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Neo4j

グラフデータベース

グラフDBはデータ相互の関係性から価値を引き出すデータベースです。

 

Neo4j(グラフ・プラットフォーム)において、コネクション(関係性)にこそ価値があるとのアプローチをします。

アイデアから論理モデルまでの各段階において、また、設計、物理モデルでの実装、クエリ言語を使用した各種操作、そしてスケーラブルで信頼性を保ちながらのデータの永続化(記録)まで、データとデータ相互の関係性を永続化して保持することにより企業の能力を拡張します。

Neo4j Graph Platform

 

Neo4jはネイティブ・グラフのグラフ・プラットフォームを提供します:

  • Neo4jはネイティブにグラフデータを保持・計算することにより、トランザクション系のアプリケーションにも、分析系のジョブにも適した機能を提供します。
  • データ・サイエンティストがデータやその関係性から新たな知見を得る為に有効なグラフ分析機能
  • テーブル形式のデータやビッグデータをグラフとしてごく自然にまとめることが可能で、データ統合が促進されます。
  • グラフ・クエリ言語Cypherは強力なビッグデータ分析ツール
  • データの視覚化(グラフ化ビジュアルライズ)が様々な新たな発見をもたらし、組織全体においてグラフテクノロジのメリットを享受いただけます。
  • 大規模グラフデータにも耐えうるエンタープライズアーキテクチャ

関係性の時代

関係性が重要であるとの認識は2000年以前より始まっていたが、いまだに、関係性をうまく処理することの重要度は非常に高い。 ソーシャル、モバイル、アナリティクス、クラウドなどのトレンド。そして自動運転、IoT、そしてディープニューラルネットワークへの明日の展望は、すべてデータの関係性処理の向上にかかっています。 いまだに、SQLや(Neo4j以外の)NoSQLのデータ保持技術では、データ相互がどのように関係しているかを見出すことは非常に困難です。

SQLや他のNoSQLはグラフ(データの関係性)をうまく処理できない

実は、(Oracleを初めとする)リレーショナルデータベースで多用されているJOIN処理の計算コストは高価です。また、多くのNoSQLデータベースはデータの一貫性を犠牲にして、早いトランザクションとスケールを実現しています。その点は、開発者やデータサイエンティストにとって新たな別の問題をもたらします。

エンタープライズアーキテクチャが必要とするグラフプラットフォーム

グラフプラットフォームは、RDB、データレイク、クラウド、レガシーシステムと並列に、またその上位で、エンタープライズデータアーキテクチャをシームレスに結合します。事実、多くのお客様が日常業務を継続しながら既存のインフラストラクチャを強化するためにNeo4jを導入に成功しています。

関係性こそ未来

昨日までの画期的技術はビッグデータがもたらしました – しかし今後は、コネクテッドデータ、つまりデータ相互の関係性によってもたらされます。単にデータ処理を可能とするだけでなく、企業全体のあらゆるシステムを統合するエコシステムとなっていきます。

これらのデータの関係性ネットワークはグラフと呼ばれています。

Neo4j Network Graphs Diagram

Neo4jグラフプラットフォームは、発見しにくかったデータの関係性を明らかにするために、データの関係性をマッピング、分析、保存、検索できるように最適化されています。関係するデータ相互を直接的に結ぶことによって、今日企業にとっての最も困難で重要な課題に対する優れたしかもリアルタイムでデータ処理できる能力を提供し、各種アプリケーションを強化します:

  • 人工知能(AI)と機械学習
  • モノのインターネット(IoT)
  • リアルタイムの推奨事項とパーソナライズ
  • マスタデータ管理(MDM)
  • 不正検出
  • ネットワークとIT運用
  • IDとアクセス管理