グラフ データベースの上位 5 つのユース ケース from venturebeat.com

グラフ データベースは、関係性を重視し、大量のデータを効率的に処理できるため、人工知能 AI および機械学習 (ML) アプリケーションに最適です。
これらのサイロを橋渡しする際に、グラフ データベースは、AI/ML が優れた予測分析、リスク管理、不正検出、マネーロンダリング防止、インサイダー取引の監視、顧客への自動推奨などを提供するのに役立ちます。
また、グラフ データベースを AI/ML と組み合わせることで、最初からデータがクリーンであることを保証し、不正確な結果につながる可能性のある顧客記録と金融商品属性の異常な差異を調整できます。
ジャガー ランドローバー (JLR) がグラフ データベース ソリューションを選択したのは、サプライ チェーン分析のために利用する必要のある多くのデータ サイロにまたがり、データ要素間の関係のマトリックスを探索できるためです。
どの顧客が何を購入したかを確実に特定するという一見単純な行為は、支払い方法や販売時点に関係なく、関連するすべての顧客データを集約して調整できるグラフ データベースによって改善できます。
複数のエンタープライズ データ ストアへのアクセス権が与えられると、グラフ データベースはまったく新しい洞察と機能を提供できます。