Οι βάσεις δεδομένων γραφημάτων έχουν βελτιωθεί σημαντικά από τη δεκαετία του 1990, με νέες εξελίξεις και καλύτερη υλοποίηση των βέλτιστων πρακτικών. Η τεχνολογία γραφημάτων έχει γίνει μια από τις πιο δημοφιλείς μεθόδους διεξαγωγής έρευνας μεγάλων δεδομένων. Η εστίασή του στην εύρεση σχέσεων και η ευελιξία του το καθιστούν ιδανικό για μια ποικιλία ερευνητικών έργων. Η επίγνωση των νέων εξελίξεων και η κατανόηση των βέλτιστων πρακτικών θα εξορθολογίσει κάθε εργασία με βάσεις δεδομένων γραφημάτων.

Οι βάσεις δεδομένων γραφημάτων είναι συνήθως θεωρείται μια τεχνολογία NoSQL ή μη σχεσιακή, που τους παρέχει τη δυνατότητα να επεκτείνουν τη μνήμη/αποθήκευση και την έρευνα προς οποιαδήποτε κατεύθυνση, χωρίς να χρειάζεται να μεταφέρουν το έργο σε διαφορετικές δομές. Αν και τα συστήματα SQL μπορούν να υποστηρίξουν βάσεις δεδομένων γραφημάτων, ειδικά με πρόσφατες βελτιώσεις, οι αρχιτεκτονικές NoSQL είναι συνήθως πολύ πιο αποτελεσματικές. Θα πρέπει να σημειωθεί ότι μια σχεσιακή/SQL βάση δεδομένων μπορεί να λειτουργήσει παράλληλα με μια βάση δεδομένων γραφημάτων NoSQL, με τις δύο να συμπληρώνουν η μία την άλλη αξιοποιώντας τα δυνατά σημεία και των δύο συστημάτων.

Οι Βασικές Αρχές

Μια βάση δεδομένων γραφήματος έχει σχεδιαστεί για να εκχωρεί ίση αξία τόσο στα δεδομένα όσο και στις σχέσεις που συνδέουν τα δεδομένα. Τα δεδομένα και οι σχέσεις θεωρούνται εξίσου σημαντικά. Δομές γραφημάτων (ο κόμβος και η άκρη) χρησιμοποιούνται για την αναπαράσταση και την αποθήκευση δεδομένων. Ένας κόμβος στις βάσεις δεδομένων γραφημάτων αντιπροσωπεύει την εγγραφή/αντικείμενο/οντότητα, ενώ η άκρη αντιπροσωπεύει τη σχέση μεταξύ των κόμβων. Η αναζήτηση σχέσεων είναι αρκετά γρήγορη, καθώς αποθηκεύονται μέσα στην ίδια τη βάση δεδομένων.

Οι κόμβοι μπορούν να περιγραφούν ως οι οντότητες μέσα σε ένα γράφημα. Αυτοί οι κόμβοι μπορούν να επισημανθούν με ετικέτες που αντιπροσωπεύουν διαφορετικούς ρόλους στον τομέα. Οι ετικέτες κόμβων μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για την επισύναψη μεταδεδομένων (πληροφορίες ευρετηρίου ή αναγνώρισης) σε ορισμένους κόμβους.

Οι ακμές ή οι σχέσεις παρέχουν συνδέσεις μεταξύ δύο οντοτήτων κόμβων. (Για παράδειγμα, Εθελοντισμός-ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ-Εβδομαδιαίες ή Αυτοκίνητο-ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΕΙΣ-Προορισμός.) Οι σχέσεις έχουν πάντα μια κατεύθυνση, με έναν κόμβο έναρξης, έναν κόμβο τέλους και έναν τύπο. Οι σχέσεις/ακμές μπορούν επίσης να έχουν ιδιότητες. Γενικά, οι σχέσεις βασίζονται σε ποσοτικές ιδιότητες, όπως αποστάσεις, βάρη, κόστος, βαθμολογίες, δυνάμεις ή χρονικά διαστήματα. Λόγω του τρόπου με τον οποίο αποθηκεύονται οι σχέσεις, δύο κόμβοι μπορούν να συσχετίσουν οποιονδήποτε τύπο ή οποιονδήποτε αριθμό σχέσεων. Αν και οι σχέσεις αποθηκεύονται με συγκεκριμένο προσανατολισμό κατεύθυνσης, αυτές οι σχέσεις μπορούν να πλοηγηθούν αποτελεσματικά προς οποιαδήποτε κατεύθυνση.

Χρήση βάσεων δεδομένων γραφημάτων

Τα γραφήματα μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε ποικίλες καθημερινές εφαρμογές, όπως η αναπαράσταση χαρτογράφησης οπτικών ινών, ο σχεδιασμός μιας πλακέτας κυκλώματος ή κάτι τόσο απλό όσο δρόμοι και δρόμοι σε έναν χάρτη. Το Facebook χρησιμοποιεί γραφήματα για να σχηματίσει ένα δίκτυο δεδομένων, με κόμβους που αντιπροσωπεύουν ένα άτομο ή ένα θέμα και άκρες που αντιπροσωπεύουν διαδικασίες, δραστηριότητες ή μεθόδους που συνδέουν τους κόμβους.

