一致する検索結果がありませんでした。
お探しのものを見つけるために、以下の項目を試してみてください。
Oracle Autonomous DatabaseとOracle Databaseは、統合データベース製品の一部としてグラフデータベースを提供します。これにより、別のデータベースを設定してデータを移動する必要がなくなります。アナリストと開発者は、オラクルが提供するエンタープライズ・グレードのセキュリティ、簡単なデータ取り込み、データワークロードの強力なサポートを活用しながら、銀行取引で不正検出を実行したり、紐づけやデータへのリンクを見つけたり、スマート・マニュファクチャリングのトレーサビリティを向上させたりできます。
オラクルのグラフデータベースを使用することで、アナリストは関係を調査し、データ内の紐づけ情報を発見することが容易になります。オラクルは、グラフ分析を簡素化するために、さまざまなグラフ構造のサポート、強力なアルゴリズムの導入、結果の直感的な視覚化を支援する各種手段を提供します。
オラクルがリーダーに選出されています。
リレーショナルデータをグラフモデルに簡単に変換し、視覚化できます。
分析を実行し、複雑なメタデータやリンクトデータを表示できます。さまざまな標準への対応、60近くのグラフアルゴリズム、人気のあるノートブックのサポートにより、プロパティグラフおよびRDFナレッジグラフの作成と探索が合理化されます。
データ記述言語またはマッピング言語を使用して、リレーショナルデータをグラフ構造としてモデル化します。ステートメントを使用して、テーブルやビューをプロパティを含むノードとエッジにマッピングしたり、パッケージを使用してそれらを他のグラフ構造にマッピングしたり、ネイティブのグラフファイル形式またはコンマ区切りファイルからデータを並行して直接ロードしたりできます。
Oracle Databaseの機能を使用してグラフをロード、復元、エクスポートできるため、グラフ管理が簡単になります。インタラクティブなグラフツールでは、自動的に作業が保存され、アナリストは分析レポートまたはジョブをスケジューリングできます。
高度にスケーラブルな並列動作のインメモリ・グラフ・サーバーでグラフを分析およびクエリすることで、1秒未満のクエリ応答時間が実現します。インタラクティブなグラフクエリは、インメモリ分析サーバーで実行することも、Oracle DatabaseおよびOracle Autonomous Databaseのグラフデータに対して直接実行することもできます。
Oracle Database、Oracle Autonomous Database、サードパーティ機能、オープンソース機能と幅広く統合できるため、グラフ分析の適用と利用がより簡単になります。ネイティブのグラフ言語、SQL、Java、およびPythonを使用して、エンタープライズ・グレードのデータ管理インフラストラクチャ上のアプリケーションにグラフを統合できます。
SQL、ネイティブのグラフ言語、JavaおよびPython API、Oracle Autonomous Database機能を使用して、グラフを作成、クエリ、分析します。
60近くの構築済みアルゴリズムを使用して、関係を探索できます。アルゴリズムには、経路探索、ランキング、コミュニティ検出などの一般的なグラフ分析が含まれています。オントロジーを使用して、ドメイン内の事実と関係を表現できます。
紐づけを簡単にデータ内に表示して、顧客の動向などのインサイトを発見したり、不正を検出したりできます。
インタラクティブなツールを使用して、分析結果を公開および共有できます。人気のあるノートブックに組み込まれたネイティブのグラフ・インタープリターは、幅広い分析ワークフローをサポートしています。
きめ細かいセキュリティ、高い可用性、簡単な管理、ビジネス・アプリケーション内の他のすべてのデータとの統合などを実現します。
高度なマルチレベルのアクセス制御を使用して、グラフ、頂点、エッジ、RDFトリプルのきめ細かいセキュリティを確保できます。
グラフおよびグラフクエリ言語の表現と定義に関して、該当するISO標準およびWorld Wide Web Consortium標準との整合性を期待できます。オラクルは、RDF、OWL、SPARQLクエリ言語標準を実装しており、SQL/PGQの標準化を積極的にサポートしています。
Oracle Graph Server and Clientを使用すると、ユーザーはOracle DatabaseおよびOracle Autonomous Database内でグラフを使用できます。これには、プロパティ・グラフ・クエリと分析のための高速インメモリ並列サーバーやSPARQLクエリを実行するためのRDFグラフサーバーとクエリUIが含まれています。また、グラフAPIを操作するためのコマンドラインシェル、PGQLクエリを実行するSQLclのプラグイン、Apache Zeppelinノートブックのインタープリター、グラフ視覚化ツールなどのクライアント・コンポーネントも含まれています。
「Oracle Databaseにより、あらゆるデータを対象に信頼できる単一情報源を確保し、グラフとリレーショナルの両方の形で利用できるようになります。当社にとっては最適な選択肢です。さらにPGQLを追加すると、簡単でありながら非常に強力なグラフ分析を行うことができます。疑わしいアクティビティの特定は、当社のビジネスにとって極めて重要です。Oracle Graph Databaseを使用すると、一層卓越したパフォーマンスが得られます。オラクルのグラフ機能を使用することで、以前は数分、数時間、ときには数日かかっていたクエリが1秒未満で実行できるようになりました。不正防止アラートを決まった時間に配信するという面では大幅に向上しています。これにより、数多くの真のビジネス価値が得られています。」
Paysafe Group、データベース管理責任者、Yavor Ivanov氏すべての銀行口座のグラフを作成し、簡単なグラフクエリを実行して、犯罪行為を示す情報を伴うすべての顧客を見つけます。
RDFグラフを使用して、部品の製造名が同じ品目を示しているのか、品目同士が関連しているか、または品目が類似していて互いに交換して使用できるかを判断するのに役立つメタデータレイヤーを作成します。グラフデータベースを使用して、さまざまな製造部品間のすべての関係を紐づけ、グラフアルゴリズムを使用して紐づけ情報と関連情報を強調表示します。
データライフサイクルのさまざまなステップは、グラフのエッジをたどり、頂点ごとに追跡して状態を把握できます。データのパスをたどることで、情報が最初に存在した場所、コピーされた場所、利用された場所を確認できるため、データの専門家はGDPRの要求事項を満たすことができます。
顧客と顧客が購入する製品との関係をグラフデータベースに配置し、推奨製品を見つけるためのアルゴリズムを、データを介して迅速かつ簡単に実行できます。
機械学習モデルを構築するには、拡張データが必要です。拡張データを作成するには、グラフデータベースにロードされたデータセットに対してグラフアルゴリズムを実行し、機械学習に使用できる強化されたデータを作成します。
Oracle Database 21cでは、Graph Server and Client Kitを使用してグラフ機能を簡単にインストール、構成、導入できます。この簡素化されたパッケージを使用すると、プロパティグラフ・アプリケーションの導入と開発が容易になります。また、このパッケージには、RDFグラフをクエリするためのネイティブのSPARQLエンドポイントが含まれています。