Die Erstellung einer geeigneten Datenmanagementstrategie für ein Unternehmen ist nicht einfach. Es gibt viele Arten von Datenbanken und Ansätzen, aus denen Sie wählen können. Wir möchten Ihnen mehr über Anwendungsfälle von Graphdatenbanken und Geschäftsprobleme erzählen, die Sie durch die Nutzung dieser Art von Datenbank in Ihrem Unternehmen lösen können. Lesen Sie mehr.
Was ist eine Graphdatenbank?
Graphdatenbanken ermöglichen es Ihnen, Daten sicher zu speichern, ohne an Komplexität zu verlieren. Anstatt Zeilen und Spalten zu verwenden, speichert diese Art von Datenbank Daten als Beziehungen zwischen Entitäten und stellt Informationen in Form von Knoten und Kanten dar. Ein solcher Ansatz zur Datenspeicherung kann mit der Erstellung einer Karte einiger Ideen auf einer Tafel verglichen werden, wobei Schlüsselwörter und Pfeile verwendet werden, um die Beziehungen auszudrücken. In Graphdatenbanken müssen Ihre Daten nicht geändert und auf die Informationen beschränkt werden, die zu einem vordefinierten Modell passen.
Anwendungsfälle von Graphdatenbanken im Bankwesen
Betrug jeglicher Art ist ein großes Problem des modernen Finanzmarktes. Um die Betrugserkennung zu verbessern, können Graphen erstellt werden, um Beziehungen zwischen Entitäten zu visualisieren. Sobald ein solcher Graph fertig ist, kann eine recht einfache Abfrage ausgeführt werden, um Ähnlichkeiten in Benutzerkonten zu finden, wie z. B. E-Mail-Adressen, Passwörter, persönliche Daten usw. Mit dieser Methode können Sie Konten finden, die von denselben Benutzern geführt werden, und sogar Geldwäsche aufdecken.
Es funktioniert ähnlich, wenn es darum geht, Finanzagenten (sog. money mules) aufzudecken, d. h. Personen, die illegales Geld von ihrem eigenen Konto an einen anderen Betrugsbetreiber überweisen (der sich oft in einem anderen Land befindet). Der Einsatz von machine learning zur Betrugserkennung wird immer beliebter, aber die Weiterentwicklung besserer Modelle ist nicht einfach, da Benutzerkonten in der Regel nur begrenzte Informationen liefern. Die Graph-Technologie ermöglicht es uns, mehr Daten aus jedem Konto zu erhalten, da wir in der Lage sind, die Beziehungen zwischen Konten und Transaktionen zu visualisieren und zu bewerten. Dies ermöglicht es uns zu erfahren, welche Konten am wahrscheinlichsten Mule-Konten sind. Mit der Graph-Technologie können Sie Ihr ML-basiertes Betrugserkennungssystem erheblich verbessern.
Banken und andere Finanzinstitute schaffen auch selbst andere Möglichkeiten für Betrug. Sie alle versuchen, ihren Kunden die beste user experience (UX) zu bieten, und sie versuchen dies oft, indem sie den Verifizierungsprozess während der Transaktionen vereinfachen. Der Verzicht auf einige zusätzliche Verifizierungsschritte erleichtert es Kriminellen, auf die Transaktion zuzugreifen, sie zu kopieren und dem Kunden betrügerisch eine gefälschte Transaktion vorzuweisen. Die Graph-Technologie ermöglicht schnelle Antworten auf Abfragen, und da Graphen viele Daten enthalten, wurde diese Lösung schnell in der Welt der Echtzeit-Betrugserkennung populär.
Anwendungsfälle von Graphdatenbanken im Gesundheitswesen
Graphnetzwerke werden auch im Gesundheitswesen eingesetzt, insbesondere in der Präzisionsmedizin und der experimentellen Medizin, wo ein großer Bedarf an der Analyse riesiger Informationsmengen besteht. Mit der Graph-Technologie können Sie viele Netzwerke erstellen, zum Beispiel:
- ein Medikamentennetzwerk - in dem jeder Knoten für ein Medikament steht und es verschiedene Beziehungen zwischen den Knoten geben kann,
- ein Krankheitsnetzwerk - das Informationen über viele Krankheiten und die Verbindungen zwischen ihnen enthält,
- ein Gennetzwerk - das Informationen über Gene und ihre Beziehungen speichert,
- ein Patientennetzwerk - das aus der Familiengeschichte, den Symptomen oder anderen wichtigen Informationen der Patienten bestehen kann.
Alle diese Netzwerke können als ein Datensatz voller Details über Entitäten und Beziehungen zusammengeführt werden, der mit anderer Technologie nie hätte erstellt werden können und der verwendet werden kann, um selbst die schwierigsten medizinischen Fragen zu beantworten. Algorithmen können auf Graphen und Netzwerke angewendet werden, um nützliche Insights zu gewinnen.
