Mit KI-Analytik und Visualisierung Neo4j startet native Graph-Plattform

Im Rahmen der GraphConnect 2017 hat Neo4j seine erste native Graph-Plattform vorgestellt. Damit vollzieht das Unternehmen den Schritt weg vom reinen Graph-Datenbankspezialisten hin zu einer deutlich breiteren Ausrichtung.

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Mit der Plattform ergänzt Neo4j seine Graph-Datenbank um Analytik, Datenimport und -transformation sowie Visualisierung und Suche. Das neue Angebot soll zusätzliche Benutzer und Aufgabenfelder ansprechen, beispielsweise Datenwissenschaftler, Big-Data-IT-Experten, Business-Analysten und Entscheider.

„Die Bedürfnisse unserer Kunden haben sich verändert: Viele von ihnen haben mit Empfehlungsermittlung oder Betrugserkennung im Einzelhandel begonnen und stehen jetzt vor der Aufgabe, eine neue Generation von komplexen KI-Anwendungen mit vernetzten Daten zu betreiben“, erklärt Neo4j-CEO Emil Eifrem. Dafür würden Kunden nicht nur eine skalierbare Graph-Datenbank, sondern auch Algorithmen zur Datenanalyse, Visualisierungstools und eine tiefe Integration in vorhandene Data Lakes benötigen.

Neuerungen im Überblick

Die neue Graph-Plattform von Neo4j enthält zahlreiche Neuerungen und Erweiterungen. So wurde etwa die Performance deutlich gesteigert, indem beispielsweise erweiterte native Indexe und ein überarbeiteter Cypher Query Interpreter zum Einsatz kommen. Dadurch konnten Schreib- und Aktualisierungsvorgänge gegenüber Version 3.2 um 55 Prozent beschleunigt werden. Ebenfalls neu sind umfassende Server-zu-Server-Verschlüsselungsoptionen für die Enterprise-Version von Neo4j. Außerdem können Data Scientists nun die Graph-Alogrithmen von Neo4j zur Entwicklung von KI-Logik nutzen und gleichzeitig mittels Cypher for Apache Spark (CAPS) große Datenmengen in Form von Graphen traversieren.

Neo4j sorgt zudem für die Integration mit Graph-Discovery- und -Visualisierungs-Anwendungen durch Unterstützung diverser branchenführender Partner. Eine weitere Neuheit ist die Mission-Control-Konsole Neo4j Desktop. Sie umfasst Erforschung und Entwicklung mittels einer lokalen Version der Enterprise Edition und weiterer Komponenten wie APOC und Algorithmenbibliotheken. Als Preview ist zudem Neo4j ETL verfügbar, das schnelle Datenaufbereitung und Import ermöglicht.

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