ポイント: グラフデータベースは、複雑な関係を効率的に表現することによりデータ管理を強化し、詐欺検出や推薦エンジンなどのアプリケーションに適しています。その構造は、複雑な接続の高度な分析を容易にします。
- 主要なユースケースには、詐欺検出、リアルタイム推薦、アイデンティティ管理が含まれます。
- グラフデータベースは、複雑なデータ関係の可視化と分析に優れています。
グラフデータベースについて読み始めると、最初の印象は、この製品は巧妙だが、まだユースケースを探しているように思えるかもしれません。これは、通常のRDBMSやノーSQLのアーキテクト、CIO、プログラマーが理解するのが難しいほど、非常に難解だからです。
拡張の容易さ
まず、奇妙な外観にもかかわらず、グラフデータベースは通常の関係データベースよりも柔軟です。アイテム間の関係を単純な矢印で示すことができ、これは自然な方法です。その最も有名な例がFacebookモデルです。矢印は誰が友達で、誰が何を好むかを示します。リレーショナルモデルでそれを行うには、高価な結合を行う必要があります。さらに、各エンティティのプロパティを表すために追加のフィールドを含むスキーマを拡張する必要があり、多くの配列を作成しなければなりません。ほとんどのノーSQLデータベースでそれを簡単に行うことはできますが、グラフデータベースでもそれを行うことができますが、多次元グラフの追加の利点があります。
簡単に言えば、あるモデルのすべてのデータを取り、どのアイテムが別のアイテムに関連しているかを示す矢印を描くと、非常に密度の高い画像になり、大きなデータでは簡単に見ることも、頭の中で把握することもできなくなります。
グラフデータベースには、すべてをスムーズに整理するためのアルゴリズムがあります。その最も悪名高い例は、アナリストが金融データをグラフデータベースに投入し、偶然にも悪名高いパナマ文書スキャンダルを発見したことです。そこでは、犯罪者、映画スター、さらにはイギリスの女王さえも、オフショア銀行口座に資産を隠していることが判明しました。
ユースケース
最も一般的なユースケースは説明が簡単です。それを超えるケースでは、他の企業がこれらの実装方法についてあまり技術的詳細を持たずに、ある種の開拓者になることがあります。
最も一般的なユースケースは以下の通りです:
詐欺検出
銀行での詐欺検出やFacebookのようなログインメカニズムは、非常にうまく機能するようです。アカウントに疑わしい活動があると、通知が送られ、例えばクレジットカードが拒否されます。その後、カトマンズにいることを確認するために銀行に連絡し、オンライン購入を試みているのが本当に自分であり、ハッカーではないことを確認する必要があります。これは、グラフモデルのノードとエッジをクロールするように設計された異なるアルゴリズムを使用して、疑わしい活動をフラグ付けします。
言い換えれば、以下に示すように、何千、何百万のノードを見て、あなたの取引をリスクバケットに入れ、高リスクと見なされるものにフラグを立てることができます。
グラフィックソース: NEO4J
詐欺分析のユースケースは、サイバーセキュリティの侵入検出にも適用できます。これは、真に重要なイベントだけを調査するためにアナリストを送る利点があり、統計的なフルークである外れ値イベントにリソースを浪費することはありません。なぜなら、それはインテリジェンスを使用し、ハードコードされたしきい値を使用しないからです。
リアルタイム推薦エンジン
Amazonで買い物をしたり、Netflixでシリーズを見たりする際、これらのプラットフォームはあなたの視聴履歴や購入履歴、あなたと類似していると見なされる人々を検索し、次に表示または購入するかもしれないアイテムを推薦します。NetflixはIMDBを参照し、Amazonはあなたが購入したアイテムを購入した人々を見ます。例えば、iPhoneを購入すると、iPhoneカバーを提案するかもしれません。
マスターデータ管理およびアイデンティティ管理
これはNeo4J、DataStax、その他のベンダーによって言及されたユースケースです。これはしばしば「データサイロ」を管理する方法として言及されます。アイデンティティ管理のユースケースに似ており、誰にどのデータがあり、どのデータベースに保存されているかを追跡します。したがって、これはメタデータです。実際のデータはSQLやLDAP（アイデンティティ管理用）に保存されます。つまり、グラフデータベースではありません。
IDMシステムと同様に、このタイプのシステムの複雑さは、メタデータを正確に保つ必要があります。私はいくつかのIDM製品を扱ったことがありますが、ユーザーの認証情報や権限があるシステムから別のシステムに同期される際に、中央IDMリポジトリを更新する際に問題がしばしば発生することをお伝えします。
引用されたユースケースの一つは、GDPRやその他のプライバシー要件に準拠する能力です。これは、企業がどの人々にどのデータがあるかを示すことを可能にします。
ネットワークおよびITオペレーション
これは自然なユースケースです。なぜなら、ネットワークトポロジーはグラフのように見えるからです。したがって、そのようにモデル化するのは理にかなっています。
グラフデータベースの追加ユースケース
DataStaxや他の企業によって提案された他のユースケースは以下の通りです:
- 顧客360。人々は通常、この用語をSalesForceと関連付けますが、誰にでもグラフデータベースとして実装できます。これは、顧客の広範なビューを提供し、彼らがどのエンティティ（ノード）に属し、どのようなプロパティを持ち、各エンティティ間の関係（エッジ）を示します。
- 資産管理。これは、容易に拡張可能な性質のため、グラフデータベースの有力な候補です。RDBMSのような厳格な構造がなく、ノード、プロパティ、エッジを自由に追加できます。したがって、さまざまな資産を追加し、それらにラベル（ノード）を付けて、コストセンター、使用目的、メンテナンススケジュール、誰が所持しているかなどを追跡できます。ビューや配列を更新したり再計算したりする必要がなく、スキーマを変更することもありません。
- ナレッジグラフ。Googleはその一例です。異なるソースから文書を集め、それらを検索可能な方法で提示します。
データ可視化ガイド
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