Basis data grafik telah meningkat secara signifikan sejak tahun 1990an, dengan perkembangan baru dan realisasi praktik terbaik yang lebih baik. Teknologi grafik telah menjadi salah satu metode paling populer dalam melakukan penelitian data besar. Fokusnya pada menemukan hubungan dan fleksibilitasnya menjadikannya ideal untuk berbagai proyek penelitian. Kesadaran akan perkembangan baru dan pemahaman tentang praktik terbaik akan menyederhanakan pekerjaan apa pun dengan database grafik.

Database grafik adalah biasanya dipertimbangkan teknologi NoSQL atau non-relasional, memberikan mereka kemampuan untuk memperluas memori/penyimpanan dan penelitian ke segala arah, tanpa perlu mentransfer proyek ke struktur yang berbeda. Meskipun sistem SQL dapat mendukung database grafik, terutama dengan perbaikan terkini, arsitektur NoSQL biasanya jauh lebih efektif. Perlu dicatat bahwa database relasional/SQL dapat bekerja berdampingan dengan database grafik NoSQL, dan keduanya saling melengkapi dengan memanfaatkan kekuatan kedua sistem.

Prinsip Dasar

Basis data grafik dirancang untuk memberikan nilai yang sama pada data dan hubungan yang menghubungkan data. Data dan hubungannya dianggap sama pentingnya. Struktur grafik (node ​​dan tepi) digunakan untuk mewakili dan menyimpan data. Sebuah node dalam database grafik mewakili record/objek/entitas, sedangkan edge mewakili hubungan antar node. Mengkueri hubungan cukup cepat, karena disimpan di dalam database itu sendiri.

Node dapat digambarkan sebagai entitas dalam grafik. Node ini dapat ditandai dengan label yang mewakili peran berbeda dalam domain. Label node juga dapat digunakan untuk melampirkan metadata (informasi indeks atau identifikasi) ke node tertentu.

Tepian, atau hubungan, menyediakan koneksi antara dua entitas simpul. (Misalnya, JADWAL-Relawan-Hari Kerja atau ARAH-Mobil-Tujuan.) Hubungan selalu memiliki arah, dengan simpul awal, simpul akhir, dan tipe. Relasi/tepian juga dapat memiliki properti. Umumnya, hubungan tersebut didasarkan pada sifat kuantitatif, seperti jarak, bobot, biaya, peringkat, kekuatan, atau interval waktu. Karena cara hubungan disimpan, dua node dapat mengaitkan jenis atau jumlah hubungan apa pun. Meskipun hubungan disimpan dengan orientasi arah tertentu, hubungan ini dapat dinavigasi secara efisien ke arah mana pun.

Menggunakan Database Grafik

Grafik dapat digunakan dalam berbagai aplikasi sehari-hari, seperti merepresentasikan pemetaan serat optik, merancang papan sirkuit, atau sesuatu yang sederhana seperti jalan raya dan jalan pada peta. Facebook menggunakan grafik untuk membentuk jaringan data, dengan node yang mewakili seseorang atau topik, dan edge yang mewakili proses, aktivitas, atau metode yang menghubungkan node tersebut.

Lockheed Martin Space menggunakan teknologi grafik untuk manajemen rantai persediaan, sehingga memudahkan mereka untuk mengungkap potensi kelemahan dan meningkatkan ketahanan rantai pasokan. CDAO mereka, Tobin Thomas, menyatakan dalam sebuah wawancara, “Pikirkan tentang siklus hidup bagaimana suatu produk dibuat. Kami menggunakan teknologi seperti grafik untuk menghubungkan hubungan tersebut, sehingga kami dapat melihat siklus hidup berdasarkan bagian atau komponen tertentu dan hubungan antara setiap elemen.”

Gartner memperkirakan bahwa pasar untuk teknologi grafik akan tumbuh menjadi $3.2 miliar pada tahun 2025. Meningkatnya popularitas database grafik, sebagian, merupakan hasil dari algoritma yang dirancang dengan baik yang membuat penyortiran data menjadi jauh lebih mudah. Yang terkenal Skandal Panama Papers memberikan contoh yang sangat baik tentang bagaimana algoritma digunakan untuk mencari informasi dari ribuan perusahaan cangkang. Ini kerang memberi bintang film, penjahat, dan politisi, seperti mantan perdana menteri Islandia Sigmundur David Gunnlaugsson, tempat untuk menyimpan uang di rekening luar negeri. Database grafik, dengan mereka algoritma, memungkinkan penelitian terhadap perusahaan cangkang ini.

Masalah dengan Database Grafik

Masalah yang dapat timbul saat bekerja dengan database grafik termasuk penggunaan data yang tidak akurat atau tidak konsisten dan belajar menulis kueri yang efisien. Hasil yang akurat bergantung pada informasi yang akurat dan konsisten. Jika data yang masuk tidak dapat diandalkan, maka hasil yang keluar tidak dapat dianggap dapat dipercaya. 

