng)絡(luò)和IT運維數(shù)據(jù)购撼，無論你的業(yè)務(wù)是在防火墻的哪一邊——無論是一個通信網(wǎng)絡(luò)或一個數(shù)據(jù)中心跪削。
如今，圖形數(shù)據(jù)庫正在被成功的應(yīng)用在電信迂求、網(wǎng)絡(luò)管理碾盐、影響分析、云平臺管理揩局、數(shù)據(jù)中心和IT資產(chǎn)管理這些領(lǐng)域毫玖。
在所有這些領(lǐng)域，圖形數(shù)據(jù)庫存儲配置信息凌盯，實時提醒運維人員基礎(chǔ)設(shè)施中潛在的共享故障模式付枫，并將問題分析和解決時間從數(shù)小時縮短到幾秒鐘。
為什么要使用圖形數(shù)據(jù)庫進行網(wǎng)絡(luò)和IT運維十气？
與主數(shù)據(jù)一樣，圖形數(shù)據(jù)庫用于將來自不同的目錄系統(tǒng)的信息匯總在一起春霍，提供網(wǎng)絡(luò)及其消費者的單一視圖砸西，從最小的網(wǎng)絡(luò)元素到應(yīng)用程序、服務(wù)和使用它們的客戶址儒，都囊括其中芹枷。
網(wǎng)絡(luò)的圖形表示使IT管理者可以對資產(chǎn)進行登記、可視化它們的部署和識別兩者之間的依賴關(guān)系莲趣。圖的連接結(jié)構(gòu)使網(wǎng)絡(luò)管理者能夠進行復(fù)雜的影響分析鸳慈，回答如下所列出的一些問題：
?網(wǎng)絡(luò)的哪些部分——哪些應(yīng)用程序、服務(wù)喧伞、虛擬機走芋、物理機器绩郎、數(shù)據(jù)中心、路由器翁逞、交換機和光纖——被特定客戶所依賴肋杖？（自上而下分析）
?相反，如果特定的網(wǎng)絡(luò)元素（如路由器或交換機）失敗挖函，哪些應(yīng)用和服務(wù)状植，最終，網(wǎng)絡(luò)中的客戶將會受到影響怨喘？（自下而上分析）
?對于最重要的客戶津畸，整個網(wǎng)絡(luò)中是否存在冗余？
網(wǎng)絡(luò)的圖形數(shù)據(jù)庫表示也可以用于基于事件的相關(guān)性豐富操作智能必怜。 每當事件相關(guān)引擎（如 復(fù)雜事件處理器 ）從低級別的網(wǎng)絡(luò)事件流推斷復(fù)雜事件肉拓，它評估該事件對圖形模型的影響，并觸發(fā)任何必要的補償或減輕行動棚赔。
例子：歐洲的一家大型電信供應(yīng)商
為了展示圖形數(shù)據(jù)庫在IT和網(wǎng)絡(luò)運營部門的使用帝簇，這里提供一個幫助歐洲最大的電信提供商之一實現(xiàn)圖形數(shù)據(jù)庫解決方案的軟件顧問的采訪的摘錄。
“這個電信供應(yīng)商有一個非常大的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)靠益，有許多孤島和流程——包括網(wǎng)絡(luò)管理信息分布在超過三十多個系統(tǒng)上丧肴。大量的數(shù)據(jù)源，部分是由于網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性胧后，部分原因在于不同的業(yè)務(wù)部門芋浮，以及組織增長中的兼并和收購。 這些不同的來源也創(chuàng)造了一個非常非線性的織物壳快，以至于必須從各個維度進行建模和理解纸巷。”
“在使用圖形數(shù)據(jù)庫之前眶痰，它們將不同的網(wǎng)絡(luò)層存儲在不同的系統(tǒng)中-例如瘤旨，一個系統(tǒng)可能是致力于電池塔，另一個用于光纖電纜竖伯，另一個用于消費者或企業(yè)客戶的信息存哲。”
“他們的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)之一是關(guān)于維護和確保冗余-他們需要知道他們是否撤下了一個設(shè)備進行維護七婴，誰可能受到影響祟偷，代價是什么，以及什么替代方式可能更好減輕影響打厘⌒蕹Γ”
