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Graphdatenbanken und Big Data Neo4j unterstützt Unternehmen bei der Datensuche

| Autor / Redakteur: Christoph Kurth / Nico Litzel

Facebook und Google machen es vor: Mithilfe der Graph-Technik bewältigen sie riesige Datenmengen. Ein Modell, das sich auch kleinere Unternehmen zunutze machen können.

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Neo4j unterstützt die Datensuche in Big Data.
Neo4j unterstützt die Datensuche in Big Data.
(Bild: Neo Technology)

Graphdatenbanken verwalten enormen Datenmengen und stellen sie dem Nutzer in Echtzeit zur Verfügung. Das ist nicht nur für die Branchenriesen Facebook und Google attraktiv, sondern könnte nach Meinung von Emil Eifrem auf für andere Unternehmen interessant sein. Der Gründer und CEO von Neo Technology, den Entwicklern von Neo4j, hält die Technologie im Umgang mit Big Data für sinnvoller als relationale Datenbanken oder die Stichwortsuche: „Für Unternehmen, die über eine riesige Menge an Content verfügen, sind graph-basierte Suchabläufe die beste Art und Weise, um Nutzern diese Inhalte weiterzugeben. Das haben Google und Facebook ganz klar bewiesen.“

Schneller zum Ergebnis

Bei stark miteinander verknüpften Daten soll Neo4j bis zu 1.000 Mal schneller als relationale Datenbanken arbeiten. Die graphbasierten Suchfunktionen sollen zudem aufschlussreiche Einsichten in Geschäftsabläufe geben, was Wettbewerbsvorteile schaffen kann. Als Beispiel dient hier die Start-up-Datenbank CrunchBase, die mehr als 650.000 Unternehmen, Führungskräfte und Investoren sowie ihre Aktivitäten untereinander vernetzt.

Flexibles Modell

Die graphbasierten Suchfunktionen in Neo4j erlauben laut Hersteller komplexe Suchvorgänge. Auf Grund des Datenbank-Modells und der Abfragesprache von Neo4j können Unternehmen ihre bereits bestehende Datenstruktur weiterverwenden und damit Suchvorgänge durchführen. Durch das Zuweisen von zahlreichen Metadaten soll Neo4j genaue Suchergebnisse in Echtzeit liefern. Daten und Datenstruktur sollen sich ebenso einfach ändern wie neue Daten hinzufügen lassen.

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