تتمثل إحدى المزايا الأساسية لاستخدام قاعدة بيانات الرسم البياني في القدرة على تقديم العلاقات الموجودة بين مجموعات البيانات والملفات. يرتبط الكثير من البيانات ، وتساعد حالات استخدام قاعدة بيانات الرسم البياني بشكل متزايد في العثور على هذه العلاقات واستكشافها وتطوير استنتاجات جديدة. بالإضافة إلى ذلك ، تم تصميم قواعد بيانات الرسم البياني لاسترجاع البيانات بسرعة.
توفر قواعد بيانات الرسم البياني طريقة أسرع بكثير وأكثر سهولة في النمذجة والاستعلام عن البيانات مقارنة بالطريقة التقليدية قواعد البيانات العلائقية.
يمكن استخدام الخوارزميات عند تحليل الرسوم البيانية. يمكنهم استكشاف المسارات والمسافات بين الرؤوس ، وتجميع الرؤوس ، ومدى ملاءمة القمم. غالبًا ما تفحص الخوارزميات الحواف الواردة وأهمية الرؤوس المجاورة.
تطبيق خوارزميات إلى الرسوم البيانية يسمح للباحثين بتطبيق التعرف على الأنماط والتعلم الآلي والتحليل الإحصائي. عند معالجة كميات هائلة من البيانات ، توفر هذه العملية تحليلًا أكثر كفاءة.
في DATAVERSITY® مقابلةقال غوراف ديشباندي ، نائب رئيس التسويق في TigerGraph ،
"عندما يسألني العملاء عن قواعد بيانات الرسم البياني ، أبقيها بسيطة للغاية. عندما تسمع كلمة "رسم بياني" ، فإن الرسم البياني يساوي "علاقة". لذلك ، في أي وقت تحاول فيه إجراء تحليل للعلاقات ، هذا هو المكان الذي يجب أن تستخدم فيه قاعدة بيانات الرسم البياني. ونظرًا لأننا جميعًا أصبحنا أكثر ارتباطًا ببعضنا البعض - كأشخاص وكمؤسسات وككيانات - فمن المنطقي أن تصبح قواعد بيانات الرسم البياني أكثر بروزًا وأكثر أهمية مع مرور الوقت ".
تم تصميم قواعد بيانات الرسم البياني لتخزين العلاقات ، لذلك يمكن استخدام الخوارزميات والاستعلامات لأداء مهامها في ثوانٍ فرعية بدلاً من دقائق أو ساعات. لا يُطلب من المستخدمين إجراء صلات لا حصر لها ، و آلة التعلم و تحليلات البيانات تعمل بكفاءة أكبر. على الرغم من عدم شهرة قواعد بيانات الرسم البياني بكونها سهلة الاستخدام ، إلا أنها تميل إلى العمل بكفاءة أكبر من قواعد بيانات الرسم البياني أنظمة SQL.
نوعان من الرسوم البيانية للبيانات
هناك نوعان أساسيان من الرسوم البيانية للبيانات: الرسوم البيانية للممتلكات و الرسوم البيانية RDF. يركز الرسم البياني للممتلكات على تكامل البيانات ، بينما يتعامل الرسم البياني RDF مع التحليلات والاستعلام. يتكون كلا شكلي الرسم البياني من نقاط (رؤوس) واتصالاتها بين النقاط (الحواف). ومع ذلك ، هناك العديد من الاختلافات.
تركز الرسوم البيانية الخاصة بالملكية على تكامل البيانات وتستخدم لنمذجة العلاقات بين البيانات. أنها تدعم الاستعلام وتحليلات البيانات على أساس هذه العلاقات. يمكن أن تحتوي رؤوس الرسم البياني للخاصية على معلومات مفصلة عن موضوع ما ، بينما تعبر الحواف عن العلاقات بين الرؤوس.
تم تصميم نموذج إطار وصف الموارد (RDF) لتمثيل البيانات. تحتوي العبارة على ثلاثة عناصر - رأسان متصلان بحافة. يحتوي كل رأس وحافة على معرف مورد فريد (URI) يتم استخدامه لتحديده وتحديد موقعه. يوفر نموذج RDF طريقة لنشر البيانات باستخدام تنسيق موحد مع دلالات محددة جيدًا. تعد شركات الأدوية وشركات الرعاية الصحية والوكالات الحكومية التي تعمل مع الإحصائيات أمثلة على المنظمات التي بدأت في استخدام الرسوم البيانية RDF.