Η Lockheed Martin Space χρησιμοποιεί τεχνολογίες γραφημάτων για διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας, διευκολύνοντάς τους να αποκαλύψουν πιθανές αδυναμίες και να ενισχύσουν την ανθεκτικότητα της εφοδιαστικής αλυσίδας. Το CDAO τους, ο Tobin Thomas, δήλωσε σε ένα συνέντευξη, «Σκεφτείτε τον κύκλο ζωής του τρόπου δημιουργίας ενός προϊόντος. Χρησιμοποιούμε τεχνολογίες όπως γραφήματα για να συνδέσουμε τις σχέσεις μεταξύ τους, ώστε να μπορούμε να δούμε τον κύκλο ζωής που βασίζεται σε συγκεκριμένα μέρη ή στοιχεία και τις σχέσεις μεταξύ κάθε στοιχείου.»

Η Gartner προβλέπει ότι η αγορά τεχνολογιών γραφημάτων θα αυξηθεί στα 3.2 δισεκατομμύρια δολάρια έως το 2025. Η αυξανόμενη δημοτικότητα των βάσεων δεδομένων γραφημάτων είναι, εν μέρει, το αποτέλεσμα καλά σχεδιασμένων αλγορίθμων που κάνουν την ταξινόμηση των δεδομένων πολύ, πολύ πιο εύκολη. Το διαβόητο Σκάνδαλο για τα έγγραφα του Παναμά παρέχει ένα εξαιρετικό παράδειγμα του τρόπου με τον οποίο χρησιμοποιήθηκαν αλγόριθμοι για την αναζήτηση πληροφοριών από χιλιάδες εταιρείες κελύφους. Αυτά τα κοχύλια παρείχε σε αστέρες του κινηματογράφου, εγκληματίες και πολιτικούς, όπως ο πρώην πρωθυπουργός της Ισλανδίας Sigmundur David Gunnlaugsson, ένα μέρος για να καταθέσουν χρήματα σε υπεράκτιους λογαριασμούς. Γραφικές βάσεις δεδομένων, με τους αλγόριθμοι, κατέστησε δυνατή την έρευνα αυτών των εταιρειών κελύφους.

Προβλήματα με βάσεις δεδομένων γραφημάτων

Τα προβλήματα που μπορούν να αναπτυχθούν κατά την εργασία με βάσεις δεδομένων γραφημάτων περιλαμβάνουν τη χρήση ανακριβών ή ασυνεπών δεδομένων και την εκμάθηση της σύνταξης αποτελεσματικών ερωτημάτων. Τα ακριβή αποτελέσματα βασίζονται σε ακριβείς και συνεπείς πληροφορίες. Εάν τα δεδομένα που εισέρχονται δεν είναι αξιόπιστα, τα αποτελέσματα που βγαίνουν δεν μπορούν να θεωρηθούν αξιόπιστα. 

Αυτό το ζήτημα ερωτήματος δεδομένων μπορεί επίσης να είναι πρόβλημα εάν τα αποθηκευμένα δεδομένα χρησιμοποιούν μη γενικούς όρους ενώ το ερώτημα χρησιμοποιεί γενική ορολογία. Επιπλέον, το ερώτημα πρέπει να σχεδιαστεί για να ανταποκρίνεται στις απαιτήσεις του συστήματος.

Τα ανακριβή δεδομένα βασίζονται σε πληροφορίες που είναι απλώς εσφαλμένες. Έχουν συμπεριληφθεί κατάφωρα λάθη. Τα ανακριβή δεδομένα μπορεί να περιλαμβάνουν λάθος διεύθυνση, λάθος φύλο ή οποιονδήποτε αριθμό άλλων σφαλμάτων. Τα ασυνεπή δεδομένα, από την άλλη πλευρά, περιγράφουν μια κατάσταση με πολλούς πίνακες σε μια βάση δεδομένων που λειτουργούν με τα ίδια δεδομένα, αλλά τα λαμβάνουν από διαφορετικές εισόδους με ελαφρώς διαφορετικές εκδόσεις (ορθογραφικά λάθη, συντομογραφίες κ.λπ.). Οι ασυνέπειες συχνά επιδεινώνονται από τον πλεονασμό δεδομένων.

Ερωτήματα γραφήματος ρωτήστε τη βάση δεδομένων του γραφήματος και αυτά τα ερωτήματα πρέπει να είναι ακριβή, ακριβή και σχεδιασμένα ώστε να ταιριάζουν στο μοντέλο της βάσης δεδομένων. Τα ερωτήματα θα πρέπει επίσης να είναι όσο το δυνατόν πιο απλά. Όσο πιο απλό είναι το ερώτημα, τόσο πιο εστιασμένα είναι τα αποτελέσματά του. Όσο πιο περίπλοκο είναι το ερώτημα, τόσο ευρύτερα –και ίσως πιο μπερδεμένα– τα αποτελέσματα.

