Graph-Plattform Neo4j gab heute bekannt, dass das Unternehmen 325 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von über 2 Milliarden US-Dollar in einer von Eurazeo angeführten Serie-F-Runde mit zusätzlichen Investitionen von GV aufgebracht hat. Das Kapital, das dem Unternehmen insgesamt erhöht bis heute auf über 500 Millionen US-Dollar fließen, wird in die Erweiterung der Plattform, der Belegschaft und des Kundenstamms von Neo4j investiert, so das Unternehmen.

Märkte und Märkte antizipiert Der Markt für Graphdatenbanken wird bis 2.4 2023 Milliarden US-Dollar erreichen, von 821.8 Millionen US-Dollar im Jahr 2018. Und Analysten von Gartner erwarten Die Datenverarbeitung und Grafikdatenbanken für Unternehmen werden bis 100 jährlich um 2022% wachsen, was die Entscheidungsfindung in 30% der Unternehmen bis 2023 erleichtert. Graph Datenbanken und graphorientierte Datenbanken nutzen Graphstrukturen für semantische Abfragen mit Knoten, Kanten und Eigenschaften, die Daten speichern und darstellen. Es handelt sich um eine Art nicht relationale Technologie, die die Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten darstellt - beispielsweise zwei Personen in einem sozialen Netzwerk - und die miteinander verbundene Daten analysieren kann.

Neo4j bietet eine Open Source NoSQL-Graphdatenbank geschrieben in Java und Scala mit einer deklarativen Abfragesprache namens Cypher. Es unterstützt eine Reihe von Anwendungen, darunter Identitäts- und Zugriffsverwaltung, Erweiterung von Wissensgraphen und Überwachung der Netzwerk- und Datenbankinfrastruktur sowie die Einhaltung von Risikoberichten und Social-Media-Graphen.

Die Gründer von Neo4j stießen auf Leistungsprobleme bei relationalen Datenbankverwaltungssystemen, was ihre Entscheidung zum Bau des ersten Neo4j-Prototyps inspirierte. Emil Eifrem, Gründer und CEO des Unternehmens, skizzierte während eines Fluges nach Mumbai im Jahr 2000 auf einer Flugzeugserviette das, was heute als Property-Graph-Modell bekannt ist Name und einige Eigenschaften.

„Neo4j wurde mehr als 120 Millionen Mal von über 200 Millionen Entwicklern heruntergeladen, von denen mehr als 50,000 geschult wurden. Unser Hauptkonkurrent sind ältere SQL-Systeme, die durch Abfragen mit geringer Leistung blockiert sind“, sagte Eifrem gegenüber VentureBeat per E-Mail. „Wir sehen den Wettbewerb als eine gute Sache an, da kleinere Unternehmen dazu neigen, Marktnischen zu erobern, die von den größeren Marktführern möglicherweise nicht identifiziert werden. Wettbewerb fördert Innovationen, da er jeden Anbieter motiviert, besser zu werden, und das sind gute Nachrichten für die Kunden. ”

Im Backend

Neo4j bietet konstante Zeitdurchläufe, die auf Milliarden von Knoten skaliert werden können, ein flexibles Eigenschaftsdiagramm-Schema, das sich im Laufe der Zeit anpasst, und Treiber für gängige Programmiersprachen wie JavaScript, .NET, Go und Python. Es ist konform mit den ACID-Anforderungen (Atomizität, Konsistenz, Isolierung und Dauerhaftigkeit), was bedeutet, dass Datenbanktransaktionen auch bei Stromausfällen und Fehlern garantiert werden. Und an der KI-Front unterstützt es leistungsstarke Graphabfragen für große Datensätze.

Oben: Ein Beispiel für eine Graphdatenbank, die mit der Neo4j-Plattform erstellt wurde.

Bildquelle: Neo4j

Die Entwicklung von Neo4j begann 2003 und ist seit 2007 in zwei Editionen öffentlich verfügbar: einer kostenlosen Community-Edition und einer Enterprise-Edition. Die Enterprise Edition bietet Hot Backups, parallele Diagrammalgorithmen, LDAP- und Active Directory-Integration, Multi-Clustering, größere Diagramme und mehr.