الرسوم البيانية RDF مفيدة بشكل خاص للعرض البيانات الرئيسية (ويعرف أيضًا باسم البيانات الأساسية - الأسماء والعناوين وأرقام الهواتف التي توفر سياقًا للمعاملات) والبيانات الوصفية المعقدة. تُستخدم الرسوم البيانية RDF بشكل شائع للتعبير عن الأفكار المعقدة في مجال ما ، أو عندما تتطلب الظروف دلالات غنية.
حالات استخدام قاعدة بيانات الرسم البياني
نظرًا لأن قواعد بيانات SQL وقواعد بيانات الرسم البياني لها تصميمات مختلفة بشكل كبير ، فإن كل منها يأتي بنقاط القوة والضعف الخاصة به. يمكن استخدام قواعد بيانات الرسم البياني لحل مجموعة متنوعة من المشكلات. فيما يلي بعض حالات استخدام قاعدة بيانات الرسم البياني الشائعة.
كشف الاحتيال المصرفي: يُطلق على أحد أشكال الاحتيال المصرفي اسم "الاحتيال البغل" ، ويتضمن شخصًا يُدعى "بغل المال". يقوم هذا الشخص بتحويل الأموال أو إيداعها في حسابه الخاص ، ثم يتم تحويل الأموال إلى شريك في عملية الاحتيال ، والذي غالبًا ما يكون في بلد آخر.
ستنشئ أنظمة SQL التقليدية تنبيهات فيما يتعلق بالحسابات المشبوهة ، والتي يتم وضع علامة عليها بعد ذلك بواسطة أحد الأشخاص. لسوء الحظ ، نظرًا لمحدودية المعلومات التي تتواصل بها أنظمة SQL حول هذه الحسابات ، يمكن ألا يتم التعرف على السلوك المشكوك فيه.
غالبًا ما تشارك هذه الحسابات معلومات مماثلة (عناوين وأرقام هواتف) مطلوبة لفتح الحسابات. بينما قد يستخدم المجرمون اسمين أو ثلاثة أسماء ، فإنهم عادةً ما يستخدمون رقم هاتف واحدًا وعنوان بريديًا واحدًا. باستخدام الاستعلامات المستندة إلى الرسم البياني ، يمكن للأمان المصرفي التعرف بسرعة على الحسابات التي لها نفس أرقام الهواتف أو العناوين أو اتصالات مماثلة ، ووضع علامة عليها لمزيد من التحقيق.
يمكن أن تستخدم هذه الطريقة نماذج التعلم الآلي التي تم تدريبها لتحديد بغل المال وسلوكياتهم الاحتيالية.
تسويق العملاء: يتمثل أحد الجوانب الرئيسية للتسويق في تحديد ما يريده العميل. في تعتمد على البيانات في بيئة الأعمال ، يدرس المسوقون العلاقات التي تربط العملاء ببعضهم البعض ومع مختلف المنتجات ، فضلاً عن العلاقات الموجودة بين المنتجات المختلفة. (يشتري الفرد اختبار حمل ، ومن نفس المتجر في اليوم التالي يشتري ثلاثة كتب عن كيفية إنجاب طفل سليم). هذا يساعد المسوقين على تحديد ما يريده العملاء. يحاول المسوقون أن يقدموا للعملاء ما يريدون قبل شرائه ، بهدف تحقيق ربح.
اليوم ، جمعت العديد من الشركات المعلومات التالية عن عملائها.
- البيانات الرئيسية: العمر والاسم والجنس والعنوان
- بحث العملاء: النقرات على الويب ، خطوط المرور ، سجلات المكالمات ، إلخ.
- سجل المعاملات: المشتريات ، وقت الشراء ، أنواع المشتريات
- توقعات العملاء: تاريخ الشراء وتاريخ البحث والتخلي عن سلة التسوق وملفات تعريف الوسائط الاجتماعية
بينما تقوم العديد من الشركات بجمع هذه المعلومات ، فإنها غالبًا ما تكون غير قادرة على استخدامها بشكل شامل ، لأن البيانات ليست مترابطة. ومع ذلك ، يمكن دمج هذه البيانات باستخدام تقنية الرسم البياني ، مما يسمح للباحثين بمشاهدة جميع المعلومات المحيطة بالعميل.
باستخدام الرسوم البيانية ، يمكن للمسوقين تطوير فهم أفضل لعملائهم وعلاقات العملاء مع بعضهم البعض ومع المنتجات المختلفة.