“實現(xiàn)圖形數(shù)據(jù)庫解決方案”幾乎是一個夢想中的商業(yè)案例，因為您可以衡量項目的收益户盯，因為電信提供商開始管理影響其許多實際客戶的生產(chǎn)級別的變化嵌施。
“由于圖形模型的靈活性饲化，在實現(xiàn)圖形數(shù)據(jù)庫模型和影響分析查詢之后，很容易將應(yīng)用程序擴展到支持單點故障（SPOF）檢測艰管。 另外滓侍， 領(lǐng)域視圖，來自不同孤島的專家可以首次合作牲芋，并就共同領(lǐng)域術(shù)語達成一致撩笆。“
結(jié)論
發(fā)現(xiàn)缸浦、捕獲和理解復(fù)雜的相互依賴關(guān)系是有效運行網(wǎng)絡(luò)和IT運維的核心夕冲，是運營企業(yè)的關(guān)鍵部分。是否優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)或應(yīng)用程序基礎(chǔ)架構(gòu)或提供更高效與安全相關(guān)的訪問-這些問題涉及一系列復(fù)雜的物件和人的相互依賴關(guān)系裂逐，對于管理來說歹鱼，這是一個挑戰(zhàn)。
·網(wǎng)絡(luò)和基礎(chǔ)設(shè)施元素之間的關(guān)系很少是線性的或純粹的層次結(jié)構(gòu)卜高。 圖形數(shù)據(jù)庫被設(shè)計為存儲互連的數(shù)據(jù)弥姻，使其將網(wǎng)絡(luò)和IT數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的建議變得容易。
使用案例5：身份和訪問管理
身份和訪問管理（IAM）解決方案存儲有關(guān)各方的信息（例如掺涛， 管理員庭敦，業(yè)務(wù)部門，最終用戶）和資源（例如薪缆，文件秧廉，共享，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備拣帽，產(chǎn)品疼电，協(xié)議）以及管理獲取這些資源的規(guī)則。IAM解決方案應(yīng)用這些規(guī)則來確定哪些人可以或不能訪問或操縱資源减拭。
傳統(tǒng)上蔽豺，身份和訪問管理已經(jīng)通過使用目錄服務(wù)或通過在應(yīng)用程序后端中構(gòu)建自定義解決方案來實現(xiàn)。 然而拧粪，分層目錄結(jié)構(gòu)無法應(yīng)對分散在多方供應(yīng)鏈中發(fā)現(xiàn)的復(fù)雜的依賴結(jié)構(gòu)修陡。隨著數(shù)據(jù)集大小增長，定制的非圖形數(shù)據(jù)庫存儲身份和訪問數(shù)據(jù)得解決方案既们，變得緩慢和反應(yīng)遲鈍濒析。
為什么要使用圖形數(shù)據(jù)庫存儲身份和訪問數(shù)據(jù)正什？
圖形數(shù)據(jù)庫可以存儲復(fù)雜的密集連接的分散在數(shù)十億的參與方和資源的訪問??控制結(jié)構(gòu)啥纸。其豐富且可變的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型支持層級和非層次兩種結(jié)構(gòu)，而其可擴展屬性模型允許捕獲系統(tǒng)中每個元素的豐富元數(shù)據(jù)婴氮。
使用可以遍歷每秒數(shù)百萬關(guān)系的查詢引擎斯棒，圖形數(shù)據(jù)庫可以在數(shù)毫秒執(zhí)行大型的復(fù)雜結(jié)構(gòu)的訪問查找盾致，而不需要幾分鐘或幾小時。
與網(wǎng)絡(luò)和IT運維一樣荣暮，圖形數(shù)據(jù)庫訪問控制解決方案允許自頂向下和自下而上的查詢兼容：?哪些資源-公司結(jié)構(gòu)庭惜，產(chǎn)品，服務(wù)穗酥，協(xié)議和終端用戶-特定的管理員可以管理嗎护赊？ （自上而下）
?給定一個特定的資源，誰可以修改其訪問設(shè)置砾跃？ （自下而上）
?終端用戶訪問哪些資源骏啰？
由圖形數(shù)據(jù)庫提供的訪問控制和授權(quán)解決方案特別適用于內(nèi)容管理、聯(lián)合授權(quán)服務(wù)抽高、社交網(wǎng)絡(luò)偏好和軟件即服務(wù)（SaaS）產(chǎn)品等領(lǐng)域判耕，以實現(xiàn)超越其關(guān)系數(shù)據(jù)庫前輩幾分鐘到幾毫秒的性能提升。
