Graphentechnologie

Nutzen Sie das volle Potential der Graphen und transformieren Sie Ihr Unternehmen. Wir beraten Sie gerne!

Was ist eine Graphdatenbank?

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

Beziehungen an erster Stelle

In einer Graphdatenbank stehen die Beziehungen im Mittelpunkt. Sie verbinden die Knoten miteinander und können – ebenso wie Knoten – Eigenschaften tragen, die zum Filtern von Abfragen genutzt werden können. Diese Flexibilität ermöglicht eine umfassende, vernetzte Datenmodellierung.

Effiziente Abfragen

Die Abfrage von Beziehungen ist blitzschnell, da die zu einem Knoten gehörigen Kanten in verketteten Listen gespeichert werden. Egal, ob Sie soziale Netzwerke, Lieferketten oder Empfehlungsmaschinen durchforsten, Graphdatenbanken sind hervorragend dafür geeignet.

Visuelle Einblicke

Graphdarstellungen sind intuitive visuelle Darstellungen. Sie offenbaren Muster, Abhängigkeiten und versteckte Verbindungen, die andere Datenbanken nur schwer erfassen können.

Graphdatenbank vs. Relationale Datenbank: Hauptunterschiede

Technologievergleich
Relationale Datenbanken Graphdatenbanken
Datenmodell Verwenden Tabellen mit festen Schemata die explizite Beziehungen über Primär- und Fremdschlüssel erfordern. Strukturierung von Daten mithilfe von Knoten, Kanten und Eigenschaften die eine dynamische Darstellung von Beziehungen ermöglichen.
Operation In erster Linie für die Speicherung von Tabellendaten und komplexer Verknüpfungen geeignet. Optimiert für das effiziente Traversieren von Beziehungen.
Skalierbarkeit Horizontale Skalierung aber Herausforderungen bei komplexen Abfragen. Skalieren mühelos wenn die Daten wachsen ohne Beeinträchtigung der Leistung.
Leistung Probleme mit tief verschachtelten Abfragen. Exzellent in der Abfrage von vernetzten Daten.
Komfort Erfordert vordefinierte Schemata und komplexe SQL-Abfragen. Setzen auf Flexibilität und Anpassungsfähigkeit.

Modellierung von Graphdatenbanken: Schaffung der Grundlagen

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.

Weitere einzigartige Einblicke durch Graphdatenbanken finden Sie in unserem Blogbeitrag.

Graph Data Science: Gewinnung von Erkenntnissen aus Beziehungen

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.

Generative KI mit einer Graphdatenbank: Brückenschlag zwischen Wissen und Kreativität

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.
Quelle: Neo4j 2023 (GenAI Stack Walkthrough: Build With Neo4j, LangChain & Ollama in Docker)
Headerbild GenAI Consulting

GenAI Consulting

Nutzen Sie den Megatrend für mehr Effizienz und Kosteneinsparungen

Elena Kohlwey
Data Scientist & Data Engineer X-INTEGRATE Software & Consulting GmbH

Wie können wir Ihnen weiterhelfen?

Sie brauchen Unterstützung bei einem Projekt? Fragen Sie gerne ein unverbindliches Erstgespräch an – wir melden uns schnellstmöglich bei Ihnen zurück!

* Pflichtfelder

Wir verwenden die von Ihnen an uns gesendeten Angaben nur, um auf Ihren Wunsch hin mit Ihnen Kontakt im Zusammenhang mit Ihrer Anfrage aufzunehmen. Alle weiteren Informationen können Sie unseren Datenschutzhinweisen entnehmen.

Bitte Captcha lösen!

captcha image
Service

Graphentechnologie: Holen Sie mehr aus Ihren Daten heraus

Graphentechnologie hilft Unternehmen, Daten und Informationen besser zu verstehen und zu nutzen. Sie basiert auf der Darstellung von Daten als Knoten (Entitäten) und Kanten (Beziehungen). Diese Struktur ermöglicht es, die Verbindungen zwischen Datenpunkten zu modellieren und tiefere Einblicke zu gewinnen, die in traditionellen relationalen Datensammlungen oft verborgen bleiben.

Wissen 20.03.24

Einzigartige Einblicke durch Graphdatenbanken

Mit dem Einsatz von Graphdatenbanken erhalten Sie Einblicke, die Ihrem Unternehmen einen echten Wettbewerbsvorteil verschaffen können.

Wissen 23.07.24

Graphdatenbanken in der Supply Chain

Die Lieferkette ist ein komplexes Netzwerk von Lieferanten, Herstellern, Händlern und Logistikdienstleistern, das den reibungslosen Fluss von Waren und Informationen sicherstellen soll. Dabei steht die moderne Supply Chain vor zahlreichen Herausforderungen.