Masalah kueri data ini juga bisa menjadi masalah jika data yang disimpan menggunakan istilah non-generik sedangkan kueri menggunakan terminologi generik. Selain itu, kueri harus dirancang untuk memenuhi persyaratan sistem.

Data yang tidak akurat didasarkan pada informasi yang salah. Kesalahan terang-terangan telah dimasukkan. Data yang tidak akurat mungkin mencakup alamat yang salah, jenis kelamin yang salah, atau sejumlah kesalahan lainnya. Data yang tidak konsisten, di sisi lain, menggambarkan situasi dengan beberapa tabel dalam database yang bekerja dengan data yang sama, namun menerimanya dari input berbeda dengan versi yang sedikit berbeda (salah ejaan, singkatan, dll.). Inkonsistensi sering kali diperparah oleh redundansi data.

Kueri grafik menginterogasi database grafik, dan kueri ini harus akurat, tepat, dan dirancang agar sesuai dengan model database. Pertanyaannya juga harus sesederhana mungkin. Semakin sederhana kuerinya, semakin terfokus hasilnya. Semakin rumit kuerinya, semakin luas – dan mungkin semakin membingungkan – hasilnya.

Praktik Terbaik di Awal

Untuk tujuan penelitian, sebagian besar data massal yang gratis atau dibeli cukup akurat. Data yang tidak akurat dan tidak konsisten cenderung disebabkan oleh kesalahan manusia, seperti tenaga penjualan atau petugas obrolan situs web yang mengisi berbagai formulir. Melatih staf untuk rutin memeriksa ulang informasi mereka (dan memeriksa ulang pekerjaan mereka selama proses pelatihan) dapat mendorong perbaikan yang dramatis.

Kueri harus dimulai dengan sederhana, dan tetap sederhana. Jika penelitian menjadi lebih kompleks, jangan membuat kueri yang lebih rumit. Buat kueri baru dan sederhana untuk diteliti secara terpisah. CrowdStrike menawarkan a contoh yang berguna tentang nilai kueri sederhana saat mereka mengembangkan alat analisis keamanan, Threat Strike. Penulis CrowdStrike Marcus King dan Ralph Caraveo menulis:

“Pada awal proyek ini, masalah utama yang perlu kami atasi adalah mengelola data dalam jumlah yang sangat besar dengan kecepatan tulis yang sangat tidak dapat diprediksi. Pada saat itu, kami perlu menganalisis beberapa juta peristiwa per hari – jumlah yang kami tahu akan terus bertambah dan kini mencapai ratusan miliar. Proyek ini sangat menakutkan, itulah sebabnya kami memutuskan untuk mundur dan tidak memikirkan bagaimana menskalakannya, namun bagaimana menyederhanakannya. Kami bertekad bahwa dengan membuat skema data yang luar biasa sederhana, kami akan mampu menciptakan platform yang kuat dan serbaguna untuk membangun. Jadi tim kami fokus pada iterasi dan penyempurnaan hingga arsitekturnya menjadi sesuatu yang cukup sederhana untuk diskalakan hampir tanpa batas.”

Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan Basis Data Grafik

Peningkatan grafik yang diterapkan pada kecerdasan buatan meningkatkan akurasi dan kecepatan pemodelan.

An Platform AI digabungkan dengan database grafik telah terbukti berhasil meningkatkan model pembelajaran mesin, meningkatkan potensi proses pengambilan keputusan yang kompleks. Teknologi grafik tampaknya cukup cocok dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, membuat hubungan data menjadi lebih sederhana, lebih dapat diperluas, dan lebih efisien.

Amazon telah mengalihkan perhatiannya untuk menggunakan Mesin belajar untuk mengklasifikasikan node dan edge berdasarkan atributnya. Proses ini juga dapat digunakan untuk memprediksi koneksi yang paling mungkin. Beberapa versi mengenai hal ini pembelajaran mesin/teknologi grafik Pilihannya mencakup peta dunia fisik, seperti meneliti rute terbaik untuk berpindah dari satu tempat ke tempat lain. Beberapa versi berfokus pada tugas yang lebih abstrak – misalnya, sintesis pengetahuan – dan menggunakan model grafik berdasarkan teks, atau jaringan konseptual.

Basis data grafik saat ini telah berkembang hingga mampu menyelesaikan beberapa tantangan yang lebih rumit dalam industri telekomunikasi. Memerangi penipuan adalah salah satu tantangan yang menjadi prioritas utama, dengan AI dan pembelajaran mesin menjadi pilihan pertama untuk tetap terdepan dalam menghadapi ancaman. Basis data grafik digunakan untuk mendukung teknik analisis yang digunakan oleh AI dan pembelajaran mesin dalam memerangi penipuan.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.dataversity.net/graph-databases-best-practices-and-new-developments/