Schlagwort: Knowledge Graph

  • Einsatz von Knowledge Graphen in Unternehmen wächst

    Einsatz von Knowledge Graphen in Unternehmen wächst

    Zwei Drittel der Kunden von Neo4j nutzen Knowledge Graphen, darunter das Deutsche Zentrum für Diabetesforschung (DZD) und die NASA

    München, 8. September 2021 – Knowledge Graphen etablieren sich in Unternehmen immer stärker zum Sprungbrett für Künstliche Intelligenz (KI). Laut Gartner wird bei 50% aller KI-Anfragen auch automatisch die Frage nach dem Einsatz von Graphtechnologie gestellt. Bei Neo4j, dem führenden Anbieter von Graphtechnologie, nutzen bereits zwei Drittel der weltweiten Kunden Knowledge Graphen, um Datensilos zu vernetzen, Kontext (Data Fabrics) zu schaffen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Zum Einsatz kommen Graph Algorithmen und Machine Learning Modelle.

    Die steigende Nachfrage nach Knowledge Graphen wird durch drei Trends angetrieben. So investieren Unternehmen im Rahmen der digitalen Transformation weiter in die Automatisierung und setzen dabei verstärkt auf KI und ML. Um den dynamischen Geschäftsanforderungen flexibel nachzukommen, gilt es zudem hochskalierbare Anwendungen bereitzustellen, die mit aktuellen Entwicklungen mitwachsen. Und schließlich erfordert die zunehmende Komplexität von Daten leistungsstarke Lösungen, um stark vernetzte Daten einfach und schnell zu navigieren, zu analysieren und zu verstehen.

    „Digitale Transformation ist mehr als nur die Digitalisierung von Prozessen“, erklärt Dr. Maya Natarajan, Senior Program Director Knowledge Graphs bei Neo4j. „Knowledge Graphen sind der Kern, um Daten so abzubilden, dass Kontext und damit Wissen entsteht – ein wichtiger Schritt in Richtung Künstliche Intelligenz. Der ganzheitliche Ansatz macht es möglich, relevante Daten schnell und sicher zu finden, zu interpretieren und zu nutzen. Die mit Bedeutung angereicherten Daten liefern die Grundlage für Menschen und Maschinen, bessere Entscheidungen zu treffen, komplexe Abfragen durchzuführen und gänzlich neue Einblicke zu gewinnen.“

    Der Anwendungsbereich von Knowledge Graphen ist extrem vielfältig – von der medizinischen Forschung und der Medikamentenentwicklung, dem Talentmanagement im Personalwesen über die Betrugsaufdeckung in Banken und Versicherungen bis zum Digitalen Zwilling in der Entwicklung und Fertigung. Generell lassen sie sich in zwei Typen unterscheiden: Der Actioning Knowledge Graph ermöglicht es, Prozesse auf der Grundlage von Data Assurance, Discovery und Insights zu optimieren und zu automatisieren. Der Decisioning Knowledge Graph zeigt Datentrends auf und unterstützt so Predictive Analytics, Machine Learning und Data Science-Initiativen.

    Das Deutsche Zentrum für Diabetesforschung e. V. (DZD) baute mit Neo4j einen Knowledge Graphen auf, um die riesige Menge an biomedizinischen Daten über die verschiedenen Standorte deutschlandweit zu verknüpfen, die Krankheit aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu untersuchen und wirksame Präventions- und Behandlungsmaßnahmen zu entwickeln. Die zentrale Wissensdatenbank bietet den Healthcare und Medical Professionals des DZDs einen schnellen und ganzheitlichen Zugang zu internen Daten aus der Grundlagenforschung und klinischen Studien im Kontext der weltweiten Forschung. Graph Algorithmen sowie Natural Language Processing (NLP) vereinfachen das investigative Arbeiten.

