Neo4j
Detaillierte Datenanalysen mit Graph-Datenbanken
So analysieren Sie mit Graph-Datenbanken Ihre Daten schnell und visuell
Social-Media-Riesen wie Facebook und Twitter setzen bereits seit vielen Jahren drauf. Auch unter Entwicklern, Data Scientists und vielen Big-Data-Companies erfreuen sich Graph-Datenbanken wie Neo4j wachsender Beliebtheit.
Graph-Datenbanken stellen Datenbeziehungen in einem für Menschen einfach verständlichen Graphen dar. So vereinfachen sie das Abbilden hierarchischer sowie vernetzter Daten um ein Vielfaches.
Dank des NoSQL-Ansatzes machen Sie Abfragen blitzschnell in einem Graphen sichtbar. Danach tauchen Sie tief in die Analyse Ihre Daten ein und gewinnen innerhalb kurzer Zeit einen Rundumblick über Ihre Daten.
Wie genau Neo4j funktioniert, was für Vorteile die Graph-Datenbank für Sie hat und für was genau Sie diese Art von Datenbank verwenden können, erfahren Sie in unserem Artikel.
Neo4j im täglichen Einsatz
Die Graph-Datenbank Neo4j wird bei vielen Unternehmen und Behörden täglich eingesetzt. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse nutzen sie gewinnbringend, um ihren Umsatz zu steigern, neue Kunden zu gewinnen und Forschungsprojekte voranzutreiben. Lesen Sie in unserem Whitepaper, wie genau Neo4j bei den Unternehmen und Behörden erfolgreich zum Einsatz kommt.
So visualisierst du mit Neo4j Graphen und integrieren Daten mit Apache Hop
Bei Neo4j handelt es sich um eine Graph-Datenbank, die über verschiedene Knoten verfügt, welche zueinander in Beziehung stehen. Im Video zeigt Ihnen Lukas Bachus in einer Demo anhand der Netflix-Serie „Dark“, wie Personen aus der Serie in Neo4j mit verschiedenen Eigenschaften (Properties) zueinander in Beziehung stehen. Die komplexen Beziehungen aus der Serie stellt er in Neo4j als Graph anschaulich dar. Außerdem zeigt er an einem weiteren Beispiel von verschiedenen Filmen, für welche Zwecke Neo4j und Hop eingesetzt werden können.
Gewinne neue Einblicke in deine Daten mit Graph-Datenbanken wie Neo4j
Mach mit Graph-Datenbanken wie Neo4j Daten sichtbar, die dir mit relationalen Datenbanken verborgen blieben. Neben einer Einführung in das Thema Graph-Datenbanken erwartet dich im Video eine Neo4j-Demo und verschiedene Use Cases.
So setzt du Graph-Datenbanken wie Neo4j in der Industrie ein
Graph-Datenbanken sind auch in der Industrie eine große Hilfe, Daten miteinander zu verknüpfen und visuell attraktiv darzustellen. Im Video erklären wir dir, wie du Graph-Datenbanken in deinem Shopfloor erfolgreich implementierst.
Modellierung eines Graphen
Nach dem Lesen des Whitepapers wissen Sie, wie Sie Datenmodelle für Graph-Datenbanken anlegen können. Ganz praktisch wird es für Sie mit unserem Anwendungsfall: Unsere Best Practices geben Ihnen die nötigen Schritte an die Hand, um ein relationales Datenmodell zu einem Graphen zu migrieren.
So deckst du mit Graph-Datenbanken versteckte Zusammenhänge auf
Einige der größten Vorteile von Graph-Datenbanken sind die große Zeitersparnis bei der Datenorganisation und bei der Verknüpfung von unterschiedlichen Datenquellen. Weiterhin sind sehr flexible Änderungen des Datenmodells möglich. Komplexe Sachverhalte können für den Anwender optisch ansprechend und inhaltlich verständlich visualisiert werden. Im Video siehst du anhand von Neo4j, wie das in der Praxis aussieht.