Βέλτιστες πρακτικές στην αρχή

Για ερευνητικούς σκοπούς, τα περισσότερα δωρεάν ή αγορασμένα μαζικά δεδομένα είναι αρκετά ακριβή. Τα ανακριβή και ασυνεπή δεδομένα τείνουν να είναι αποτέλεσμα ανθρώπινου λάθους, όπως ένας πωλητής ή ένας συνομιλητής στον ιστότοπο που συμπληρώνει διάφορες φόρμες. Η εκπαίδευση του προσωπικού ώστε να ελέγχει συχνά τις πληροφορίες του (και να ελέγχεται διπλά η εργασία του κατά τη διάρκεια της εκπαιδευτικής διαδικασίας) μπορεί να ενθαρρύνει δραματικές βελτιώσεις.

Τα ερωτήματα πρέπει να ξεκινούν απλά και να παραμένουν απλά. Εάν η έρευνα γίνει πιο περίπλοκη, μην δημιουργήσετε ένα πιο σύνθετο ερώτημα. Δημιουργήστε ένα νέο, απλό ερώτημα για έρευνα ξεχωριστά. Το CrowdStrike προσφέρει α χρήσιμο παράδειγμα σχετικά με την αξία των απλοϊκών ερωτημάτων καθώς ανέπτυξαν το εργαλείο ανάλυσης ασφαλείας τους, το Threat Strike. Οι συγγραφείς του CrowdStrike Marcus King και Ralph Caraveo έγραψαν:

«Στην αρχή αυτού του έργου, το κύριο ζήτημα που έπρεπε να αντιμετωπίσουμε ήταν η διαχείριση ενός εξαιρετικά μεγάλου όγκου δεδομένων με εξαιρετικά απρόβλεπτο ρυθμό εγγραφής. Εκείνη την εποχή, χρειαζόμασταν να αναλύσουμε μερικά εκατομμύρια συμβάντα την ημέρα – ένας αριθμός που γνωρίζαμε ότι θα αυξανόταν και τώρα είναι εκατοντάδες δισεκατομμύρια. Το έργο ήταν τρομακτικό, γι' αυτό αποφασίσαμε να κάνουμε ένα βήμα πίσω και να σκεφτούμε όχι πώς να κλιμακώσουμε, αλλά πώς να απλοποιήσουμε. Καθορίσαμε ότι δημιουργώντας ένα σχήμα δεδομένων που ήταν εξαιρετικά απλό, θα μπορούσαμε να δημιουργήσουμε μια ισχυρή και ευέλικτη πλατφόρμα από την οποία θα χτίσουμε. Έτσι, η ομάδα μας επικεντρώθηκε στην επανάληψη και τη βελτίωση μέχρι να καταλήξουμε στην αρχιτεκτονική σε κάτι που ήταν αρκετά απλό για να κλιμακωθεί σχεδόν ατελείωτα.»

Βάσεις δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης, μηχανικής μάθησης και γραφημάτων

Οι βελτιώσεις γραφημάτων που εφαρμόζονται στην τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνουν την ακρίβεια και τις ταχύτητες μοντελοποίησης.

An Πλατφόρμα AI Η συγχώνευση με μια βάση δεδομένων γραφημάτων έχει αποδειχθεί ότι βελτιώνει με επιτυχία τα μοντέλα μηχανικής μάθησης, προωθώντας τη δυνατότητα για περίπλοκες διαδικασίες λήψης αποφάσεων. Η τεχνολογία γραφημάτων φαίνεται να συνδυάζεται αρκετά καλά με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση, κάνοντας τις σχέσεις δεδομένων πιο απλές, πιο επεκτάσιμες και πιο αποτελεσματικές.

Η Amazon έχει στρέψει την προσοχή της στη χρήση μάθηση μηχανής για την ταξινόμηση κόμβων και ακμών με βάση τα χαρακτηριστικά τους. Η διαδικασία μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη των πιο πιθανών συνδέσεων. Μερικές εκδόσεις αυτού μηχανική εκμάθηση/τεχνολογία γραφημάτων Η επιλογή περιλαμβάνει χάρτες του φυσικού κόσμου, όπως η έρευνα των καλύτερων διαδρομών για τη μετάβαση από το ένα μέρος στο άλλο. Ορισμένες εκδόσεις επικεντρώνονται σε πιο αφηρημένες εργασίες – για παράδειγμα, σύνθεση γνώσης – και χρησιμοποιούν μοντέλα γραφημάτων που βασίζονται σε κείμενο ή εννοιολογικά δίκτυα.

Οι τρέχουσες βάσεις δεδομένων γραφημάτων έχουν εξελιχθεί σε σημείο που είναι σε θέση να επιλύσουν ορισμένες από τις πιο περίπλοκες προκλήσεις του κλάδου των τηλεπικοινωνιών. Η καταπολέμηση της απάτης είναι μια πρόκληση που έχει γίνει υψηλή προτεραιότητα, με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση να αποτελούν την πρώτη επιλογή για να παραμείνουμε μπροστά από τις απειλές. Οι βάσεις δεδομένων γραφημάτων χρησιμοποιούνται για την υποστήριξη των αναλυτικών τεχνικών που χρησιμοποιούνται από την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση για την καταπολέμηση της απάτης.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/