بعد تحديد العلاقات التي تربط العملاء ببعضهم البعض ، ومع المنتجات المشتراة ، يمكن لباحثي الرسم البياني تشغيل خوارزميات توفر تنبؤات أكثر دقة حول العميل.
نسب البيانات: مع استمرار نمو حجم البيانات ، أصبحت إدارتها مع ضمان خصوصية البيانات والامتثال للقوانين واللوائح صعبة بشكل متزايد. قد يكون من الصعب للغاية تتبع البيانات ، كما قد يكون تحديد مصدر التغييرات غير المرغوب فيها أمرًا صعبًا. يمكن أن يكون اكتشاف البيانات المخزنة في كل قاعدة بيانات أثناء نقلها وتحويلها مشكلة كبيرة.
قواعد بيانات الرسم البياني ممتازة للتتبع نسب البيانات. تنتقل دورة حياة البيانات عبر مجموعة متنوعة من الخطوات ، ويمكن لقواعد بيانات الرسم البياني اتباعها ، من خلال تتبع الحواف. باستخدام الرسوم البيانية ، من الممكن معرفة كيفية استخدام المعلومات ومكان نسخها ومصدرها الأصلي.
تتبع التصنيع: يجد المصنعون إمكانية التتبع عملية مفيدة للغاية. على سبيل المثال ، قد تحتاج الشركة المصنعة لمصباح يدوي إلى إصدار استدعاء لنموذج مصباح يدوي لأنه يحتوي على مكون معيب تم شراؤه من مصادر متعددة. لكن تحديد مصدر المشكلة والمصابيح الكاشفة المحددة المتأثرة يمكن أن يمثل تحديًا.
تستخدم العديد من شركات التصنيع قاعدة بيانات الإنتاج التي تدير معلومات دفعة المنتج ، ولكن لديها أيضًا قاعدة بيانات البيع بالتجزئة وقاعدة بيانات الشراء وقاعدة بيانات الشحن. هذا الموقف المعقد يجعل من الصعب العثور على جميع المعلومات ذات الصلة وتنظيمها.
تعد قاعدة بيانات الرسم البياني مثالية لربط جميع العلاقات ، ويمكن استخدام خوارزميات الرسم البياني لتسليط الضوء على الاتصالات والمعلومات ذات الصلة.
التحقيقات الجنائية: تم استخدام قواعد بيانات الرسم البياني مؤخرًا لإحداث ثورة في تحليل النشاط الإجرامي. لا يتم استخدام هذا بشكل عام للجرائم الصغيرة الانتهازية ، ولكن للجرائم التي تشمل العديد من الأشخاص المترابطين والشركات والعصابات والمواقع.
يمكن أن توفر الرسوم البيانية وسيلة فعالة لتحديد المجرمين وشبكاتهم. الخوارزميات القائمة على الرسم البياني (مثل تصنيف الصفحة، الذي يستخدم عملية مركزية) لاكتشاف الأفكار المتعلقة بالمواقع ، والبحث عن الأشخاص المهمين ، وتحديد العصابات الإجرامية المحتملة. يمكن للباحثين العثور على "الحلقة الأضعف" في الرسم البياني ، مما يعني الرأس الذي يعتمد عليه الرسم البياني. إذا تمت إزالة هذا الرأس ، فقد ينهار الرسم البياني ككل. هذا لا يعني أن هناك مشكلة ، ولكن تم العثور على محور التنظيم الإجرامي.
مهمة قاعدة بيانات الرسم البياني
• مهمتنا من قواعد بيانات الرسم البياني وحالات استخدام قاعدة بيانات الرسم البياني هو توفير فهم للعلاقات الموجودة بين عناصر البيانات ، وتقديم التحليلات التي يمكن أن تحدد فرص العمل ودعم الأساس لمشاريع الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة. إنها واحدة من أهم الابتكارات التي يتم تطويرها من قواعد بيانات NoSQL ، حيث تقوم بتخزين العلاقات بين كائنات البيانات داخل الكائنات نفسها ، وبالتالي دعم التحليلات التي يكاد يكون من المستحيل إنتاجها بواسطة قواعد البيانات الأخرى.
من الناحية المثالية ، ستعمل قواعد بيانات الرسم البياني جنبًا إلى جنب مع قاعدة بيانات SQL - والتي لا تزال العمود الفقري للبيانات المختارة لمعظم المؤسسات.
الصورة المستخدمة بموجب ترخيص من Shutterstock.com
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://www.dataversity.net/graph-database-use-cases/