Die Graph-Technologie kann auch für die Umwidmung/Neupositionierung von Medikamenten genutzt werden. Sogenannte Orphan-Krankheiten sind bestimmte, seltene Erkrankungen, von denen nur eine kleine Personengruppe betroffen ist. Da diese Menschen einen eher kleinen Markt für neue Medikamente darstellen, priorisieren Pharmaunternehmen die Entwicklung solcher Medikamente nicht immer. In solchen Situationen werden manchmal Versuche unternommen, ein bereits existierendes Medikament zur Behandlung der Krankheit einzusetzen. Die Analyse von Graphnetzwerken kann helfen, Möglichkeiten zu identifizieren, ein Medikament zur Behandlung einer anderen Krankheit zu verwenden als der, für die es ursprünglich entwickelt wurde. Mit Graphen können Muster schneller und effizienter gefunden werden. Die Kombination aus Graph-Technologie, fortschrittlichen Algorithmen und künstlicher Intelligenz kann die Fähigkeit verbessern, Behandlungen zu entwerfen, aber auch die Möglichkeit vorherzusagen, krank zu werden oder eine genetische Krankheit zu bekommen.
Graphdatenbanken im E-Commerce
Graphen geben Ihrem Unternehmen einen vollständigeren Einblick in die Daten Ihrer Kunden. Unternehmen sammeln jeden Tag riesige Mengen an unterschiedlichen Daten - wie zum Beispiel:
- persönliche Daten (wie Name, Alter, Geschlecht, Adresse usw.),
- Transaktionsdaten (Käufe, Zeitpunkt des Abschlusses der Transaktion, Art der Artikel usw.),
- Verhaltensdaten (bezogen darauf, wie sich ein Benutzer im Internet verhält).
Dies sind natürlich nur einige Beispiele. Es gibt viele Arten von Daten, die verwendet werden können, um Ihre Kunden besser zu verstehen. Genau wie bei der Verwendung von Graphdatenbanken im Gesundheitswesen können verschiedene Netzwerke erstellt werden, um komplexe Beziehungen zwischen Knoten zu analysieren. Sie können Ihr Wissen über verschiedene Gruppen Ihrer Kunden nutzen, um Segmente zu definieren und Inhalte zu personalisieren, aber auch, um Ihren E-Commerce-Nutzern Produktempfehlungen zu geben, was nicht nur Ihren Umsatz, sondern auch die user experience verbessern kann.
Natürlich gibt es viele Arten von Nicht-Graph-Technologien, die Empfehlungsmaschinen unterstützen könnten. Dennoch ermöglichen Graphdatenbanken und die Algorithmen, die Sie auf die darin gespeicherten Daten anwenden können, Ihren Empfehlungssystemen, schneller genauere Vorschläge zu erstellen. Die Erstellung von Produktempfehlungen in Echtzeit erfordert die Fähigkeit, verschiedene Arten von Informationen (z. B. Benutzerdaten, Produktdetails und Verhaltensinformationen) in sehr kurzer Zeit zu korrelieren. Eine Graphdatenbank ist die richtige Lösung, um all diese Daten zusammenzubringen und in kürzester Zeit Verbindungen herzustellen, da Sie die Daten in einer Form speichern können, die die Informationen über die Beziehungen zwischen Entitäten enthält.
Graphdatenbanken für soziale Netzwerke
Soziale Medien sind sozusagen zu einer Miniatur der realen Welt geworden. Sie können für Kommunikation, Unterhaltung, Verkauf von Dingen, die Deklaration Ihrer politischen Meinungen, Arbeit oder Bildung verwendet werden. Stellen Sie sich all die Verbindungen zwischen Benutzern, Bildern, Videos, Gruppen, Seiten und anderen Elementen dieser virtuellen Realität vor. Es gibt mehrere Herausforderungen, die durch die Nutzung von Graphdatenbanken in sozialen Medien bewältigt werden können.
"Sockpuppet"-Konten... Zusätzlich zum Diebstahl von Konten und Daten gibt es auch gefälschte Konten, die von Bots betrieben werden. Wozu? Eigentlich gibt es viele Gründe. Likes, Kommentare, Shares und andere Aktionen beeinflussen die Popularität von Inhalten in sozialen Medien. Besitzer gefälschter Konten verwenden Bots, um gefälschte Reaktionen auf Posts und andere veröffentlichte Inhalte zu generieren, um Trends zu erzeugen, den Umsatz zu steigern oder andere Ziele zu erreichen. In einigen Ländern kann eine solche Aktivität sogar genutzt werden, um soziale Unruhen zu verursachen, Regierungen zu destabilisieren und Hass oder Vorurteile zu verbreiten.
Graphdatenbanken werden von vielen der beliebtesten Social-Media-Plattformen verwendet, um Informationen über die Beziehungen zwischen Benutzern zu sammeln. Auf diese Weise können sie erfahren, welche Konten möglicherweise von Bots betrieben werden, und diese überprüfen. Verschiedene Beziehungen zwischen Benutzern und veröffentlichten Inhalten werden auch für Inhaltsempfehlungen genutzt.
Fragen Sie sich, ob eine Graphdatenbank eine gute Lösung für Ihr Unternehmen sein könnte? Kontaktieren Sie uns. Wir analysieren gerne Ihre Geschäftsanforderungen und beraten Sie zu den besten Technologien für Ihr Unternehmen.
Gcp for business wofur wird die google cloud platform verwendet
