Graphentechnologie

Eine Graphdatenbank ist eine spezielle Plattform zur Speicherung und Bearbeitung von Daten auf der Grundlage von Beziehungen. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Datenbanken, die auf Tabellen und Zeilen beruhen, verwenden Graphdatenbanken eine Graphstruktur, die aus drei grundlegenden Komponenten besteht:

1. Knoten: Diese stellen Entitäten (z. B. Personen, Produkte oder Orte) in Ihren Daten dar.
2. Kanten:  Sie verbinden Knoten und zeigen Beziehungen zwischen ihnen an.
3. Eigenschaften:  Sie liefern zusätzliche Informationen über Knoten und Kanten.

Die Magie liegt im Zusammenspiel dieser Komponenten

Graphdatenbanken sind mehr als nur Datenspeicher; sie sind eine dynamische Darstellung von Beziehungen. Unser Team zeichnet sich durch die Entwicklung und Implementierung robuster Graphdatenmodelle aus. Unabhängig davon, ob Sie von einer relationalen Datenbank migrieren oder von Grund auf neu beginnen, erstellen wir ein Schema, das die komplizierten Verbindungen innerhalb Ihrer Domäne erfasst. Unsere Dienstleistungen umfassen:

• Schemaentwurf: Erstellung effizienter und aussagekräftiger Graphschemata, die auf Ihren Anwendungsfall zugeschnitten sind.
• Datenmigration: Nahtloser Übergang Ihrer Daten zu einer Graphdatenbank.
• Optimierung der Leistung: Gewährleistung blitzschneller Abfragen und Traversals.

Erkennen Sie die verborgenen Schätze in Ihren Daten mithilfe von Graphalgorithmen und -analysen. Unsere Datenwissenschaftler sind darauf spezialisiert, aussagekräftige Muster aus miteinander vernetzten Daten zu extrahieren. Unser Angebot:

• Identifizieren Sie Schlüsselakteure: Egal, ob Sie Engpässe in Ihrer Lieferkette, beliebte Personen in einem sozialen Netzwerk oder wichtige Teile Ihrer Stückliste identifizieren wollen, Zentralitätsalgorithmen bieten die Antwort auf all diese Herausforderungen.
• Finden Sie versteckte Cluster: Soziale Netzwerke, Kundensegmente oder Betrugsringe - all dies sind Beispiele für versteckte Cluster in Ihren Daten. Community-Erkennungstechniken decken diese Gruppen auf und ermöglichen es Ihnen, Marketingstrategien anzupassen, Anomalien zu erkennen oder die Sicherheit zu verbessern.
• Erkennen Sie Muster: In Empfehlungssystemen, Protein-Interaktionsnetzwerken oder der Botnetz-Erkennung müssen Entitäten mit ähnlichen Beziehungen und Eigenschaften identifiziert werden. Ähnlichkeitsalgorithmen ermöglichen eine effiziente Datenexploration und Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen.

Stellen Sie sich eine KI vor, die nicht nur Fragen beantwortet, sondern auch kontextbezogene Antworten generiert. Unser Ansatz kombiniert einen Wissensgraphen mit generativen KI-Modellen. Und so funktioniert es:

• Fundierte Antworten: Die KI versteht Ihre geschäftsspezifischen Daten, indem sie den Wissensgraphen nutzt. Die Antworten sind präzise, relevant und erklärbar.
• Vektorsuche: Implizite Antworten treffen auf explizite Fakten. Wir verbinden nahtlos semantische Bedeutung mit faktischer Genauigkeit, indem wir durch den Graphen iterieren und den Kontext der Antwort liefern.
• Datenverwaltung: Kontrollieren Sie den Informationsfluss, den Zugriff und die Verwaltung innerhalb der Graphdatenbank.

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