本文轉載自公眾號：TigerGraph。

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圖數據庫作為近兩年快速發展的新型數據受到了市場極大的關注。但對于很多行業而言，圖數據庫還是一個很新的概念，企業管理人員和技術人員面臨著同樣的問題：

?企業的業務適不適合使用圖？

?到底什么時候應該使用圖？

圖數據的特征

關于如何使用圖數據庫，這需要從圖數據庫的特征入手。美國工程師Dan McCreary在深入研究一家大型的醫療企業運用圖分析技術過程中，根據圖數據庫的特征總結了圖數據庫不同的功能的應用范圍：

??高性能關系查詢?

需要快速遍歷許多復雜關系的任何用例。這實際上包括欺詐檢測，社交網絡分析，網絡和數據庫基礎設施等。

??模型的靈活性?

任何依賴于添加新數據而不會中斷現有查詢池的用例。模型靈活性包括鏈接元數據，版本控制數據和不斷添加新關系。

??快速和復雜的分析規則?

當必須執行許多復雜的規則時，例如子圖的比較。這包括推薦，相似度計算和主數據管理。

圖應用分類

McCreary的總結可以說為初次接觸圖數據的使用者提供了很好的參考。不僅可以快速了解圖數據庫特征，同時，可以查看是否適合實際的應用。

應用場景

考慮到更為實際的應用場景，圖模式的高效率使其成為出色的解決方案，能夠更好更快地進行實時大數據分析查詢。這讓圖數據庫在基礎應用上相比其他數據庫性能更具優勢。

基礎應用

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例如，在人工智能應用方面，傳統解決方案缺乏與結果高度關聯的各種特征，并且訓練數據量很低，因此常常失敗，導致機器學習解決方案的準確性不高。

而圖構建于連接和遍歷鏈接的理念之上，因此是機器學習和數據集成的自然、高性能選擇。

而在高性能的基礎應用上，圖數據庫在提升營收、降低成本和管理風險、提高運營效率上也有著不俗的表現。

提升營收

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TigerGraph 的原生并行圖不僅可以提供更個性化的結果，而且能夠實時提供。最終可以捕捉關鍵的“轉瞬即逝的商機”，即人、企業、數據和“物”以動態方式共同創造價值的短暫機會。

TigerGraph 使企業可以捕捉這些轉瞬即逝的商機，實現客戶 體驗的個性化，最終促成更多交易。

降低成本和管理風險

在反洗錢中，TigerGraph通過實時深度鏈路分析系統，將所有的數據關聯起來，建立更智能的規則和風險評估措施。

企業通過深度鏈路分析圖引擎，可以在反洗錢過程中整合包括數據流分析、社會網絡分析和機器學習等各種數據科學技術，從而提高反洗錢的檢測成功率。

提高運營效率

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在提高運營效率方面，以智能能源系統應用為例，要平衡電網，需要整合來自電力基礎設施中多個級別的信號，并通過復雜的線性方程式來匹配需求和供應，而深度關聯分析能將之發揮到極致。

通過使用 TigerGraph 來處理所有電網物聯網傳感器數據，運營商能夠即時響應突如其來的需求激增和供應下降，從而減少運營風險和運營成本，同時提高可靠性和效率并改進客戶體驗。

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應對快速變化的市場需求，越來越多的企業選擇圖數據庫來深度發掘已有數據的更多價值，并根據分析出的結果作出實時的應對措施。實時且深度的挖掘大大地降低了不必要的成本支出，同時，提升企業營收能力。

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OpenKG

開放知識圖譜（簡稱 OpenKG）旨在促進中文知識圖譜數據的開放與互聯，促進知識圖譜和語義技術的普及和廣泛應用。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的领域应用 | 到底什么时候使用图数据库？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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