圖數(shù)據(jù)庫可以說是近年來數(shù)據(jù)庫中發(fā)展最快速的類別了。得益于此，早在 Gartner 數(shù)據(jù)庫的世界之前，我們稱其為“圖數(shù)據(jù)庫年”了。它的成功可以歸結很多因素；但根本原因是它們可以將大量復雜的信息，轉化成易讀、直觀表示的關系。

考慮到數(shù)據(jù)庫的不斷發(fā)展，會伴隨著難以理解和說明的數(shù)據(jù)的涌現(xiàn) 。圖數(shù)據(jù)庫可以將這些數(shù)據(jù)轉化成易于處理、發(fā)展以及可與同事進行協(xié)作的可遍歷數(shù)據(jù)。

圖數(shù)據(jù)庫在涉及連接利用和驅動語義的場景，有著其他數(shù)據(jù)庫不具有的使用優(yōu)勢?？焖俣挚蓴U展的圖數(shù)據(jù)庫，正在打開一個商業(yè)洞察和性能的世界。

TigerGraph 產(chǎn)品管理總監(jiān)Victor Lee表示，“使用圖表不止可以描述用戶的操作，可以360度了解你的客戶……”多組數(shù)據(jù)的合并，在經(jīng)過實時操作的執(zhí)行后，可以進行復雜的分析。

結合多個來源的數(shù)據(jù)

為做出決策，企業(yè)需要在他們的數(shù)據(jù)庫中結合非專有數(shù)據(jù)。但結合多個來源的不同數(shù)據(jù)是一項復雜任務。Ontotext 開發(fā)的技術可以幫助大知識圖的構建，并將認知分析應用其中，來提供跨多個行業(yè)的實體意識，例如生物制藥公司 AstraZeneca，世界上最大的工程機構 IET 和美國國防承包商 Raytheon。

Ontotext 首席執(zhí)行官Atanas Kiryakov也提到他們的技術在預測英國脫歐投票中的應用。

“早在2016年6月，我們基于對百萬條推文的分析、綜合印象、互動和影響因素對英國退歐進行預測......結果很明顯，僅英國脫歐的支持率有兩倍高?！?/p>

內容管理、協(xié)作和交付

Celum 是一家先進的云軟件制造商，他們的內容和協(xié)作云優(yōu)化了數(shù)字內容的完整生命周期，以及團隊中人員的互動。Celum 在35個國家擁有800多名客戶，著手開發(fā)自己的架構，以提供最佳的用戶體驗。Celum 的軟件架構師Rainer Pichler分享了他們如何使用 Graph Databases 做到這一點的經(jīng)驗。

“我們的使命集中在兩個方面：一是幫助客戶管理數(shù)字內容，以便再次找到它并希望將其發(fā)布到其他平臺，如內容交付網(wǎng)絡；二是改變人們協(xié)作和合作的方式。

“關于內容，用戶本身就是他們數(shù)據(jù)的建模者......每家公司都有不同的元數(shù)據(jù)，這對用戶來說非常重要?！?/p>

很明顯，圖數(shù)據(jù)庫的成功歸功于它適用于從制藥到政治，從金融科技到主流媒體的每個主要行業(yè)。