Neo4j lance un environnement de Graphes pour les Data-Scientists

Neo4jⓇ, le leader de la technologie des graphes, a annoncé la disponibilité de Neo4j pour la science les graphes de données graphiques, le premier environnement de science des données construit pour exploiter le pouvoir prédictif des relations pour les déploiements en entreprise.

Ce n’est pas la taille qui compte

Dans une époque où la collecte de données massive est le quotidien de tout à chacun, il est bon de rappeler que ce n’est pas nécessairement la quantité de données disponible qui permet les meilleures exploitations. Les méthodes d’interprétation sont aussi primordiales. C’est de ce domaine que la science des graphes et l’intelligence artificielle interviennent, permettant de détecter des motifs récurrents et déduire des évolutions probables. La difficulté essentielle reste alors le tri entre les informations pertinentes.

S’appuyant sur la base de données orientée graphes éponyme, Neo4J présente sa nouvelle « plateforme Neo4J pour la science des données de Graphes ». Fondée sur des algorithmes optimisés fonctionnant à l’échelle de milliards de nœuds et peuvent être combinés de façon reproductible, cette plateforme est destinée à identifier et extraire les relations intrinsèques des informations existantes au sein des réseaux de données. Neo4j améliore ainsi les capacités prédictives de l’apprentissage machine.

Base, algorithmes et visualisation

Neo4j pour la Science des données de Graphes combine trois domaines fonctionnels clés :

– Des algorithmes et des analyses de graphes souples et évolutifs ;

– Une base de données de graphes native (Neo4j Graph Database) ;

– La visualisation de graphes pour la compréhension et l’exploration.

La solution « Neo4j pour la Science des données de Graphes » facilite les variations à partir d’un graphe sous-jacent et permet de superposer les étapes d’analyses, notamment grâce à la parallélisation des calculs. Les hypothèses sont présentées de façon très visuelle, ce qui facilite le partage entre les équipes de data scientists et celles qui, sur le terrain, ont besoin d’informations rapidement exploitables.

Les applications typiques de cette nouvelle solution de Neo4j sont, par exemple, la détection des fraudes financières, l’identification de points de contacts ou l’analyse des séquences comportementales des utilisateurs.

Source : neo4j.com