Für Elasticsearch und Kibana Elastic stellt Real-Time Graph Analytics vor

Analytics-Spezialist Elastic erweitert seine Lösungen Elasticsearch und Kibana mit dem Tool Graph. Es soll beim Entdecken, Verstehen und Ergründen von Datenverknüpfungen helfen.

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QUNIS GmbH

Graph kombiniert Geschwindigkeit und Relevanz-Ranking der Suche, um neue Möglichkeiten und Anwendungsfälle mit dem Elastic Stack zu ermöglichen. „Betrachtet man Verknüpfungen zwischen Datenpunkten mithilfe der Relevanz, können Fragen beantwortet werden, für die früher mehrere Systeme, Batch-Verarbeitung oder Machine Learning notwendig waren“, erklärt Steve Kearns, Senior Director des Elasic-Produktmanagements.

Graph identifiziert automatisch die wichtigsten Beziehungen und kann durch das Relevanz-Ranking die relevantesten Informationen aus der Datenmenge ziehen. Als Erweiterung von Elasticsearch ist Graph einfach skalierbar und stellt die Daten fast in Echtzeit zur Analyse bereit. Mögliche Einsatzgebiete sind beispielsweise Verhaltensanalyse, Fraud Detection, Cybersecurity oder Personalisierung und Recommendations.

Funktionsweise im Überblick

Neue Daten in Elasticsearch werden zunächst indiziert und für Datenabfragen vorbereitet. Die dadurch gewonnenen Statistiken dienen als Basis für das Relevanz-Ranking bei Suchvorgängen und die Zusammenfassung von Daten mittels Aggregationen in Elasticsearch. Graph setzt diese Statistiken auf andere Weise ein: Zunächst werden neue Verbindungen innerhalb und quer durch die Dokumente identifiziert und anschließend mit Bezug auf die Fragestellung priorisiert. Die Relevanz wird mittels der Signifikanz jeder Beziehung im Vergleich mit globalen Mittelwerten ermittelt. Auf diese Weise erhalten Nutzer nicht nur die häufigsten Ergebnisse, sondern die wichtigsten.

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