A Neo4j gráfos intelligenciát épít a Snowflake adatplatformjába
A Neo4j és a Snowflake olyan integrált eszközöket kínál, amelyekkel a vállalatok közvetlenül a Snowflake adataira építhetnek tudásgráfokat és futtathatnak gráfelemzéseket. A partnerség célja, hogy a mesterséges intelligencia vállalati kontextust kapjon az adatok időigényes áthelyezése nélkül.
- A Virtual Graph tudásgráfot épít Snowflake-adatok áthelyezése nélkül.
- A Cypher-lekérdezéseket a rendszer SQL-utasításokká alakítja.
- A Graph Analytics for Snowflake több mint 65 gráfalgoritmust kínál.
- A natív Neo4j-adatbázisok a valós idejű, alacsony késleltetésű feladatokat célozzák.
- Az Audience Acuity a feldolgozási időt több hétről 24 óránál rövidebbre csökkentette.
Tudásgráf közvetlenül a Snowflake adataira építve
A Neo4j november 3-i közlése szerint a partnerség része a Virtual Graph for Snowflake, a Graph Analytics for Snowflake és az Aura Data Importer for Snowflake. Ezek különböző felhasználási módokat céloznak a Snowflake AI Data Cloud környezetében.
A Virtual Graph for Snowflake jelenleg nyilvános előzetesben érhető el, az általános elérhetőséget november 16-ra tervezik. Az eszköz tudásgráfot hoz létre a szervezet Snowflake-ben tárolt adataira építve, az adatok áthelyezése nélkül. A felhasználók Cypher-lekérdezéseket futtathatnak az adattárház adatai ellen, a rendszer pedig ezeket automatikusan determinisztikus SQL-utasításokká alakítja, majd a lekérdezés eredményét gráfként adja vissza.
A megoldás megtartja a meglévő adatirányítási szabályokat és a Snowflake számítási környezetét. A Neo4j szerint a mesterséges intelligenciával támogatott sématervezés néhány perc alatt elkészítheti az első gráfmodellt. A Cypherben járatlan felhasználók számára a Copilot természetes nyelvű kérdéseket is gráflekérdezésekké alakít.
Elemzés SQL-lel, adatok mozgatása nélkül
A Graph Analytics for Snowflake a Snowflake Marketplace-en már elérhető. A szerver nélküli, teljesen felügyelt alkalmazás SQL használatával hoz létre memóriabeli gráfokat a Snowflake tábláiból, lefuttatja az algoritmusokat, majd az eredményeket visszaírja a Snowflake tábláiba.
A Neo4j több mint 65 gráfalgoritmusát kínálja az adatokban rejlő kapcsolatok és mintázatok feltárásához. A vállalat közlése szerint a szolgáltatás csak a felhasznált erőforrásokért számol fel díjat, havi minimum és tétlenségi díj nélkül. A lehetséges alkalmazások között szerepel az ellátási láncok optimalizálása, a csoportos csalásfelderítés, a marketinges entitásfeloldás, valamint az ügyfélszegmentálás és a következő legjobb ajánlat meghatározása.
A Snowflake Cortex AI és a Neo4j gráfos kontextusa együtt kapcsolatokat figyelembe vevő, természetes nyelvű válaszokat adhat üzleti kérdésekre.
A valós idejű alkalmazásokhoz külön gráfadatbázis kellhet
A Neo4j szerint a milliszekundumos késleltetést, CRUD-műveleteket, ACID-tranzakciókat vagy több adatforrás lekérdezését igénylő feladatokhoz továbbra is natív Neo4j gráfadatbázis használható. Ilyen lehet a kiberfenyegetések elemzése, a következő legjobb művelet ajánlása, a hálózati és informatikai hibák gyökérokának feltárása, illetve az élő csalásfelderítés.
A felhasználók a releváns részgráfokat, vagyis a hotspotokat, Neo4j-adatbázisba migrálhatják. Az Aura Import Service támogatja a Snowflake-et adatforrásként, az AuraDB pedig a Neo4j teljesen felügyelt gráfadatbázis-szolgáltatása.
A Neo4j egy ügyfélpéldát is említ: az Audience Acuity több mint 2 milliárd összekapcsolt adatjel alapján gyorsította fel az identitásfeloldást, a feldolgozási időt több hétről 24 óránál rövidebbre csökkentve. A vállalat szerint a Virtual Graph for Snowflake ezzel több mint 12 ezer szervezet számára nyithat lehetőséget a Snowflake-adatok helyben történő gráfos lekérdezésére.
Neo4j: Seamless graph intelligence for your Snowflake data estate: The Neo4j and Snowflake partnership
