Napomena: Sljedeći članak će vam pomoći: Što je Graph Analytics i njeni najbolji alati
Ispravna analiza podataka postaje bitna tehnika za optimizaciju poslovnih performansi i donošenje boljih odluka pomoću podataka. Analizom podataka organizacija može postići ne samo optimalnu izvedbu, već i steći djelotvoran uvid u trendove i zadovoljstvo kupaca. Analitika grafikona nova je grana analitike podataka koja pomaže organizacijama da iskoriste svoj model implementacijom brojnih algoritama analitike grafikona za pronalaženje najbolje prilagođenih rješenja za probleme s kojima se suočavaju.
Što je Graph Analytics?
Graf analitika, također poznata kao Graph Algorithms, analitički su alati koji se koriste za analizu odnosa i određivanje snage između entiteta prisutnih u organizaciji, kao što su proizvodi, kupci i usluge. Ovi odnosi su prikazani u obliku grafikona. Analitika grafova ima za cilj osigurati odnos parova između prisutnih objekata i predstaviti strukturne karakteristike grafa kao cjeline. Predstavljanje odnosa u grafikonu može pomoći odgovoriti na mnoga pitanja za proces rješavanja problema i također razumjeti što još treba primijeniti da bi se maksimizirao učinak. Za svaku vrstu analitike grafikona dostupni su brojni algoritmi koji se mogu implementirati za pronalaženje pravog rješenja, ovisno o prirodi i težini problema.
Ovaj je pristup posljednjih godina imao nekoliko slučajeva upotrebe kao što su otkrivanje prijevara, upravljanje opskrbnim lancem i analiza društvenih medija. Prema izvješćima, očekuje se da će tržište analitike grafikona narasti do 2.5 milijarde USD do 2024. Zbog svoje sposobnosti da pomogne pri uvođenju novih izvora podataka i s lakoćom pronađe prethodno nepoznate odnose među entitetima iz podataka, tržište grafičke analitike doživljava procvat popularnosti.
Komponente Graph Analytics
Analitika grafikona oslanja se na baze podataka grafikona, koje su važan dio napredne analitike, te su fleksibilnije od tradicionalnih RDBM sustava prisutnih na tržištu. Novi odnosi mogu se jednostavno dodati u baze podataka grafikona, što ih čini fleksibilnim za analitiku. Konvergirana baza podataka s podrškom za formate grafikona također se može koristiti kao alternativa postavljanju analitike grafikona. Format grafikona koristi podatkovne točke prisutne u bazi podataka kao čvorove, a odnosi su opisani kao rubovi. Rubovi u grafu bilježe odnos između dva povezana entiteta. Kako bi se to dodatno poboljšalo, može se implementirati nekoliko poboljšanja kao što je označavanje rubova i vrhova kako bi se prikazala priroda odnosa i dodavanje težina predstavljenim odnosima. Stvaranje snažnih struktura poput ovih može pomoći u jednostavnom definiranju složenih ovisnosti iz prisutnih podataka.
Vrste graf analitike
Analitika grafikona može se podijeliti u četiri glavne vrste, koje se mogu učiniti informativnima koliko je potrebno, ovisno o dubini problema.
Analiza putanje
Odnos između čvorova prisutnih na grafu analizira se tijekom analize staze kako bi se odredila najkraća udaljenost između dva čvora. Analizira slične oblike i udaljenosti od različitih staza koje povezuju entitete unutar grafikona.
Analiza povezanosti
Ova analiza pomaže u određivanju snage dvaju međusobno povezanih čvorova, tj. otkrivanju je li navodna veza između čvorova po prirodi jaka ili slaba. Analiza povezanosti ocrtava broj rubova koji ulaze u čvor i onih koji izlaze. Ova analiza pruža metodu za prepoznavanje zlonamjernih ili neočekivanih obrazaca unutar podataka.
Analiza centraliteta
Analiza centraliteta pomaže u procjeni važnosti postojećeg čvora unutar mreže grafa i njegove povezanosti s ostalima u mreži. To pomaže u razumijevanju najutjecajnijeg čvora i veze kojoj pristupa pomoću algoritama grafa.
Analiza mreže
Analiza mreže opisuje gustoću odnosa između čvorova. Govori nam o čvorovima koji su često bili u interakciji jedni s drugima u mreži grafikona. Također utvrđuje jesu li spojni rubovi prolazni i predviđa hoće li stvorena mreža grafova dalje rasti ili ne.
Prednosti korištenja Graph Analyticsa
Korištenje analitike grafikona štedi vrijeme jer je potrebno vrijeme za organiziranje podataka, a spajanje više izvora podataka može se lako izvesti uz minimalan napor. Stoga je s analitikom grafikona lakše raditi nego s tradicionalnim tehnikama koje se koriste. Modeliranje podataka i njihovo pohranjivanje postaje prilično jednostavno kada se koristi analitika grafikona. Izrađeni grafikoni vizualno su vrlo privlačni; stoga je rad i događanja podataka puno lakše razumjeti, čak i za nekoga s netehničkim iskustvom. Kada se razumiju na pravi način s ispravnim značenjem izvedenim iz podataka, uzorci mogu pomoći u donošenju odluka temeljenih na podacima. Preopterećeni i opterećeni resursi unutar organizacije mogu se identificirati i rekonfigurirati pomoću analize grafikona.
Danas je na tržištu dostupno nekoliko alata koji pružaju najsuvremeniju analitiku i mogu se koristiti za izradu baza podataka grafikona. Neki od vodećih alata za analizu grafikona prisutnih na tržištu su:
Neo4j
Neo4j je platforma za grafičke podatke koja programerima i znanstvenicima za podatke pruža potrebne alate za izradu aplikacija i radnih procesa strojnog učenja. Softver se može samostalno hostirati ili se njime može upravljati putem usluge u oblaku. Pomaže u dobivanju dubljeg konteksta za analitiku putem modificiranog podatkovnog modela koji može uključiti mrežne strukture visoke razine kako bi se došlo do boljeg značenja i razumijevanja podataka, a potom i boljeg predviđanja. Neo4j sandbox dostupan je za probno razdoblje od 60 dana; probnoj verziji možete pristupiti putem poveznice ovdje.
ArangoDB
ArangoDB je alat otvorenog koda za višemodelnu bazu podataka grafova, fleksibilan za stvaranje modela podataka za analizu grafova i ključnih vrijednosti. Za dohvaćanje i izmjenu podataka koristi vlastiti jezik upita, AQL, sličan SQL-u. Tehnologija semantičkog pretraživanja i grafova koristi se za izvornu pohranu i pristup podacima. Također sadrži ArangoML i značajku cjevovoda koja transakcije unutar alata čini puno jednostavnijima. Također se može koristiti kao aplikacijski poslužitelj za spajanje s bazama podataka, maksimizirajući izlaz. Dostupan u dvije verzije, Enterprise i Oasis, možete ga preuzeti ovdje.
Amazon Neptun
Amazon Neptune je još jedan pouzdan alat za analizu grafikona kojim se u potpunosti upravlja i koji jednostavno pomaže u stvaranju baza podataka grafikona i izradi aplikacija s visoko međusobno povezanim skupovima podataka. Neptune nudi rješenja za mnoge slučajeve korištenja analitike grafikona kao što su mehanizmi za preporuke, otkrivanje prijevara, stvaranje grafikona znanja i mrežna sigurnost. Izvodi sve potrebne izmjene podataka na volumenu klastera; svaka je instanca odgovorna za pisanje sadržaja baze podataka grafa. Također podržava otvorene graf API-je za Gremlin i SPARQL. Da biste saznali više o Amazon Neptune, možete koristiti link koji se nalazi ovdje.
Sumirati
Analitika grafikona može biti bitan alat za analitiku sljedeće generacije u današnjem razdoblju u kojem su podaci ogromni i lako dostupni. S brojnim slučajevima upotrebe i prednostima, analitika grafikona može biti potencijalna tehnika koja se može dalje istraživati i promijeniti lice moderne analitike. Podaci se mogu učinkovitije iskoristiti pomoću analize grafikona, koja može jednostavno odgovoriti na probleme s kojima se suočavate i otkriti obrasce koji bi mogli proći neotkriveni u modelima skladišta podataka. Ovaj analitički pristup može značajno zadovoljiti i otkrivanje i korištenje obrazaca za analizu i daljnje izvješćivanje.
