從大數據到圖數據：讓數據說話進化到說故事
圖數據是近年來成長最快速的數據庫技術，Neo4j 為全球 No.1 圖數據技術領導廠商，更是全球市占第一的圖形化數據庫，現已有近千家企業，包含數百家財富 500 強公司、政府機構和非政府組織使用其服務。
大數據時代，數據無時無刻不斷的增長，一般統計型的數據分析擅長於圖表（chart）的顯示與理解，也就是讓數據說話，而進一步要讓龐大的數據訴說完整的故事，則需要運用圖數據（graph）將數據與數據間的關係進行關聯，展開多元數據的應用探索。
優勢及功能
詐欺檢測
銀行和保險公司每年因欺詐導致數十億美元損失，以往的檢測機制使用離散分析，極容易受誤報和漏報影響，詐欺集團不斷的變換新手法，利用離散分析的弱點閃避系統的死角。圖數據提供新的方法，通過先進的上下文分析，能夠準確發現欺詐團夥和其他複雜詐騙，這使圖數據演算法分析能夠即時阻止高級欺詐手段。
> 全球應用實例－財金 500 強金融服務公司
即時推薦引擎
針對零售、服務、媒體及社交等領域，提供具有極強針對性的即時建議，對於實現企業價值最大化和保持競爭力至關重要；與其他業務數據不同，這些建議必須能夠進行歸納並和上下文關聯，最終使用者才會認可其相關性。圖數據將客戶的瀏覽行為和人口統計特徵與購買歷史相結合，即時分析他們當前的選擇，並馬上提供相關建議，力求趕在潛在客戶點擊競爭對手網站之前提供所有最佳建議。
> 全球應用實例－eBay
知識圖譜
傳統標準的搜尋方法獲得的結果隨機性強、效果有限、品質不高，需要反覆重新定義關鍵字詞，直到最終找到真正需要的資訊， 隨著使用者逐步查找才能夠理解使用者意圖的上下文搜尋，這種方式使得搜尋的局限性明顯增加。 具有基於圖數據關聯搜尋能力的知識圖譜，為未來出現於應用程式和更多設備中的關鍵技術，更加精準度搜尋結果，大幅提升使用者體驗滿意度。
> 全球應用實例－NASA 美國太空總署
供應鏈管理
供應鏈管理是動態的，多樣的變化活動讓瓶頸可能出現在任何地方。 而其挑戰在於，傳統資料庫生成的主數據和詳細資訊缺乏即時、準確的訊息處理能力。 使用圖資料庫可以實現 360 度檢視的全域存儲，從而有效管理和利用供應鏈管理數據關聯，數據源隨時間變化時，圖模型更容易進行演算，除了實現靈活性能且易於擴展，無論數據集規模有多大，都能即時決策。
> 全球應用實例－美國陸軍
物料管理
物料清單（BOM）流程並未因數位化轉型時代而消亡，它仍然是製造流程的關鍵所在，但是新的製造數據無處不在，電子表單和孤立的數據難於管理和即時協作，面臨多專業產品以及全新設計-製造工作流程的挑戰，已經成為障礙。採用靈活的圖數據模型，原生圖儲存的互連主數據既不是純線性結構也不是層級結構，可以在需求隨時間變化時方便進行主數據調整。
> 全球應用實例－日本汽車製造商
身份和訪問管理
身份和訪問管理（IAM）解決方案儲存有關各種身分和資源資訊，誰可以進行規則管理或操作何種資源，傳統上身份和權限管理使用目錄服務，隨著其數據集的增大而變得緩慢。圖數據資料庫可以儲存複雜的、緊密關聯的控制結構，可跨越數十億個身分和資源，每秒可以分析數百萬個關係的引擎，大型複雜結構的圖資料庫存取在數毫秒內完成。
> 全球應用實例－挪威電信
企業級平台架構
Neo4j 是目前唯一原生圖數據庫，具備高安全性、高可用度、可擴展性，符合 ACID 規範的企業級圖數據庫（GDB）；在處理大量複雜數據較傳統關聯式資料庫（RDB） 速度快 1000 倍以上，數秒內完成數億個數據節點（node）解析及探索，支援超過 70 種圖演算法，為最佳數據科學分析平台，適用機器學習與預測分析，是企業邁向生成式 AI 的絕佳捷徑。
主要優勢
- 各界唯一各項肯定：Gartner 預測 2025 年圖形技術將用於 80% 的數據分析創新，Neo4j 連續蟬聯 DB-Engines ranking No.1，Forrester Wave™ 評 Neo4j 為圖形數據平台領導者。
- 最佳生成式 AI 訓練：圖形數據具備帶有關係性的描述語意，讓 AI 在學習或解讀時更為容易，可以生成使用者能夠直接理解的文字內容，適合訓練需要理解複雜關係的 AI 模型。
- 強大的技術支援：Neo4j 由 25 萬名開發人員、數據科學家和架構師組成，以及 Neo4j 技術認證精誠資訊在地技術支援