Stworzenie odpowiedniej strategii zarządzania danymi dla firmy nie jest łatwe. Istnieje wiele rodzajów baz danych i podejść, które możesz wybrać. Chcielibyśmy opowiedzieć Ci więcej o przypadkach użycia baz danych grafowych i problemach biznesowych, które możesz rozwiązać, wykorzystując ten typ bazy danych w swojej organizacji. Czytaj dalej.
Czym jest baza danych grafowa?
Bazy danych grafowych pozwalają bezpiecznie przechowywać dane bez utraty złożoności. Zamiast używać wierszy i kolumn, ten typ bazy danych przechowuje dane jako relacje między encjami i reprezentuje informacje w postaci węzłów i krawędzi. Takie podejście do przechowywania danych można porównać do tworzenia mapy pewnych pomysłów na tablicy, używając słów kluczowych i strzałek do wyrażania relacji. W bazach danych grafowych Twoje dane nie muszą być zmieniane i ograniczane do informacji, które pasują do predefiniowanego modelu.
Przypadki użycia baz danych grafowych w bankowości
Oszustwa różnego rodzaju są dużym problemem współczesnego rynku finansowego. Aby poprawić wykrywanie oszustw, można tworzyć grafy w celu wizualizacji relacji między encjami. Gdy taki graf jest gotowy, można uruchomić dość proste zapytanie, aby znaleźć podobieństwa w kontach użytkowników, takie jak adresy e-mail, hasła, dane osobowe itp. Za pomocą tej metody możesz znaleźć konta prowadzone przez tych samych użytkowników, a nawet wykryć pranie pieniędzy.
Podobnie działa to przy wykrywaniu słupów finansowych (ang. money mules), czyli osób, które przekazują nielegalne pieniądze ze swojego konta do innego operatora oszustwa (który często przebywa w innym kraju). Wykorzystanie machine learning do wykrywania oszustw staje się coraz bardziej popularne, ale dalsze rozwijanie lepszych modeli nie jest łatwe, ponieważ konta użytkowników zwykle dostarczają ograniczonych informacji. Technologia grafowa umożliwia nam uzyskanie więcej danych z każdego konta, ponieważ jesteśmy w stanie wizualizować i oceniać relacje między kontami i transakcjami. Pozwala nam to dowiedzieć się, które konta są najbardziej prawdopodobne kontami słupów. Korzystając z technologii grafowej, możesz znacząco ulepszyć swój system wykrywania oszustw oparty na ML.
Banki i inne instytucje finansowe same stwarzają inne możliwości oszustw. Wszystkie starają się zapewnić swoim klientom najlepszy user experience (UX) i często próbują to zrobić, upraszczając proces weryfikacji podczas transakcji. Rezygnacja z dodatkowych kroków weryfikacji ułatwia przestępcom dostęp do transakcji, skopiowanie jej i oszukańcze pokazanie fałszywej transakcji klientowi. Technologia grafowa umożliwia szybkie odpowiedzi na zapytania, a ponieważ grafy zawierają dużo danych, to rozwiązanie szybko zyskało popularność w świecie wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym.
Przypadki użycia baz danych grafowych w opiece zdrowotnej
Sieci grafowe są również wykorzystywane w opiece zdrowotnej, szczególnie w medycynie precyzyjnej i medycynie eksperymentalnej, gdzie istnieje silna potrzeba analizowania ogromnych ilości informacji. Za pomocą technologii grafowej możesz tworzyć wiele sieci, na przykład:
- sieć leków - w której każdy węzeł oznacza lek i mogą istnieć różne relacje między węzłami,
- sieć chorób - która zawiera informacje o wielu chorobach i powiązaniach między nimi,
- sieć genów - która przechowuje informacje o genach i ich powiązaniach,
- sieć pacjentów - która może składać się z historii rodzinnej pacjentów, objawów lub innych ważnych informacji.
Wszystkie te sieci można połączyć jako zbiór danych pełen szczegółów o encjach i relacjach, których nigdy nie można by stworzyć za pomocą innej technologii i które można wykorzystać do odpowiedzi nawet na najtrudniejsze pytania medyczne. Algorytmy można stosować na grafach i sieciach, aby ujawnić przydatne insighty.
