PM Forum 2017
24.10.17 - 25.10.17
In Nürnberg

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24.10.17 - 25.10.17
In Nürnberg

10. gfo-Jahreskongress
25.10.17 - 26.10.17
In Düsseldorf

Google Analytics Summit 2017
09.11.17 - 09.11.17
In Hamburg

Data Driven Business 2017
13.11.17 - 14.11.17
In Berlin


Die ideale Technologie, um Datenvernetzungen erfolgreich zu nutzen, sind Graphdatenbanken.

Die Angebote von Google, LinkedIn, Facebook und PayPal haben trotz aller Unterschiede zwei fundamentale Gemeinsamkeiten. Zum einen sind sie alle Marktführer in ihrem jeweiligen Feld und zum anderen basiert diese Marktführerschaft auf einem veränderten Umgang mit Daten. Anstatt mit Datensätzen von isolierten Informationen zu arbeiten, wanderte der Fokus auf die Verbindungen zwischen den Daten. Das Datenmodell eines Graphen stand fortan im Mittelpunkt. Dadurch konnten die Unternehmen innovative Produkte oder verbesserte Versionen bestehender Angebote entwickeln.

Google und Paypal – am Anfang war der Graph
 

Zum Beispiel bestand die Schlüsselinnovation des Suchmaschinenbetreibers Google in dem berühmten Page Rank. Im Gegensatz zu vielen konkurrierenden Suchmaschinen der damaligen Zeit bestimmte Google die Wichtigkeit einer Website anhand vorhandener Verlinkungen. Dies lieferte den Anwendern relevantere und zielführende Ergebnisse. Damit war der Grundstein für die heute dominierende Rolle von Google gelegt.

Ein anderes Beispiel setzt Paypal mit seinem Dienst für Online-Zahlungen. Mehrere Finanzunternehmen versuchten erfolglos groß angelegte Zahlungsplattformen zu etablieren. Einer der Gründe lag unter anderem in der mangelhaften Betrugsbekämpfung. Paypal hingegen nutzte Analyse- und Kontrollmechanismen der etwas anderen Art und konzentrierte sich auf das gesamte Zahlungsnetzwerk. Mit Graphanalysen konnte das Betrugsmanagement von Paypal verdächtige Verknüpfungen im Zahlungsverkehr einfacher identifizieren.

Das Innovationspotenzial von Datenvernetzungen
 

Die ideale Technologie, um Datenvernetzungen erfolgreich zu nutzen, sind Graphdatenbanken. In ihnen lassen sich Daten und deren Beziehungen schnell und einfach modellieren und abspeichern. Abfragen, die in anderen Datenbank-Technologien noch Minuten oder gar Stunden dauerten, liefern jetzt in Millisekunden das Ergebnis. In dem Bericht „IT Market Clock for Database Management Systems“ vom September 2014 sieht Gartner in der Graphanalyse sogar ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal für Unternehmen, die datenbasierte Entscheidungen treffen.

Die angesprochenen Internetriesen mussten ihre eigenen Systeme in vielen Mannstunden mühsam intern entwickeln und pflegen. Heute dagegen können Unternehmen jeder Branche auf kommerzielle Datenbank-Engines wie Neo4j von Neo Technology zurückgreifen.

Als Ergänzung zu relationalen Datenbanken nutzen Startups, mittelständische Betriebe und Großunternehmen Neo4j für neuartige Angebote unter anderem in den Bereichen Echtzeit-Empfehlungen, Stammdatenmanagement, graphbasierte Suchen oder Identitäts- und Zugriffsmanagement.

www.neo4j.com

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