Database Grafik: Cara Baru Berpikir Tentang Data

Pengarang: Louise Ward
Tanggal Pembuatan: 5 Februari 2021
Tanggal Pembaruan: 18 Boleh 2024
Anonim
3 Create a Bar Chart with Database Arrays | Chartjs Mysql Database Series
Video: 3 Create a Bar Chart with Database Arrays | Chartjs Mysql Database Series

Isi


Sumber: Blueximages / Dreamstime.com

Bawa pulang:

Database grafik digunakan oleh banyak industri karena kemampuannya yang unik untuk menganalisis hubungan antara bagian-bagian data.

Pentingnya big data telah meningkat. Namun, untuk memaksimalkan data, perusahaan harus dapat menemukan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Untuk menemukan wawasan yang kuat, perlu ada pertanyaan mendalam dan analitik yang baik pada data yang dikembalikan. Kueri SQL tradisional menghadapi keterbatasan ketika datang ke kueri yang rumit dan berlapis-lapis, dan itu membatasi tujuan perusahaan untuk mengambil data yang bermakna.

Database grafik telah memungkinkan perusahaan untuk meluncurkan query yang kompleks dan berlapis-lapis yang dapat dijawab secara instan, sedangkan database SQL tradisional akan merasa sangat sulit untuk menjawab pertanyaan seperti itu. Pertanyaan kompleks mengembalikan wawasan yang belum pernah terjadi sebelumnya dan berharga. Database grafik sedang digunakan di banyak industri seperti media sosial, perawatan kesehatan dan kencan online. Database grafik, tampaknya, menyediakan cara baru dalam memandang data.


Apa itu Database Grafik?

Database grafik digunakan untuk menyimpan informasi tentang entitas yang berbeda, memetakan hubungan antar entitas dan hubungan permintaan antar entitas. Dalam con ini, entitas dapat menjadi banyak hal seperti manusia, perusahaan, hewan dan mobil. Suatu entitas dapat memiliki hubungan spesifik dengan entitas lain. Misalnya, Martin, entitas, adalah teman Jim, entitas lain. Martin dapat memiliki mobil BMW. Dalam kedua contoh tersebut, Martin, Jim dan BMW adalah entitas dengan hubungan spesifik di antara mereka. "Martin adalah teman Jim" berarti persahabatan adalah hubungan antara dua entitas. Demikian pula, "Martin memiliki BMW" berarti kepemilikan adalah hubungan antara Martin dan BMW-nya. Dalam grafik basis data, hubungan dikenal sebagai edge. Hubungan ditunjukkan dalam bentuk grafik dan karenanya, konsep ini dikenal sebagai basis data grafik. (Untuk mempelajari lebih lanjut tentang basis data grafik, lihat Bagaimana Basis Data Grafik Membawa Jaringan ke Data.)


Konsep basis data grafik sedang diterapkan di berbagai industri seperti layanan kesehatan, media sosial dan e-commerce. Contoh-contoh yang diberikan sebelumnya dalam artikel ini sederhana dan mudah, tetapi kasus penggunaan yang diterapkan di industri sangat kompleks. Ambil contoh situs web e-commerce yang memberikan rekomendasi kepada pelanggan. Bagaimana situs web memberikan rekomendasi produk yang sesuai untuk pelanggan? Bagaimana situs web mengetahui kebutuhan dan preferensi pelanggan? Kuncinya terletak pada produk yang dilihat pelanggan.Jika pelanggan melihat buku tentang manajemen sumber daya manusia, logika rekomendasi situs web mencari pelanggan lain yang telah melihat atau membeli buku yang sama. Pada saat yang sama, logika juga menentukan buku lain yang serupa atau terkait yang dilihat atau dibeli oleh pengguna lain, dan buku-buku serupa direkomendasikan kepada pengguna.

Bagaimana Database Grafik Bekerja

Mari kita lihat lebih dekat pada basis data grafik dengan bantuan contoh. Mari kita asumsikan bahwa pembuat smartphone ingin meluncurkan smartphone dengan beberapa fitur canggih. Manajemen produk akan memutuskan fitur setelah menentukan kebutuhan dan preferensi audiens targetnya, yang merupakan eksekutif perusahaan. Pembuat smartphone memiliki satu atau lebih basis data yang mengumpulkan dan menyimpan data pada profil eksekutif dari berbagai sumber data. Sekarang, manajer produk membuat struktur data grafik berdasarkan data yang terlihat seperti di bawah ini:

Dari gambar di atas, manajer produk memperoleh kesimpulan atau keputusan bisnis berikut:

  • Steve adalah manajer SDM yang menggunakan messenger secara luas. Koneksinya di departemen SDM mungkin juga menggunakan messenger karena profil kerjanya. Jadi, pembawa pesan yang baik di smartphone mungkin penting.
  • Alasan utama Debra dan teman suaminya, Trevor, sering mengunjungi forum antivirus mungkin karena masalah keamanan di smartphone atau komputer mereka. Jadi, smartphone baru dapat memiliki fitur keamanan bawaan.
  • Abraham menggunakan Fitbit, yang menunjukkan bahwa ia memantau kebugarannya. Jadi, itu akan menjadi fitur yang baik jika smartphone baru dapat menyinkronkan data dari perangkat Fitbit dan menampilkannya dengan cara yang ramah pengguna.

Contoh di atas menunjukkan bagaimana data grafik dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah bisnis.

Tanpa Bug, Tanpa Stres - Panduan Langkah Demi Langkah Anda untuk Membuat Perangkat Lunak yang Mengubah Hidup Tanpa Menghancurkan Kehidupan Anda

Anda tidak dapat meningkatkan keterampilan pemrograman Anda ketika tidak ada yang peduli dengan kualitas perangkat lunak.

Studi kasus

Studi kasus di bawah ini menunjukkan bagaimana database grafik telah membantu memecahkan masalah kompleks dalam kencan online dan industri pencarian karier online.

Studi Kasus - Kencan Online

Masalah: Portal kencan online ingin menemukan pasangan yang cocok untuk pelanggan mereka. Untuk melakukan itu, portal memerlukan informasi tentang anggota situs web lain yang mungkin memiliki selera, preferensi, latar belakang, dan informasi lain yang serupa.

Larutan: Banyak portal online telah menggunakan basis data grafik untuk melakukan perjalanan melalui rincian jutaan anggota dan menjelajahi informasi. Berdasarkan itu, situs web menyiapkan pertandingan berdasarkan selera, pendidikan, hobi, dan detail lainnya. Situs web menentukan bahwa profil ini kemungkinan besar cocok dengan profil tertentu dan memberikan rekomendasi yang sesuai.

Studi Kasus - Situs Web Jaringan Profesional

Masalah: Situs web jaringan profesional seperti LinkedIn ingin merekomendasikan koneksi dan pekerjaan yang paling sesuai berdasarkan sejumlah parameter seperti profil, tampilan koneksi, tampilan profil, dan keanggotaan grup, yang mencerminkan minat dan preferensi.

Larutan: Untuk melakukan ini, situs web jaringan semacam itu melakukan perjalanan melalui beberapa lapisan koneksi seperti koneksi koneksi koneksi dan sebagainya. