Käytät graafitietokantoja joka päivä!
Kuinka on mahdollista, että LinkedIn voi näyttää kaikki 1., 2. ja 3. asteen yhteytesi ja keskinäiset yhteydet toisen tason kontakteihisi reaaliajassa? Vastaus on: LinkedIn järjestää koko 660+ miljoonan käyttäjän yhteysverkostonsa kaaviolla! Tiesitkö, että myös Googlen alkuperäinen hakusijoitus perustuu kaavio-algoritmiin nimeltä ”Pagerank”? Miksi Amazon.comin suositukset ovat aina niin tarkkoja? No, he käyttävät graafitietokantaa - ja muuten, samoin monet muut verkkokaupan jättiläiset, kuten Wish.com. Instagram, Twitter, Facebook, Amazon. Käytännössä kaikki sovellukset, joiden on nopeasti haettava tietoja räjähdysmäisesti kasvavassa ja erittäin dynaamisessa tietoverkossa, hyödyntävät jo graafitietokantaa. Miksi yritykset siirtyvät relaatiotietokannoista graafi-tekniikkaan? Lue yleiskatsaus kymmenestä näkyvimmästä graafitietokanta -käyttötapauksesta nähdäksesi edut! Jos haluat tietää, miten graafitietokanta otetaan käyttöön tapauksessasi, älä epäröi ottaa meihin yhteyttä!
Mikä on graafitietokanta?
Graafitietokanta esittää tiedot kokonaisuuksina tai solmuja. Solmuilla voi olla ominaisuuksia, joissa on lisätietoja. Solmut ovat kytketty muihin solmuihin reunoilla. Jokainen kahden solmun välinen yhteys voidaan merkitä ominaisuuksilla. Tässä on hyvin yksinkertainen kaaviotietokantaesimerkki: Solmu A: John, Solmu B: ACME Inc., solmu C: Austin, Edge 1: works_in, Edge 2: lives_in. Tämä tietokanta kertoo, että John työskentelee ACME Inc: ssä ja asuu Austinissa.
Jos piirrät tämän tietokannan havainnollistamaan solmujen A, B ja C välistä suhdetta, päädyt yllä olevaan kaaviorakenteeseen. Siksi sitä kutsutaan graafitietokannaksi. Graafitietokanta ei ehkä ole paras vaihtoehto jokaiselle sovellukselle. Se on kuitenkin vahva vaihtoehto yhä useammissa tietokantojen käyttötapauksissa. Tässä on luettelo kaaviotietokantojen kymmenestä näkyvimmästä käyttötapauksesta.
Kymmenen yleisintä kaaviotietokannan käyttötapausta, jotka sinun pitäisi tietää
On hyvä syy, miksi maailman edelläkävijäyritykset käyttävät yhä enemmän graafitietokantoja. Tämä moderni tekniikka tarjoaa ennennäkemättömän ketteryyden, skaalautuvuuden ja suorituskyvyn valtavien määrien erittäin dynaamisesti ja räjähdysmäisesti kasvavan datan hallintaan erilaisiin käyttötapauksiin - juuri tätä nykypäivän sovellukset vaativat. Lisäksi graafitietokanta otetaan käyttöön yhä useampiin käyttötapauksiin ja sovelluksiin, kun organisaatiot jatkavat graafitekniikan käyttöönottoa. Graafitietokanta paljastaa monimutkaiset ja piilotetut suhteet erillisten tietojoukkojen välillä, antaa sinun analysoida niitä, parantaa edelleen liiketoimintaprosessejasi ja tehdä älykkäämpiä liiketoimintapäätöksiä nopeammin. Sanat ovat vain sanoja, kunnes ne toteutetaan käytännössä. Kaikki nämä käyttötapaukset ovat toteutettu onnistuneesti todellisessa liiketoimintaympäristössä -- Profium on ottanut niistä käyttöön suurimman osan.
Sähköisen kaupankäynnin suositusmoottoreiden graafitietokanta
Verkkokaupan suositusmoottorit ovat täydellinen käyttötapa Graph-tietokannalle. Hyödyt ovat ilmeisiä — graafiteknologian avulla voit tarjota asiakkaillesi tarkkoja suosituksia ja maksimoida verkkomyyntisi ja asiakastyytyväisyytesi. Verkkokaupassa graafipohjaisia suositusmoottoreita käytetään verkkokaupoissa, erityyppisissä vertailuportaaleissa sekä esimerkiksi hotelli- ja lentovarauspalveluissa.
Kuinka käyttää graafipohjaista -tietokantaa verkkokaupassa?
Graafitietokannat kartoittavat verkkoon liitettyjä objekteja ja tarjoavat suhteita eri objektien välillä. Esineitä kutsutaan solmuiksi ja niiden välisiä yhteyksiä reunoiksi. Tyypillisiä esimerkkejä verkkokauppasovelluksen solmuista ovat asiakkaat, tuotteet, haut, ostot ja arvostelut. Jokainen solmu edustaa jotakin tietoa kaaviossa, kun taas kukin reuna edustaa kahden solmun välistä kontekstuaalista yhteyttä. Näin voit hakea olennaisia tietoja asiakkaistasi, heidän käyttämistään kanavista, heidän tekemistään hauista ja esimerkiksi heidän ostohistoriastaan. Näiden tietojen perusteella voit helposti antaa tarkasti räätälöityjä suosituksia sekä asiakkaiden omien että muiden vastaavien käyttäjien tietojen perusteella. Sekä solmuille että reunoille voidaan määrittää mikä tahansa määrä ominaisuuksia ja linkkejä voidaan määrittää uudelleen, esimerkiksi hinta, luokitus ja genre tai kuinka kauan tuote on ollut ”tarkkailuluettelossa”.
Esimerkkikaavio verkkokaupalle
Tässä on esimerkki siitä, miten voit käyttää tietokantaav rullalautoja myyvässä verkkokauppayrityksessä: ”Asiakas” ja ”rullalauta” esitetään solmuina, jotka ovat linkitetty toisiinsa reunoilla (esim. ”etsitty”, ”ostettu”, ”arvosteltu”). Reunalle ”arvostelu” voidaan antaa attribuutit ”1 tähti”, ”2 tähteä” tai ”3 tähteä”. Jos haluat käyttää näitä tietoja referensseihin, voit seurata asiakkaan yhteyksiä ja löytää muita asiakkaita, jotka ovat tehneet rullalautoihin liittyviä hakuja tai tykkäyksiä, ja voit käyttää näitä tietoja viittausten tarjoamiseen. Sen lisäksi, että esitämme tunnetut tosiasiat solmuina ja reunoina, kaaviosta voidaan päätellä lisätietoja näiden tosiasioiden perusteella. Esimerkiksi, jos kaavio sisältää tietoja siitä, että tietyt rullalaudat ovat tarkoitettu ramppeille, kun taas toinen rullalauta on tarkoitettu työmatkalle, voit näyttää, että nämä asiakkaat käyttävät skeittilautoja ramppeilla, lisäämällä kaavioon solmuja ja reunoja kuvaamaan tätä. Johdetut tiedot rikastuttavat kaaviota helpottamalla yhteyksien luomista toisiinsa liittyvien asioiden välillä ja helpottamalla tietojen kyselyä poistamalla epäsuuntaukset. Muokattavat säännöt määrittävät, kuinka päätellyt tiedot luodaan dynaamisesti ja lisätään kaavioon tai poistetaan siitä muuttuessa.
Grafitietokannan edut verkkokaupan suositusmoottoreissa
Graafitietokannat ovat täydellisiä verkkokauppasovelluksille ja suositusmoottoreille. Tapauksesta riippuen ne voivat toimia paljon nopeammin kuin vaihtoehtoiset järjestelmät. Voit lisätä ja linkittää tietoja selaimesta, suorittaa hakukyselyjä sekä katsella käyttäjäprofiilejen napsautushistoriaa ja sosiaalisia kanavia luodaksesi rikkaan ja täydellisen profiilin asiakkaistasi. Mitä enemmän klikkauksia, hakuja, ostoksia ja muita tapahtumia kertyy, sitä rikkaammiksi asiakasprofiilit muuttuvat. Uusia asiakkaita, ennalta merkittyjä artikkeleita sekä kommentteja ja arviointeja lisätään ja otetaan välittömästi huomioon seuraavassa suosituksessa, joten tieto pysyy ajan tasalla.
Päätietojen hallinta (MDM)
Päätietojen hallinnan avulla voit linkittää kaikki yrityksesi kriittiset tiedot yhteen sijaintiin - alias päätiedostoon - tarjotaksesi yhden vertailupisteen kaikille tiedoille. Jos MDM on asianmukaisesti toteutettu, se virtaviivaistaa tietojen jakamista henkilöstön ja osastojen välillä ja yhdistää tiedot siiloissa eli useissa erillisissä järjestelmissä, alustoissa ja sovelluksissa. Erinomaisen MDM-järjestelmän ansiosta organisaatiosi työntekijät ja sovellukset saavat aina johdonmukaista ja tarkkaa tietoa.
Kaavio tai relaatiotietokanta MDM: ssä?
Master Data Management -järjestelmä suorittaa jatkuvasti useita toimintoja: tietojen kerääminen, yhdistäminen, yhdistäminen ja jakelu sekä laadun ja pysyvyyden varmistaminen koko organisaatiossasi. Koska perustiedot koostuvat yhteyksien sarjasta, MDM:n hallinta relaatiotietokannassa on monimutkaista ja hidasta. Lisäksi päätietosi integroituvat usein yritysten välisiin sovelluksiin, mikä tekee reaaliaikaisesta kyselystä rasittavan prosessi.Onneksi tehokkaan MDM: n rakentamiseen on parempi vaihtoehto - Graph-tietokannat on optimoitu käsittelemään kontekstuaalisia suhteita useiden dataobjektien välillä. Graph-tekniikka tarjoaa siis paljon nopeamman ja tehokkaamman tavan järjestää perustiedot.
GDPR:n, HIPAA:n ja muiden säädösten noudattaminen
Yritykset kamppailevat noudattaakseen tietosuojamääräyksiä, kuten GDPR, joka on yleinen tietosuoja-asetus. Kun GDPR oli voimassa vain vuoden ajan ja tietoturvaloukkauksia oli raportoitu jo 90 000, 500 tutkintaa oli käynnissä ja useita yrityksiä oli jo rangaistu sakoilla — korkein sakko oli suuruudeltaanjopa 50 miljoonaa euroa. Yhä enemmän kansainvälisiä määräyksiä pannaan käytäntöön, mikä rasittaa yrityksiä - etenkin organisaatioita, jotka tallentavat arkaluonteisia asiakastietoja. EU:n yleisen tietosuoja-asetuksen lisäksi Kalifornian kuluttajansuojalaki — joka perustuu GDPR:ään — astuu voimaan vuoden 2020 alussa. Tietosuojastandardit Japanissa, Brasiliassa, Argentiinassa ja monissa muissa maissa ovat yhdenmukaistettu GDPR:n kanssa. American HIPAA, Health Insurance Portability and Accountability Act säätelee tiedonkulkua terveydenhuollossa ja vakuutuksissa. Jos niin monet organisaatiot eivät noudata GDPR: tä, voisivatko vanhentuneet tietokantateknologiat olla perimmäinen syy?
Relaatiotietokannat eivät skaalaudu GDPR:n mukaan
Relaatiotietokannat ovat erinomaisia suhteellisen, staattisen ja jäsennellyn datan hallintaan, yhtenäisillä yhteyksillä eri tietoyksiköiden välillä. Mutta, se ei ole sitä, mitä kohtaat GDPR:n kanssa! Henkilötiedot jakautuvat useisiin sovelluksiin omilla palvelimilla, palvelinkeskuksissa ja ulkoisissa pilvipalveluissa. GDPR: n mukaan sinun on voitava seurata hallussasi olevien tietojen liikkumista - mistä olet hankkinut ne, saitko suostumuksen, miten tiedot liikkuvay ajan myötä, missä ne sijaitsevat ja miten niitä käytetään .Siksi eri tietoyksiköiden väliset yhteydet ovat ratkaisevan tärkeitä seurattaessa monimutkaista polkua, jota henkilötiedot seuraavat alallasi. Lisäksi sinun on voitava käyttää, raportoida ja poistaa kaikki nämä tiedot, jos kuluttajat tai viranomaiset sitä vaativat. Jos yrität seurata GDPR-vaatimustenmukaisuutta relaatiotietokannan avulla, saat valtavan joukon JOIN-taulukoita, tuhansia rivejä SQL-koodia ja monimutkaisia kyselyjä. Ylläpidosta tulee päänsärky, koska sinun on lisättävä lisää järjestelmiä ja tietosuhteita. Kyselyjen suorittaminen raastaa tietojenkäsittelyäsi, kun järjestelmä kasvaa.
Kaavio on paras tietokanta sääntelyjärjestelmien vaatimustenmukaisuusjärjestelmille
Säädösten noudattamisjärjestelmät ovat yksi graafitietokantojen käytetyimmistä käyttötapauksista. Graafitietokanta on optimoitu yhdistettyihin datasovelluksiin, kuten GDPR, joissa datasuhteet ovat ratkaisevan tärkeitä. Graafi seuraa ja tallentaa kontekstuaalisia yhteyksiä heterogeenisten datapisteiden välillä, ja tämä malli muistuttaa itse asiassa täydellisesti sääntelyjärjestelmiä, kuten GDPR ja HIPAA. Graafijärjestelmät mahdollistavat yksittäiset kyselyt, jotka voivat tarjota visuaalisen esityksen tuloksista. Tällä tavoin ne auttavat organisaatioita ylläpitämään vaatimustenmukaisuutta jäljittämään tietoja koko yrityksen järjestelmissä järjestäytyneemmällä tavalla kuin relaatiotietokanta.
Symbolinen tekoäly (symbolinen päättely)
Analyytikkoyrityksen Gartnerin mukaan Business Intelligence ja Analytics perustuvat tulevaisuudessa tekoälyyn ja koneoppimiseen. Koneoppimisessa algoritmi oppii sääntöjä järjestelmän panosten ja tuotosten perusteella. Symbolinen oppiminen vaatii ihmisen puuttumista. Symbolisen päättelyjärjestelmän rakentamiseksi ihmisten on ensin opittava säännöt ja syötettävä nämä säännöt ja suhteet staattiseen ohjelmaan. Joten miksi symbolinen päättely on graafitietokantojen käyttötapaus? Koska uusien sääntöjen luomiseksi sinun on ymmärrettävä eri entiteettien väliset suhteet, ja se ei ole kovin helppoa ihmisille, jos tietojen visuaalinen esitys ei ole saatavilla. Graafitietokanta ratkaisee tämän ongelman. Se näyttää tietoyksiköt ja kuinka ne yhdistyvät ja liittyvät toisiinsa. Tämän visuaalisen esityksen avulla ihmiset voivat ymmärtää tietoja intuitiivisesti, mikä helpottaa mielekkäiden uusien sääntöjen luomista.
Graafitietokantaesimerkki: Seuraava kuva tarjoaa tilannekuvan graafitietokannasta. Vain katsomalla sitä muutaman sekunnin ajan, voit ymmärtää, että Limerick on kaupunki ja myös piirikunta Irlannissa. Lisäksi voit nähdä, että Limerick liittyy kahdeksaan entiteettiin (solmuun) tietokannassa, ja viisi tietokantaa määrittelevät, millainen kaupunki Limerick on.
Graafitietokannassa voit ymmärtää kaiken tämän intuitiivisesti muutamassa sekunnissa - relaatiotietokannassa; se vie useita minuutteja.
Digitaalisen omaisuuden hallinta (DAM)
Digitaalisen sisällön ylikuormitus on yksi suurimmista ongelmista useimmille yrityksille nykyään. He hallitsevat ennennäkemättömiä määriä asiakirjoja, kuvia, tuotekuvauksia, videomateriaalia, äänitiedostoja ja kaikkea siltä väliltä. DAM-järjestelmät tallentavat, järjestävät ja jakavat kaikki nämä digitaaliset resurssit yrityksesi keskeisessä paikassa. DAM auttaa tiimejäsi saavuttamaan tavoitteensa ja löytämään oikeat tiedostot nopeasti tarvittaessa. DAM mahdollistaa organisaatiosi täyden potentiaalin saavuttamisen — mutta vain, jos sen takana oleva tietokanta skaalautuu nopeasti kasvavan tietomäärään sekä jatkuvasti monipuolistuviin sisältötyyppeihin ja toimittaa työntekijöillesi oikeat tiedostot nopeasti. Graafitietokanta tarjoaa juuri tämän - yksinkertaisen, skaalautuvan ja kustannustehokkaan tietokannan, jolla seurataan, miten yrityksesi digitaaliset resurssit, kuten asiakirjat, sopimukset ja raportit, liittyvät työntekijöihin, kuka loi tiedostot ja milloin, kuka saa käyttää mitä tiedostoja ja niin edelleen. Graafitietokanta -mallin avulla digitaalisen omaisuuden hallinta muuttuu intuitiiviseksi.
Esimerkki kaaviotietokannasta: Netflix käyttää Graph Database -tietokantaa digitaalisen omaisuuden hallintaan, koska se on täydellinen tapa seurata, mitä elokuvia (resursseja) kukin katsoja on jo katsellut ja mitä elokuvia he saavat katsella (käyttöoikeuksien hallinta). Huomaa, että myös Identity and Access Management (IAM) on olennainen rooli DAM:ssä.
Kontekstitietoiset palvelut
Kontekstitietoiset palvelut käyttävät käyttäjän kontekstia koskevia tietoja — kuten sijaintia — tarjotakseen hänelle asiaankuuluvia palveluita ja tietoja oikeina hetkinä. On olemassa lukemattomia esimerkkejä kontekstitietoisista palveluista: reaaliaikaisten liikennepäivitysten toimittaminen käyttäjän nykyisestä olinpaikasta, suoratoisto reaaliaikaisen videon käyttäjän suunnittelemalta reitiltä, ajankohtaisten ja asiaankuuluvien tuholaisten ja tautien havaintojen lähettäminen viljelijöille läheisiltä tiloilta tai varoitus korkeasta siitepölyaltistuksesta lasten koulumatkalla. Samoja kontekstitietoisia palveluita käytetään myös kontekstuaaliseen markkinointiin, joten asiakkaiden sijainnin tai profiilin kiinnostuksen kohteiden perusteella annettaisiin relevantteja tietoja ja tarjouksia sen sijaan, että asiakkaita pommitetaan sattumanvaraisilla mainoksilla. Konteksti voi viitata todellisiin ominaisuuksiin, kuten lämpötilaan, aikaan tai sijaintiin. Käyttäjä voi päivittää nämä tiedot manuaalisesti tai muilla mobiililaitteilla, sovelluksilla tai antureilla.
Miksi käyttää graafitietokannan kontekstitietoisia palveluita?
Kontekstitietoisten palveluiden perusideana on etsiä käyttäjän nykyisen kontekstin kaltaisia menneitä konteksteja ja käyttää näitä tietoja toimivien päätösten tekemiseen, joiden perusteella käyttäjälle toimitetaan asiaankuuluvia palveluita tai tietoja. Graafitietokanta on luonnollinen ratkaisu kontekstitietoisten palveluiden toteuttamiseen. Kaavio koostuu solmuista, jotka edustavat konteksteja ja reunoista, jotka yhdistävät solmuja. Kaaviorakenteen avulla voit hakea nykyisen kontekstin kaltaisia liittyviä konteksteja paljon nopeammin verrattuna siihen, jos käytettiin relaatiotietokantaa.
Petosten havaitseminen
Hakkerointi on ollut yleisin tietomurtojen syy viime vuosina. Pelkästään vuonna 2018 havaittiin noin 5 000 suurta vaaratilanetta, joista 39% tapahtui verkon kautta. Verkkopetosten seurauksena miljardeja arkaluonteisia tietoja paljastuu vuosittain, ja taloudelliset tappiot ovat suuruudeltaan miljardeja dollareita. Verkkopetoksia on erittäin vaikea torjua — tekniikat kehittyvät nopeasti, petosrenkaat muuttuvat jatkuvasti ja ne voivat kasvaa nopeasti.
Nykyaikaisten, edistyneiden petosrenkaiden estämiseksi sinun on pystyttävä havaitsemaan, milloin ja missä nämä väärien tilien renkaat syntyvät - se voi tapahtua yhtäkkiä, milloin ja missä tahansa maailmassa. Renkaat voivat kasvaa käsittelemään tuhansia solmuja nopeasti. Näiden asiakirjojen analysointi ei vielä riitä. Sinun on kyettävä havaitsemaan, miten ne linkittyvät muihin tietopisteisiin, kuten luottokorttiasiakirjoihin, osoitteisiin tai tapahtumiin, ja analysoimaan näitä erittäin monimutkaisia tietosuhteita.
Miksi valita graafitietokanta petosten havaitsemiseen?
Petosten aiheuttamien vahinkojen rajoittamiseksi sinun on tunnistettava ja estettävä tapaukset niiden tapahtuessa reaaliajassa. Perinteiset relaatiotietokantoihin perustuvien petosten havaitsemistekniikat ovat optimoitu analysoimaan erillisiä asiakirjoja, mutta ne eivät skaalaudu analysoimaan, miten asiakirjat liittyvät toisiinsa. Kehittyneiden verkkopetosten estäminen vaatii erittäin skaalautuvaa, reaaliaikaista linkkianalyysiä suurista toisiinsa liittyvistä tiedoista - ja juuri siksi sinun tulisi rakentaa petostentorjunta graafitietokantojen perusteella!
Grafitietokannan käyttäminen petosten havaitsemiseen
Graafirakenteen avulla voit tarkastella erillisten datapisteiden linkittyviä yhteyksiä. Ymmärtämällä datan välisiä yhteyksiä ja senmerkityksen, linkeistä voi muotoilla ongelman uudelleen eri tavalla ja saada parempia oivalluksia tiedoista. Toisin kuin useimmat muut tavat tarkastella dataa, kaaviot ovat suunniteltu ilmaisemaan sukulaisuutta. Kaaviotietokannat paljastavat malleja, joita on vaikea havaita perinteisten esitysten, kuten relaatiotietokantojen, avulla. Yhä useammat yritykset käyttävät kaaviotietokantoja erilaisten toisiinsa liittyvien tieto-ongelmien ratkaisemiseen, mukaan lukien petosten havaitsemiseen.
Semanttinen haku
Avainsanapohjaiset hakutyökalut ovat painajainen yrityksille! Miksi? Koska valtaosa organisaation tiedoista tallennetaan jäsentämättömässä muodossa ja avainsanapohjaiset hakutyökalut eivät ymmärrä jäsentämätöntä tietoa. Huonot hakutulokset turhauttavat työntekijöitä ja heikentävät työn tehokkuutta. Ja, erittäin kilpailullisilla markkinoilla, sinulla ei ole varaa jättää käyttämättä arvokkaita datatietoja, jotka ohjaavat yrityksesi kasvua! Siksi yritykset ovat siirtymässä käyttämään semanttisia hakutyökaluja.
Miten semanttinen haku toimii?
Semanttinen haku on haku, jolla on merkitys, toisin kuin ”normaali” haku, jossa hakukone etsii kysyttyjen sanojen kirjaimellisia vastaavuuksia ymmärtämättä kyselyn yleistä merkitystä. Semanttinen haku ottaa huomioon haun kontekstin, sijainnin ja kyselyjen tarkoituksen. Se ymmärtää hakijan tarkoituksen ja termien kontekstuaalisen merkityksen verkossa tai yrityksen tietovarastossa ja tarjoaa osuvimpia tuloksia. Luonnollinen kieli voi olla epäselvä, mutta semanttinen haku paljastaa sanojen takana olevan merkityksen. Sen sijaan, että käyttäisi sijoitusalgoritmeja osuvuuden ennustamiseen, semanttinen haku käyttää merkityksiä tuottamaan erittäin osuvia hakutuloksia. Se tarjoaa organisaatiollesi nopeita ja asiaankuuluvia vastauksia monimutkaisiin kysymyksiin, jotka perustuvat käyttäjätietoihin ja metatietoihin sekä muihin yrityksen toimialueesi tietoihin.
Verkonhallinta televiestintä-, IT-, sähköverkko- ja viemäreille
Jos tunnet verkonhallinnan tietoliikenteessä, sähköverkoissa tai tietotekniikassa, tiedät todennäköisesti kuinka monimutkaista se voi olla. Monimutkaisuus kerääntyy verkostoihin ajan myötä - eri liiketoimintayksiköt eivät ole linjassa; yritykset kasvavat fuusioiden ja yritysostojen kautta, eri toimittajien järjestelmät eivät kommunikoi, ja niin edelleen. Erilliset siilot, kerrokset ja alat luodaan, ja jokaisella on oma relaatiotietokanta verkkotietojen tallentamiseksi. Jos haluat koota kaikki siilotetut tiedot keskitettyyn sijaintiin yhtenäisen hallinnan näkymän luomiseksi koko verkossa, sinun on linkitettävä useita relaatiotietokantoja yhteen, ja ylivoimaisesti helpoin tapa tehdä se on graafitietokannan kautta. Pian pystyt visualisoimaan pullonkauloja ja muita ongelmia verkossa.
Graafitietokannat verkkoihin
Graafitietokannat sopivat täydellisesti verkko- ja IT-operatiivisten tietojen mallintamiseen, tallentamiseen ja kyselyyn. Verkot ovat pohjimmiltaan toisiinsa kytkettyjä kaavioita. Kuten perusdatassa, graafitietokantaa käytetään yhdistämään tietoja erilaisista hallintajärjestelmistä ja tietovarastoista, jolloin saadaan yksi näkymä verkosta ja käyttäjistä — pienimmästä verkkoelementistä aina sovelluksiin, palveluihin ja käyttäjiin. Verkon kaavioesityksen avulla hallinnoijat voivat luettella resursseja, visualisoida niiden käyttöönoton ja tunnistaa solmujen väliset riippuvuudet. Graafit auttavat varmistamaan verkon kokonaisvaltaisen redundanssin — voit nähdä, onko vaihtoehtoisia reittejä käytettävissä ja vaikuttavatko ne palveluihin ja asiakkaisiin, jos verkkoelementti ei ole käytettävissä tai se poistetaan ylläpidon vuoksi. Graafitietokannat tallentavat määritystietoja varoittaakseen järjestelmänvalvojia reaaliajassa mahdollisista vioista ja lyhentävät ongelmien analysointiin ja ratkaisemiseen vaadittavaa aikaa.
Tilannetietoisuus
Tilannetietoisuuden avulla voit seurata ympäristön elementtejä ja tapahtumia reaaliajassa, kuten säätä tai liikennettä ajan tai tilan suhteen, ymmärtää niiden merkityksen ja ottaa ne huomioon tulevaisuudessa älykkäämpien liiketoimintapäätösten tekemiseksi. Logistiikkayritys voi esimerkiksi seurata säätä ja liikennettä, piirtää tilanteen kartalle ja hallita ennakoivasti kalustoaan reaaliaikaisen datan perusteella. Tilannetietoisuusanalyysi edellyttää, että seuraat suurta määränä datapisteitä, jotka kuvaavat tilannetta - lämpötilaa, kosteutta, sateen todennäköisyyttä ja monia muita yksityiskohtia ja niiden suhdetta halutun lopputuloksen parhaiden mahdollistavien liiketoimintapäätösten määrittämiseksi.
Tilannetietoisuuden tekniikka
Tilannetietoisuus koostuu edistyneistä semanttiseen teknologiaan perustuvista työkaluista, jotka pystyvät monimutkaisten liiketoiminta-alueiden mallintamiseen. Nämä edistyneet työkalut ovat optimoitu liiketoiminta-alueiden mallintamiseen, yritystoimialueen tietojen kyselypohjaiseen analyysiin ja useisiin hienostuneisiin visualisointeihin liiketoiminnan kontekstin ja tilannetietoisuuden parantamiseksi. Sense Situation Awareness sisältää johtavia GIS-ominaisuuksia ja tekniikoita, kuten geosemantiset kyselyt, GML, WFS, WFS-T, GPS-paikannus ja SIM-seuranta.