Technologię grafową można również wykorzystać do zmiany przeznaczenia/repozycjonowania leków. Tak zwane choroby sierocze to pewne, rzadkie schorzenia, które dotykają tylko niewielką grupę osób. Ponieważ osoby te stanowią raczej mały rynek dla nowych leków, firmy farmaceutyczne nie zawsze priorytetowo traktują opracowywanie takich leków. W takich sytuacjach czasami podejmuje się próby wykorzystania istniejącego leku do leczenia choroby. Analiza przeprowadzona na sieciach grafowych może pomóc w identyfikacji możliwości wykorzystania leku do leczenia innej choroby niż ta, dla której został pierwotnie zaprojektowany. Za pomocą grafów można szybciej i wydajniej znajdować wzorce. Połączenie technologii grafowej, zaawansowanych algorytmów i sztucznej inteligencji może poprawić zdolność projektowania terapii, ale także przewidywania możliwości zachorowania lub wystąpienia choroby genetycznej.
Bazy danych grafowych w e-commerce
Grafy zapewniają Twojej firmie pełniejszy wgląd w dane Twoich klientów. Firmy gromadzą każdego dnia ogromne ilości różnorodnych danych - takich jak:
- dane osobowe (takie jak imię, wiek, płeć, adres itp.),
- dane transakcyjne (zakupy, czas finalizacji transakcji, rodzaje przedmiotów itp.),
- dane behawioralne (związane z tym, jak użytkownik zachowuje się w Internecie).
To oczywiście tylko kilka przykładów. Istnieje wiele rodzajów danych, które można wykorzystać do lepszego zrozumienia klientów. Podobnie jak w przypadku wykorzystania baz danych grafowych w opiece zdrowotnej, można tworzyć różne sieci w celu analizowania złożonych relacji między węzłami. Możesz wykorzystać swoją wiedzę o różnych grupach klientów do definiowania segmentów i personalizowania treści, ale także do dostarczania użytkownikom e-commerce rekomendacji produktów, co może poprawić nie tylko Twoją sprzedaż, ale także user experience.
Oczywiście istnieje wiele rodzajów technologii niegrafowych, które mogłyby wspierać silniki rekomendacji. Mimo to bazy danych grafowych i algorytmy, które można zastosować do przechowywanych w nich danych, pozwalają systemom rekomendacji szybciej generować dokładniejsze sugestie. Tworzenie rekomendacji produktów w czasie rzeczywistym wymaga możliwości korelowania różnych typów informacji (na przykład danych użytkownika, szczegółów produktu i informacji behawioralnych) w bardzo krótkim czasie. Baza danych grafowych jest właściwym rozwiązaniem, aby połączyć wszystkie te dane i błyskawicznie tworzyć połączenia, ponieważ możesz przechowywać dane w formie zawierającej informacje o relacjach między encjami.
Bazy danych grafowych dla sieci społecznościowych
Media społecznościowe stały się swego rodzaju miniaturą prawdziwego świata. Można ich używać do komunikacji, rozrywki, sprzedaży rzeczy, deklarowania swoich opinii politycznych, pracy lub edukacji. Wyobraź sobie wszystkie te połączenia między użytkownikami, obrazami, filmami, grupami, stronami i innymi elementami tej wirtualnej rzeczywistości. Istnieje kilka wyzwań, które można pokonać, wykorzystując bazy danych grafowych w mediach społecznościowych.
Konta "Sockpuppet"... Oprócz kradzieży kont i danych istnieją również fałszywe konta prowadzone przez boty. Po co? Właściwie powodów jest wiele. Polubienia, komentarze, udostępnienia i inne działania wpływają na popularność treści w mediach społecznościowych. Właściciele fałszywych kont używają botów do generowania fałszywych reakcji na posty i inne publikowane treści w celu tworzenia trendów, zwiększania sprzedaży lub osiągania innych celów. W niektórych krajach taka działalność może być nawet wykorzystywana do wywoływania niepokojów społecznych, destabilizacji rządów i szerzenia nienawiści lub uprzedzeń.
Bazy danych grafowych są wykorzystywane przez wiele z najpopularniejszych platform mediów społecznościowych do zbierania informacji o relacjach między użytkownikami. W ten sposób są w stanie dowiedzieć się, które konta mogą być prowadzone przez boty i sprawdzić je. Różne relacje między użytkownikami a publikowanymi treściami są również wykorzystywane do rekomendacji treści.
Zastanawiasz się, czy baza danych grafowych może być dobrym rozwiązaniem dla Twojej firmy? Skontaktuj się z nami. Z przyjemnością przeanalizujemy Twoje potrzeby biznesowe i doradzimy w zakresie najlepszych technologii dla Twojej firmy.
Uwierzytelnianie azure sql z usluga ad