„Grafiktechnologien sind eine speziell entwickelte Methode zum Hinzufügen und Nutzen von Kontext aus Daten und werden zunehmend in maschinelles Lernen und KI-Lösungen integriert, um kontextbezogene Informationen hinzuzufügen … Grafiken dienen auch als Wahrheitsquelle für KI-bezogene Daten und Komponenten für mehr Verlässlichkeit. Dies ist besonders wichtig für KI-Bias. Die Bereitstellung dieses Kontexts und dieser Verbindungen zu KI-Systemen, um situationsgerechtere Ergebnisse zu erzielen, spiegelt die Entscheidungen auf die gleiche Weise wider, wie es Menschen tun“, sagte Eifrem. „Graphen können auch die Genauigkeit von Machine-Learning-Modellen mit den bereits vorhandenen Daten erheblich erhöhen. Grafiken erhöhen die Dimensionalität Ihrer Daten, indem sie Beziehungen hinzufügen, von denen wir wissen, dass sie das Verhalten stark vorhersagen.“

Wachstum der Graphdatenbank

Gartner prognostiziert dass Graphverarbeitung und Graphdatenbanken „in den nächsten Jahren um 100 % jährlich wachsen werden, um die Datenaufbereitung zu beschleunigen und komplexere und adaptivere Daten [Analytics] zu ermöglichen“. In einer Neo-Technologie Umfrage durchgeführt von Evans Data Corporation, gaben 49% der Unternehmen an, dass sie erwarten, in den nächsten zwei Jahren Echtzeit-Empfehlungen über Graphdatenbanken zu übernehmen. XNUMX Prozent gaben an, dass sie Graphdatenbanken bereits in großem Umfang verwenden.

Datenanalyse ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Eine Reihe von Unternehmen kann Daten verwenden, um ihre Marketingstrategien zu verbessern, ihren Gewinn zu steigern, ihre Inhalte zu personalisieren und ihre Kunden besser zu verstehen. Unternehmen, die Big Data nutzen, steigern ihre Gewinne laut a . um durchschnittlich 8 % Umfrage von BARC durchgeführt.

Startups mögen TigerGraph, MongoDB, Cambridge Semantics, DataStax und andere konkurrieren mit Neo4j auf einem Markt für Graphdatenbanken, der bis 2.4 voraussichtlich 2023 Milliarden US-Dollar wert sein wird, zusätzlich zu etablierten Unternehmen wie Microsoft und Oracle. Sogar Amazon warf im November 2017 seinen Hut in den Ring der Graphdatenbank mit dem Start von Neptun, eine vollständig verwaltete Grafikdatenbank, die von der Amazon Web Services-Abteilung betrieben wird.

Aber Neo4j – mit über 500 Mitarbeitern – hat einige ziemlich beeindruckende Meilensteine ​​​​erreicht, darunter mehr als 3 Millionen Downloads (Stand November 2018) und über 300 Enterprise-Abonnementbenutzer. Das Unternehmen zählt zu seinen aktuellen und früheren Kunden Lyft, Walmart, eBay, Adobe, Orange, Monsanto, IBM, Microsoft, Cisco, Medium, Airbnb, NASA und die US-Armee.

Der Neo4j-Kunde Meredith Corporation sagt, dass er seinen Neo4j-Graphen skaliert hat, um 30 Milliarden Knoten des digitalen Datenverkehrs zu analysieren, und die Kapazität getestet hat, um in Zukunft 100 Milliarden aufzunehmen. Kürzlich demonstrierte Neo4j selbst die Echtzeit-Abfrageleistung anhand eines Diagramms mit über 200 Milliarden Knoten und mehr als einer Billion Beziehungen, die auf über tausend Maschinen ausgeführt werden.

Im vergangenen Jahr führte Neo4j Neo4j für Graph Data Science ein, von dem das Unternehmen behauptet, dass es die erste Data-Science-Umgebung ist, die entwickelt wurde, um die Vorhersagekraft von Beziehungen für Szenarien wie Betrugserkennung, Verfolgung von Kunden- und Patientenreisen und Arzneimittelentdeckung zu nutzen. Es kam zusammen mit Neo4j Aura Professional an auf der Google Cloud Platform, ein vollständig integrierter Graphdatenbankdienst im Google Cloud Marketplace, der für kleine und mittlere Unternehmen entwickelt wurde. Neo4j hat kürzlich auch den Neo4j BI Connector vorgestellt, der Live-Graph-Datensätze zur Analyse in gängigen Business Intelligence-Technologien wie Tableau und Looker präsentiert. Und das Unternehmen hat den Neo4j Connector für Apache Spark eingeführt, ein Integrationstool zum bidirektionalen Verschieben von Daten zwischen der Neo4j Graph-Plattform und Apache Spark.

Neben Eurazeo und GV hat Creandum auch an der jüngsten Fundraising-Runde von Neo4j aus San Mateo, Kalifornien, teilgenommen, ebenso wie Greenbridge Partners, DTCO, Lightrock und One Peak Partners. Neo4j hat zuvor eine von One Peak geleitete Venture-Runde über 40 Millionen US-Dollar abgeschlossen.