例子：Telenor Norway
Telenor Norway公司是一家國際通信服務(wù)公司翘骂。 幾年來壁熄，它使其客戶有能力自助他們的賬戶。使用一個基于瀏覽器的應(yīng)用程序碳竟，每個應(yīng)用程序的管理員可以根據(jù)員工的行為添加和刪除服務(wù)草丧。
確保用戶和管理員僅查看和更改那些他們有權(quán)獲得的服務(wù)，應(yīng)用程序采用復(fù)雜的身份和訪問管理系統(tǒng)瞭亮，為數(shù)百萬用戶在數(shù)千萬個產(chǎn)品和服務(wù)實例上分配權(quán)限方仿。
左邊是Telenor數(shù)據(jù)模型的例子。
由于性能和響應(yīng)性問題统翩，Telenor決定用圖形數(shù)據(jù)庫解決方案來替換現(xiàn)有的IAM系統(tǒng)仙蚜。 他們的原始系統(tǒng)使用了關(guān)系數(shù)據(jù)庫的遞歸連接（recursive JOINs）來建模復(fù)雜的組織結(jié)構(gòu)和產(chǎn)品層次結(jié)構(gòu)。
由于采用了這種連接密集式的模式（join-intensive
model）厂汗，他們最重要的查詢速度太慢了委粉，以致不可接受。
相比之下娶桦，實現(xiàn)了圖形數(shù)據(jù)庫解決方案之后贾节，Telenor實現(xiàn)了處理其身份和訪問管理所必需的性能、可擴展性和適應(yīng)性需要衷畦，將查詢由花費了幾分鐘到幾毫秒栗涂。
結(jié)論
對于企業(yè)組織來說，管理多個變化的角色祈争、組斤程，產(chǎn)品和授權(quán)已經(jīng)是一項越來越復(fù)雜的任務(wù)。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫根本不符合管理您的身份和訪問任務(wù)的要求菩混，因為查詢太慢了反應(yīng)太遲鈍了忿墅。
使用圖形數(shù)據(jù)庫扁藕， 您可以無縫地跟蹤您所有的身份和訪問關(guān)系的實時結(jié)果，沿著直觀的關(guān)系連接數(shù)據(jù)疚脐。 通過數(shù)據(jù)的互連視圖亿柑，您比以往任何時候?qū)?shù)據(jù)有更好的見解和控制。
回顧： 圖形數(shù)據(jù)庫競爭優(yōu)勢
圖形數(shù)據(jù)庫的這五個使用案例并不是一個全面的列表棍弄，但是它們確實突出了圖技術(shù)的一些有影響力和有利可圖的應(yīng)用望薄。
幾乎每個企業(yè)都受益于欺詐檢測、主數(shù)據(jù)管理和實時推薦引擎呼畸。 此外式矫，沒有哪個大型企業(yè)不面臨著對不斷增長的IT網(wǎng)絡(luò)或越來越多的用戶身份進行管理和監(jiān)控。
即使如此役耕，還有很多其他圖技術(shù)的用例采转，包括物流與路由、生命科學(xué)瞬痘、社交網(wǎng)絡(luò)故慈、游戲 ， 政府框全、體育察绷、甚至非盈利組織。
如今的首席信息官和首席技術(shù)官面臨越來越大的壓力津辩，隨著數(shù)據(jù)集越來越大拆撼、更加笨重，他們依然要能從這些大數(shù)據(jù)中提供可行的見解和建議喘沿。他們需要的是適當?shù)募夹g(shù)來確定數(shù)據(jù)點之間的連接并導(dǎo)出有力的結(jié)論闸度。
圖形數(shù)據(jù)庫就是這樣的技術(shù)解決方案。 它們允許每個級別的數(shù)據(jù)專業(yè)人員利用他們的數(shù)據(jù) 關(guān)系的潛力蚜印，而不是只是獨立的數(shù)據(jù)點莺禁。利用這些關(guān)系的唯一限制才是數(shù)據(jù)庫用戶的想象。
圖形數(shù)據(jù)庫是大數(shù)據(jù)世界中不斷上升的潮流-不僅僅是一時的興致窄赋，接入該技術(shù)的企業(yè)將獲得重大的競爭優(yōu)勢哟冬。