Blog 19.02.25

Knowledge Graphs: vernetzte Daten als Innovationsmotor

Erfahren Sie, wie Knowledge Graphs Datensilos auflösen, Echtzeit-Analysen ermöglichen und AI-basierte Entscheidungen optimieren können.

Blog 28.02.24

DynamoDB starten: Einblicke in AWS Key-Value Datenbank 2

Erfahren Sie in diesem Blogartikel mehr über fortgeschrittene Techniken zur Modellierung von Datenbeziehungen in DynamoDB.

Event Archive 19.07.24

AI & Graph Networking 2024

Treffen Sie am 21. November unsere Expert:innen in Köln beim AI & Graph Networking und erfahren Sie, wie Sie Ihre Geschäftsprozesse mit modernen Technologien optimieren.

Blog 15.02.24

DynamoDB starten: Einblicke in AWS Key-Value Datenbank 1

Erfahren Sie alles über die Grundlagen von DynamoDB, die Kernkomponenten, Schlüsselkonzepte und erfahren Sie, wann der Einsatz von DynamoDB sinnvoll ist.

Blog

Supply Chain Optimierung

Wie die Analyse und Optimierung von Lieferketten mittels Graphdatenbanken für Euch zum entscheidenden Erfolgsfaktor werden kann, erfahrt ihr im Blog.

Blog

[Whitepaper] Google Workspace: Eine sicherere Alternative

Im Whitepaper erfahren, wie die Secure-by-Design- und Secure-by-Default-Architektur von Google Workspace Kund:innen schützt.

Blog 20.02.25

ChatGPT & Co: November-Benchmarks für Sprachmodelle

Entdecken Sie die neuesten Erkenntnisse aus unseren unabhängigen LLM Benchmarks für November 2024. Erfahren Sie, welche großen Sprachmodelle am besten abgeschnitten haben.

Headerbild zu Datenbank Consulting
Service

Individuelle & professionelle Beratung für Ihre Datenbanken

Flexible, sichere und schnell arbeitende Datenbanksysteme bilden als zentraler Bestandteil der Unternehmenssoftware die stabile Grundlage Ihrer täglichen Arbeit. Profitieren Sie jetzt von unserer ganzheitlichen Datenbank-Beratung!

Daten einfach speichern und verwalten mit Google Cloud
Produkt

Looker - Business Intelligence

Mehr als typisches Business Intelligence. Looker bietet eine Data Experience, die Kunden lieben. CLOUDPILOTS ist führender Partner im deutschsprachigen Raum.

Headerbild zu Datenbanken mit Open Source
Technologie 12.11.20

Datenbanken mit Open Source

Jede dynamische Applikation braucht eine Form von Datenbank, um ihre Daten logisch und sortiert speichern zu können. Jedoch gibt es nicht eine One-size-fits-all Lösung, sondern es sollte immer auf den Anwendungsfall geschaut werden, um die passende Wahl zu treffen.

Daten einfach speichern und verwalten mit Google Cloud
Produkt

Looker - Business Intelligence

Mehr als typisches Business Intelligence. Looker bietet eine Data Experience, die Kunden lieben. CLOUDPILOTS ist führender Partner im deutschsprachigen Raum.

Wissen 19.12.23

RAG: GenAI trifft Unternehmenswissen

In der Welt der generativen KI markiert Retrieval Augmented Generation den nächsten Evolutionsschritt. Textgeneratoren werden dabei um den Zugriff auf externe Informationsquellen angereichert.

Blog 19.09.24

Die Zukunft datenbankzentrierter IT-Architekturen

Datenbankzentrierte IT-Architekturen prägen viele Unternehmen. Doch ist dieser Ansatz noch zukunftsfähig? Dieser Artikel beleuchtet die Herausforderungen und Alternativen.

Wüste der Integration
Wissen

Auf Kamelen durch die Wüste der Integration - Teil 2

Für Integrationsprojekte bietet Open Source Framework Apache Camel einige Lösungen. In diesem fortsetzenden Beitrag wird WebSphere Message Broker als alternatives Produkt beleuchtet.

Schweizer Taschenmesser zur Visualisierung der Bündelung von Funktionen
Wissen

Brave New Message Broker

Der WebSphere Message Broker ist das „Schweizer Taschenmesser“ unter den ESB-Produkten der IBM. Im Blogbeitrag möchten wir einige dieser neuen Funktionen und Verbesserungen zur aktuellen Version kurz vorstellen.

Technologie Übersicht

Wir sind Ihr Partner rund um Snowflake

Mit der Snowflake Data Cloud verwalten Sie Ihre Daten zentral an einem Ort. Wir unterstützen und beraten Sie gerne zu Snowflake.

Wissen 30.06.24

LLM-Benchmarks Juni 2024

Unser LLM Leaderboard aus Juni 2024 hilft dabei, das beste Large Language Model für die digitale Produktentwicklung zu finden.

Bleiben Sie mit dem TIMETOACT GROUP Newsletter auf dem Laufenden!