    Das Projekt ASTRIAGraph nutzt Neo4j als Knowledge Graph, um Objekte in den Umlaufbahnen der Erde zu beobachten, einschließlich Weltraumschrott. Ziel ist es, Lösungen für eine nachhaltige Raumfahrt zu finden (Orbit Recycling) und gleichzeitig die Sicherheit zukünftiger Missionen zu gewährleisten. Im Knowledge Graphen werden disparate Weltraumdaten kategorisiert und zu einer Karte verknüpft, in der sich Objekte von der Größe eines Mobiltelefons bis hin zu Satelliten lokalisieren und ihre Flugbahn vorhersagen lassen.

    Die Weltraumbehörde NASA nutzt einen Neo4j Knowledge Graph für den Aufbau einer Talent-Mapping-Datenbank. Beziehungen zwischen Mitarbeitern, ihren Skills und Qualifikationen sowie den Anforderungskatalog einer Position werden in einer Ansicht zusammengeführt. HR-Manager können so Kandidaten mit der entsprechenden Expertise für die nächste Mond- und Marsmission identifizieren und Schlüsselpositionen aus den eigenen Reihen besetzen.

    Alles rund um Knowledge Graphen lesen Sie im neuen, kostenlosen O’Reilly Media EBook “ Knowledge Graphs: Data in Context for Responsive Businesses„. Sprechen Sie mit den Autoren im Neo4j Webinar zum Buch am 14. September 2021.

    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter https://neo4j.com/ und @Neo4j.

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  • Wachsende Nachfrage für Enterprise Knowledge Graphen

    Wachsende Nachfrage für Enterprise Knowledge Graphen

    Eine Umfrage zeigt, dass 89% der IT-Führungskräfte auf Wissensmanagement setzen / Neo4j stellt das Knowledge Graph Quick Start Programm vor

    München, 23. September 2020 – Der Markt für Knowledge Graphen wächst in rasantem Tempo. Das verdeutlicht die aktuelle Umfrage “ Technology Executive Priorities for Knowledge Graphs„* von Pulse und Neo4j. Die Umfrage wirft einen Blick auf den Einsatz von Knowledge Graphen in Unternehmen, die zentralen Herausforderungen bei der Einführung und die Auswirkungen auf den Geschäftserfolg.

    Knowledge Graphen stellen semantische Wissensdatenbanken dar, in denen Informationen miteinander verknüpft und innerhalb ihres Kontexts abgefragt werden können. Der Einblick in die Datenverbindungen liefert hohe Transparenz und eine fundierte Basis für die Entscheidungsfindung. Zu den Anwendungsfällen von Knowledge Graphen gehören allgemeine Analysen und Prognosen, die Planungen von Was-wäre-wenn-Szenarien sowie die Kontextualisierung von KI- und Machine-Learning-Verfahren.

    Die Corona-Pandemie und die daraus resultierende Unterbrechung von Lieferketten und Geschäftsprozessen sowie die Verlagerung der Arbeitswelt ins Home Office haben die Grenzen und Schwachstellen von herkömmlichen Systemen und IT-Lösungen in Unternehmen klar verdeutlicht. So überrascht es nicht, dass mehr und mehr Führungskräfte den Wert von Knowledge Graphen für sich entdecken und über die Implementierung bzw. Erweiterung entsprechender Systeme nachdenken. Die Mehrheit der befragten IT-Entscheidungsträger (89%) verfügt über einen konkreten Plan, die Nutzung von Knowledge Graphen in den nächsten 12 Monaten auszuweiten.

    Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick:

    – Die Mehrheit der Befragten (88%) sind der Überzeugung, dass sich der Einsatz von Knowledge Graphen positiv auf den Gesamterfolg des Unternehmens auswirkt. Dazu zählen Produktivität (96%) und die Genauigkeit und Prozessoptimierung von Machine-Learning-Verfahren (92%).
    – Fast alle Befragten (97%) geben an, dass das Potential von Knowledge Graphen in ihrem Unternehmen noch nicht ausgeschöpft ist. Insbesondere bei der Optimierung von Prognosen (Forecasting) und Analysen wird daher eine intensivere Nutzung erwartet.
    – Zu den drei wichtigsten Gründen für die Implementierung von Knowledge Graphen gehören die Verbesserung von Systemen für Machine-Learning-Verfahren und künstliche Intelligenz (60%), die Erschließung neuer Einnahmequellen (50%) und die Verknüpfung von Datensilos (50%), um Informationen zugänglich zu machen (Abb. 1).
    – Die größten Barrieren für den Einsatz von Knowledge Graphen sehen die Befragten in starren Datenmodellen (53%), bereichsübergreifenden Buy-Ins (52%), Datenklassifizierung und -architektur (51%) sowie dem allgemeinen Fachkräftemangel (51%) (Abb. 2).

