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Questions tendances

Base de données orientée graphe d’Oracle

Oracle Autonomous Database et Oracle Database proposent une base de données orientée graphe dans le cadre de l’offre de base de données convergée, ce qui élimine le besoin de configurer une base de données distincte et de déplacer les données. Les analystes et les développeurs peuvent détecter les fraudes dans le secteur bancaire, trouver des connexions et des liens avec les données, et améliorer la traçabilité dans la fabrication intelligente, tout en bénéficiant de la sécurité de niveau entreprise, de la facilité d’ingestion des données et de la prise en charge des charges de travail que fournit Oracle.

Les bases de données orientées graphe d’Oracle permettent aux analystes d’explorer plus facilement les relations et de découvrir les connexions dans les données. Oracle simplifie l’analyse des graphes en fournissant des moyens de prendre en charge différentes structures de graphes, de déployer des algorithmes puissants et de visualiser les résultats de manière intuitive.

The Forrester Wave™ : Plates-formes de données graphiques, T4 2020

Oracle est nommé leader.

Commencez par un graphique dans Oracle Autonomous Database

Convertissez facilement des données relationnelles en un modèle graphique, puis visualisez-le.

Présentation de la base de données orienté graphe d’Oracle

Découvrez comment la base de données orienté graphe d'Oracle facilite l'exploration des relations et la découverte de connexions dans les données en prenant en charge différentes structures de graphes, des analyses puissantes et une visualisation intuitive.

Base de données orientée graphe et technologies graphiques

Base de données orientée graphe complète

Prise en charge de différentes structures de graphes

Effectuez des analyses, représentez des métadonnées complexes et des données liées, et rationalisez la création et l’exploration de graphiques de propriété et de connaissances RDF avec la prise en charge des normes, près de 60 algorithmes de graphes et d’ordinateurs portables populaires.

Créer des graphiques à partir de données relationnelles

Modéliser les données relationnelles sous forme de structures graphiques via des langages de description de données ou de mappage. Utiliser des instructions pour faire correspondre des tableaux et des vues à des nœuds et des arêtes ayant des propriétés, utiliser des paquets pour les faire correspondre à d’autres structures de graphiques, ou charger directement des données à partir de formats de fichiers de graphiques natifs ou de fichiers séparés par des virgules en parallèle.

Gérer facilement les graphiques

Rationaliser la gestion des graphiques en utilisant les fonctionnalités d’Oracle Database pour charger, restaurer et exporter des graphiques. Les outils graphiques interactifs enregistrent automatiquement le travail et permettent aux analystes de planifier un rapport d’analyse ou une tâche.

Accéder aux données plus rapidement

Analyser et interroger des graphiques dans un serveur graphique en mémoire, parallèle hautement évolutif pour des temps de réponse de l’ordre de la sous-seconde. Les requêtes graphiques interactives peuvent s’exécuter dans le serveur d’analyse en mémoire ou directement sur les données graphiques dans Oracle Database et Oracle Autonomous Database.

Intégration avec Oracle et des outils tiers

L’intégration étendue avec Oracle Database, Oracle Autonomous Database et des fonctionnalités tierces et open source simplifient l’application et l’utilisation de l’analyse graphique. Utiliser des langages graphiques natifs, SQL, Java et Python pour intégrer des graphiques dans des applications sur une infrastructure de gestion de données de niveau entreprise.


Analyse graphique complète

Rechercher des graphiques pour découvrir des liens

Utiliser SQL, les langages graphiques natifs, les API Java et Python et les fonctionnalités d’Oracle Autonomous Database pour créer, interroger et analyser des graphiques.

Analyser les relations

Explorer les relations avec près de 60 algorithmes prédéfinis. Les algorithmes comprennent des analyses graphiques courantes telles que la recherche de chemin, le classement et la détection de la communauté. Utiliser des ontologies pour représenter des faits et des relations dans un domaine.

Visualiser des graphiques pour prendre des décisions commerciales

Afficher facilement les connexions dans les données pour découvrir des informations telles que les tendances clients, la détection des fraudes, etc.

Simplifier la collaboration

Utiliser des outils interactifs pour publier et partager les résultats d’analyse. Les interpréteurs de graphes natifs des notebooks populaires prennent en charge un large éventail de flux de travail analytiques.


Évolutivité et sécurité au niveau de l’entreprise

Prévoir des capacités au niveau de l’entreprise

Obtenir une sécurité fine, une haute disponibilité, une facilité de gestion, une intégration avec toutes les autres données dans les applications métiers, etc.

Sécuriser les données graphiques de manière fiable

Bénéficier d’un contrôle d’accès multi-niveaux sophistiqué pour une sécurité fine des graphiques, des sommets, des arêtes et des triplets RDF.

