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图数据科学深耕数据价值,推进企业数字化进程
Sep 6, 2022  来源:图数据科学  作者:Neo4j大中华区总经理 方俊强


      随着社会数字化程度的不断加深,数据量呈爆发式增长,数据关系也日益复杂。在企业的数字化进程中,基础的原始数据管理已经无法满足将海量数据转化为高价值数据资产的需求。没有关系,数据或将毫无意义,关注并挖掘数据背后的关系成为实现数据价值的关键所在。

       同时随着数据量变大,预测信号在大数据噪声中丢失,传统的数据处理方法无法揭示和有效使用数据关联。而图技术最重要的贡献在于帮助企业发掘数据中没有被意识到或者认为不存在的隐藏关系和模式。据Gartner分析,50%有关AI的咨询都涉及图技术的使用。

   
Neo4j大中华区总经理方俊强

       “让数据自己说话”的图数据科学

       图数据科学让连接的数据“自己说话”,利用数十亿甚至数万亿数据点之间的关联确定什么是重要和有意义的。关联以知识图谱的方式呈现,并在知识图谱上运行,获得可解释的结果、数据以及算法,从而进行预测,以实现数据价值的最大化。

       图数据科学通过知识图谱在关联数据中确定所寻找的模式,图算法使用无监督的机器学习识别关联、异常和趋势,而图原生机器学习(Graph Native Machine Learning) 使用嵌入方法来了解图中未知的重要功能。此外,图数据科学通过训练图内监督机器学习的模型来预测链接、标签和缺失数据,并提供快速、成熟、可扩展的服务。

       作为图技术的市场领导者,Neo4j图数据科学旨在帮助企业理解数据关系,让数据科学家通过综合的图分析技术挖掘数据价值,解答之前难以解决的问题。

       Neo4j图数据科学以图技术为基础,提供比传统技术更好的预测。作为一个统一的数据科学平台,Neo4j图数据科学可兼容用户的生态系统,轻松与企业的数据仓库、AutoML等集成,是目前唯一提供支持、可扩展性、细粒度安全性、MLOps和混合部署的平台。Neo4j图数据科学拥有业界最健全的超65种图算法,已被广泛采用并大规模实施,轻松处理数千亿个节点和关系,应用覆盖欺诈检测、市场推荐、客户360以及供应链和物流等诸多领域。

       更有效地检测欺诈 

       使用Neo4j图数据科学进行欺诈检测,能够从真实的匿名客户数据集收集数据,87%以上的欺诈风险被检测到。。企业可以在不更改机器学习管道的情况下从已有数据中检测出更多的欺诈行为。通过这种方式分析历史数据,也许会发现尚可追回的欺诈行为,从而增加收入。一旦发现欺诈迹象模式,可将其纳入实时运营欺诈检测系统,以避免未来造成此类损失。

       丹麦商务局(Danish Business Authority)采用Neo4j图数据科学来正确识别存在欺诈行为的账户持有人,欺诈检测增加300%,提升10%的正确率(行业标准 < 1%),并在减少错误率的同时支付流增加了150%。丹麦商务局首席顾问Marius Hartman表示:“由于习惯了某些地址或名称,客户的欺诈检测会有风险,导致只强调普通欺诈而忽略高明的欺诈。这些高明的欺诈往往不容易被发现。”

       精准细分市场推荐

       全球领先的制药公司阿斯利康(AstraZeneca)在将新药推向市场时,面临寻找合适患者并教育潜在受众市场的挑战。阿斯利康全球商业IT洞察与分析高级总监Joseph Roemer说:“我们使用图算法来查找具有特定旅程类型和模式的患者,然后找到其他相近和相似的患者。”

       借助Neo4j图数据科学,阿斯利康从为期三年的健康记录中摄取4B+数据点,通过图嵌入成功获取患者身份的独特原型,并基于网络结构识别重要意见领袖,从而更加精准地锁定目标患者,充分发挥受众数据的价值,为市场推广提供可靠的依据。

       深度理解客户

       Neo4j帮助美国媒体集团Meredith Corporation向仅由数十亿第一方和第三方cookie识别的匿名用户开展营销。Neo4j图数据科学确定了1.63亿个唯一的用户画像,使用中心性算法识别角色,通过图嵌入降低复杂性,实现了个人画像访问量增加500%,接触点长度增加1621%,同时使客户理解力提升了20-30%,帮助该集团更好地了解客户并开展高效营销。

       Meredith Corporation高级数据科学家Ben Squire表示:“图数据的价值存在于数据点之间的关系所讲述的故事中。图数据本身就可以直观地讲述一个故事,它可以提供即时洞察力,而这是行和列数据格式无法实现的。”

       应对物流和供应链挑战

       海事软件公司OrbitMI公司面临根据距离、成本和内部逻辑规划海上航线的挑战。Neo4j图数据科学帮助客户配备具有寻路功能的亚秒级路由,利用Louvain算法完成属地制图,并提供可以识别具有相似性的备选方案。最终帮助OrbitMI完成了具备亚秒级响应的海上航线规划平台,并在减少6万吨全球碳排放的同时实现高达1200-1600万美元的投资回报。借助Neo4j图数据科学驱动的引擎实现优化全球船队的生产力、收入和可持续性。

       OrbitMI首席营销官David Levy表示:“我们希望创建一个利用人工智能、集成当前和历史AIS位置以及多个数据和API的解决方案。这样的方案无疑需要世界级的基础设施。这正是我们选择 Neo4j 的原因所在。”

       作为全球领先的图数据平台领导者,Neo4j以现代数据科学基础——图技术为根基,为客户提供了一个强大的、可简便集成和扩展的数据科学平台。Neo4j图数据科学通过全面丰富的功能,协助企业挖掘数据背后的潜在价值,推进企业的数字化转型。

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