Wenn relationale Systeme an ihre Grenzen stoßen
Graph Data Analytics
Relationale Datenbanken stoßen bei komplexen Anwendungsfällen mit großen, unstrukturierten Datenmengen an Ihre Leistungsgrenzen. Die Folge ist, dass Antwortzeiten rasant ansteigen und eine Verarbeitung von Daten in Echtzeit auf diese Weise nicht umsetzbar ist. Graphdaten bzw. Graphdatenbanken hingegen erleiden bei extrem vielen, miteinander verknüpften Datensätzen keine Performance-Verluste. Sie eignen sich insbesondere für große Mengen stark vernetzter (Echtzeit-)Daten und für unstruktrukturierte Datenmengen, die in keine relationale Struktur oder in Tabellen passen. Denn die Datenbeziehungen müssen nicht aufwendig berechnet werden, sondern sind durch die vorliegenden Strukturen einfach nachvollziehbar. Unzählige gerichtete Beziehungen zwischen den einzelnen Informationen können sich somit darstellen.
Sowohl in sozialen oder logistischen Netzen als auch bei Computernetzen und Telekommunikationssystemen liegen Informationen ohnehin als Netzwerk vor und können direkt als Graph implementiert werden. Die Abbildung der Zusammenhänge und Abhängigkeiten kann damit zügig erfolgen. Das ermöglicht Ihnen, dass Sie darauf aufbauend neue Services entwickeln oder bestehende verbessern können.
Was macht Graphdaten so leistungsfähig?
Schnelle Antwortzeiten auch bei komplexen Abfragen
Durch die interne Struktur von Graphdatenbanken können selbst umfangreiche, rekursive Abfragen in Sekundenschnelle beantwortet werden – ganz ohne Joins und ohne Performanceverlust.
Maximale Flexibilität bei der Datenmodellierung
Graphdaten passen sich Ihren Anforderungen an, nicht umgekehrt. Neue Knoten, Kanten oder Attribute lassen sich problemlos ergänzen – ganz ohne aufwendige Reorganisation der Datenstruktur.
Ein natürliches Abbild vernetzter Realität
Ob Kundenbeziehungen, Lieferketten, Netzwerkstrukturen oder IT-Systeme: Viele Ihrer Geschäftsprozesse sind bereits graphartig organisiert. Graphdaten spiegeln diese Strukturen 1:1 wider – für bessere Analysen, bessere Entscheidungen und bessere Ergebnisse.
Analytische Visualisierung komplexer Zusammenhänge
Graphtechnologien ermöglichen nicht nur blitzschnelle Auswertungen, sondern auch visuell verständliche Darstellungen. So erkennen Sie Muster, Zusammenhänge und Risiken auf einen Blick – und können schneller agieren.
Wir unterstützen Sie dabei
Ihr Einstieg in die Graphdatenwelt
Damit Sie das volle Potenzial dieser Technologie ausschöpfen können, begleiten wir Sie mit fundiertem Know-how und maßgeschneiderten Lösungen – von der Strategie bis zur operativen Umsetzung:
- Technische und methodische Konzeption Ihrer individuellen Grapharchitektur
- Entwicklung passgenauer, graphbasierter Datenmodelle
- Visualisierung komplexer Beziehungen für bessere Analyse und Kommunikation
- Migration und Anbindung Ihrer bestehenden Datenquellen an moderne Graphdatenbanken
- Einführung leistungsstarker Werkzeuge zur explorativen Graphanalyse
Inspiration für Ihre Anwendung
Kundenreferenzen
Data Analytics
Big Data-Analytics und Dashboarding für Stimmungsbarometer mit Social Listening