S’aligner sur les normes mondiales

Prévoir un alignement sur les normes ISO et Worldwide Web Consortium applicables pour la représentation et la définition des graphiques et des langages de requête de graphiques. Oracle met en œuvre les normes des langages de requête RDF, OWL et SPARQL, et soutient activement la normalisation SQL/PGQ.


Téléchargements de graphiques Oracle

Oracle Graph Server and Client permet aux utilisateurs d’utiliser des graphiques dans Oracle Database et Oracle Autonomous Database. Il comprend un serveur parallèle à grande vitesse, en mémoire, pour la requête et l’analyse des graphes de propriétés, un serveur de graphes RDF et une interface utilisateur de requête pour exécuter des requêtes SPARQL, et des composants clients tels que des shells en ligne de commande pour travailler avec l’API des graphes, un plugin pour SQLcl pour exécuter des requêtes PGQL, des interprètes pour le portable Apache Zeppelin, et un outil de visualisation des graphes.

Oracle Graph Server and Client comprend :

  • Graph Server
  • Graph Client
  • Graph Client for Apache Zeppelin
  • Graph HDFS Connector
  • PGQL Plugin for SQLcl
  • RDF Server and Query UI
Logo Paysafe

Paysafe s’attaque à la fraude financière avec la base de données orientée graphe d’Oracle

« Oracle Database est un excellent choix car nous pouvons avoir une seule source de vérité pour toutes nos données, à la fois graphiques et relationnelles. L’ajout du langage PGQL en plus de celui-ci nous permet une analyse graphique simple mais très puissante. L’identification des activités suspectes est une mission essentielle pour notre entreprise. Oracle Graph Database offre des performances exceptionnelles à cet égard. Les requêtes qui prenaient auparavant des minutes, des heures ou même des jours s’exécutent désormais en sous-secondes avec les fonctionnalités graphiques d’Oracle. Les améliorations apportées à la diffusion des alertes anti-fraude dans les délais sont de l’ordre de grandeur. Cela apporte beaucoup de valeur commerciale réelle. »

Yavor Ivanov, responsable de l’administration des bases de données, Paysafe Group

Base de données orientée graphe - Cas d’utilisation

  • Détection du blanchiment d’argent pour les services financiers

    Créez un graphique de tous les comptes bancaires, puis exécutez une simple requête graphique pour trouver tous les clients qui ont des informations révélant une activité criminelle.

    Lire l’eBook (PDF)

  • Gestion des données de base dans la fabrication

    Utilisez un graphique RDF pour créer une couche de métadonnées qui aide à déterminer si les noms de fabrication des pièces indiquent le même article, si les articles sont liés ou si les articles peuvent être utilisés de manière interchangeable en raison de leurs similitudes. Utilisez une base de données orientée graphe pour connecter toutes les relations entre les différentes pièces de fabrication et mettre en évidence les connexions et les informations pertinentes à l’aide d’algorithmes graphiques.

  • Suivi du lignage des données pour le RGPD

    Les différentes étapes du cycle de vie des données peuvent être suivies et parcourues, sommet par sommet, en suivant les arêtes dans un graphique. Suivez le cheminement des données, voyez où les informations résidaient à l’origine, ont été copiées et utilisées, afin que les professionnels des données puissent répondre aux demandes du RGPD.

  • Recommandations de produits en marketing

    Les relations entre les clients et les produits qu’ils achètent peuvent être présentées dans une base de données orientée graphe. Il devient donc rapide et facile d’exécuter des algorithmes à travers les données pour découvrir des recommandations.

  • Ingénierie de fonctionnalités pour le machine learning

    La construction de modèles de machine learning nécessite des données enrichies, qui peuvent être créées en exécutant des algorithmes de graphes sur un ensemble de données qui a été chargé dans une base de données orientée graphe, et en créant des données enrichies qui peuvent ensuite être utilisées pour le machine learning.

Tarification

Les technologies graphiques d’Oracle sont incluses dans les licences de base de données sur site et dans Autonomous Database.

8 décembre 2020

Utilisation de graphiques pour comprendre les relations avec Oracle Database 21c

James Steiner, vice-président, gestion des produits, Oracle

Oracle Database 21c simplifie l’installation, la configuration et le déploiement des fonctions graphiques avec Graph Server and Client Kit. Ce progiciel simplifié facilite le déploiement et le développement d’applications de graphiques de propriétés et comprend un point de terminaison SPARQL natif pour interroger les graphiques RDF.

Documentation

Produits associés

Oracle Spatial

Analyse et cadres géospatiaux innovants

Oracle Autonomous Database

Base de données à pilotage automatique

Oracle Cloud Infrastructure Data Science

Bibliothèques open source pour créer des modèles ML

Oracle Machine Learning

Machine learning dans la base de données

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