    Neo4j Knowledge Graph Quick Start
    Um Unternehmen und Kunden beim Einsatz von Knowledge Graphen zu unterstützen, hat Neo4j das Knowledge Graph Quick Start Programm ins Leben gerufen. Damit sind Unternehmen in der Lage innerhalb von nur acht Wochen einen Knowledge Graphen zu nutzen. Die Neo4j-Experten greifen dabei auf vorgefertigte, anpassbare Solution Frameworks mit erprobtem Code, Modellen und Komponenten zurück und können so schnell domain-spezifische Knowledge Graphen erstellen – unter anderem im Bereich Finanzen, Supply Chain und Compliance sowie für die Verarbeitung von Kunden-, Mitarbeiter- und Patientendaten. Der Neo4j Professional Service umfasst:

    – Installation und Konfiguration von Neo4j
    – Bereitstellung von Solution Frameworks und Anpassung von Datenmodellen
    – Umwandlung der Daten in ein semantisches Format
    – Datenbereinigung, Anwendung von Constraints und Entitätsauflösung
    – Einsatz von Graph-Analytik und Machine Learning zur Vervollständigung des Knowledge Graphen
    – Performancetests für optimale Ergebnisse

    Neo4j wird unter anderem vom International Consortium of Investigative Journalists (ICIJ) für die Analyse der FinCEN Files Datenleaks genutzt. Bereits 2016 konnte die internationale Vereinigung von Journalisten mit Hilfe von Neo4j den Finanzskandal rund um die Panama Papers aufdecken. Die Enthüllungen führten in 22 Ländern zu Strafgeldern und Steuer-Nachzahlungen von rund 1,2 Milliarden US-Dollar. Bis heute laufen in mehr als 82 Ländern Verfahren auf Verdacht von Steuerhinterziehung. Für die Berichterstattung über die Panama Papers gewann das ICIJ 2017 den Pulitzer Preis.

    Den Report „Technology Executive Priorities for Knowledge Graphs“ finden Sie auf der Neo4j Webseite. Mehr über den Einsatz von Knowledge Graphen (z. B. NASA, ICIJ, Deutschem Zentrum für Diabetesforschung DZD, ATPCO, BMO Financial Group) erfahren Sie in den Neo4j Use Cases sowie auf der digitalen Veranstaltung Neo4j Connections.

    *Über den Report
    Die Umfrage „Technology Executive Priorities for Knowledge Graphs“ von Pulse und Neo4j wurde vom 17. Juli bis zum 7. August 2020 durchgeführt. Befragt wurden 100 leitende Führungskräfte weltweit aus dem Technologiesektor. 85% der Befragten sind in Unternehmen mit mehr als 10.000 Mitarbeitern tätig.

    Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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    Bildquelle: Neo4j/Pulse

  • Neo4j Streams für Echtzeit-Integration in Apache Kafka

    Neo4j Streams für Echtzeit-Integration in Apache Kafka

    Neo4j Streams Connector für Kafka and Confluent-Plattform ermöglicht unmittelbaren Einblick in vernetzte Event-Streams

    München, 2. Oktober 2019 – Neo4j, Anbieter der führenden Graphdatenbank, kündigt die Integration seiner Graphdatenbank mit Apache Kafka® und der Confluent®-Plattform an. Mit Neo4j StreamsTM lassen sich Kafka Event-Streams in Neo4j verknüpfen, um schneller auf Ereignisse reagieren zu können. Die Erweiterung des Neo4j-Servers ist ab sofort für alle Neo4j und Kafka-Anwender verfügbar.

    Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform, mit der riesige Mengen an Datenströmen in Echtzeit verarbeitet werden können. Der neue Neo4j Sink Connector in Neo4j Streams unterstützt die nahtlose Integration von Neo4j, Kafka und Confluent Technologien. Die Event-Streams in Kombination mit der leistungsstarken Analytik der Graphdatenbank ermöglicht umfassende Korrelationen in Echtzeit und bietet Unternehmen ein hohes Maß an Flexibilität sowie Innovationspotential. Kunden können Neo4j Streams für unterschiedliche Echtzeit-Anwendungen nutzen, beispielsweise bei der Betrugserkennung, im Knowledge Graph oder bei der Erstellung eines 360-Grad Kundenprofils.

    Mit der Integration stellt Neo4j Change Events in Kafka bereit. Dadurch können sich Drittanwendungen und nachgelagerte Systeme aktualisieren. Zudem lassen sich Aufrufe hinzufügen, um Daten von Kafka zu empfangen und zu versenden und so auf Events zuzugreifen. Anwender der Graphdatenbank können darüber hinaus Ereignisse aus Kafka laden und diese in ein Graphmodell umwandeln bzw. importieren (z. B. Change Data Capture (CDC) oder Data Sink).

    Der Neo4j Sink Connector ist von Confluent als Verified Gold Level-Lösung verifiziert (Confluent Verified Integrations Program). Damit ist sichergestellt, dass der Konnektor alle technischen und funktionalen Anforderungen der Kafka Connect API erfüllt. Diese Open-Source-Schnittstelle ermöglicht die Anbindung von Kafka an externe Systeme wie Datenbanken. Die Kompatibilität zur Kafka Connect API bietet eine bessere Benutzbarkeit für Anwender, höhere Skalierbarkeit und zuverlässige Integration mit der Confluent-Plattform. Dazu gehört neben Schema Registry und Control Center auch die Confluent Cloud, ein vollständig verwalteter Daten-Streaming-Dienst basierend auf Kafka.

    Fawad Zakariya, SVP of Business and Corporate Development bei Neo4j, baut das umfassende Ökosystem für Graphdatenbanken weiter aus: „Die Integration der beliebtesten Streaming-Plattform mit der leistungsstärksten Graphdatenbank stellt einen echten Mehrwert für Neo4j Unternehmenskunden dar. Unternehmen müssen in Echtzeit auf Ereignisse reagieren können, um beispielsweise Betrugsfälle aufzudecken und Kundenverhalten kontextbezogen zu analysieren. Mit der Integration stehen ihnen nun neue Wege offen, innovative und intelligente Anwendungen zu entwickeln und umfassenden Daten-Kontext mit Echtzeit-Streaming-Daten zu kombinieren.“

    „Daten sind für Unternehmen nur dann wirklich wertvoll, wenn sie in der Millisekunde, in der sie erzeugt werden, auch genutzt werden können“, so Simon Hayes, Vice President of Corporate and Business Development bei Confluent. „Das ist auch der Grund, warum rund 60% der Fortune-100-Unternehmen eine Event-Streaming-Plattform in den Mittelpunkt ihrer Geschäftsabläufe stellen. Durch die Integration mit Neo4j Streams können Kunden die Zusammenhänge zwischen Ereignissen unmittelbar erkennen, die Daten in einen Kontext und so schneller handeln.“

    Neo4j Streams ist für alle Neo4j Enterprise Edition- und Confluent-Kunden verfügbar. Alle Kunden der Neo4j Enterprise Edition erhalten zudem umfassenden Support. Weitere Informationen finden Sie unter: www.neo4j.com/confluent.

    Über Neo4j:
    Neo4j ist die führende Graph-Plattform, die Unternehmen wie Airbus, Comcast, eBay, NASA, UBS, Walmart entscheidende Innovationen und Wettbewerbsvorteile bietet. Tausende von Community- Projekten sowie mehr als 300 Kunden erschließen vernetzte Daten mit Hilfe von Neo4j, um Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es Anwendungen, die mit Neo4j entwickelt wurden, die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von künstlicher Intelligenz, über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zum Stammdatenmanagement. Weitere Informationen unter Neo4j.com und @Neo4j.

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    Bildquelle: Neo4j