Mit Graph-Datenbanken versteckte Zusammenhänge in Daten entdecken
Einige der größten Vorteile sind: große Zeitersparnis bei der Datenorganisation und bei der Verknüpfung von unterschiedlichen Datenquellen. Weiterhin sind sehr flexible Änderungen des Datenmodells möglich. Versteckte Zusammenhänge lassen sich durch die Modellierung von Beziehungen zwischen Entitäten aufdecken. Komplexe Sachverhalte können für den Anwender optisch ansprechend und inhaltlich verständlich visualisiert werden.
Im Webinar überzeugen wir Sie, warum eine Graph-Datenbank das Richtige für Sie ist. Wir gehen auf die zentralen Bestandteile von Graphen ein und zeigen eine Datenmodellierung anhand eines realen Anwendungsfalls. Anschließend präsentieren wir Ihnen Neo4j: die #1 Graph-Datenbankplattform, die neben einer hoch performanten Datenbank weitere Tools für Analysen, Visualisierung und Algorithmen bereithält.
Inhalt
Mit Graph Analytics die Nadel im Heuhaufen finden
- Limitierung von konventionellen Datenanalysetools
- Graph-Datenbanken einfach erklärt
- Graph am Beispiel Supply Chain Management visualisiert
Mit Neo4j Knowledge Graph aufbauen und nutzen
- Vom Businessproblem zum Datenmodell
- Daten laden und analysieren
- Demo: Anhand eines Alltagsbeispiel ein Knowledge Graph aufbauen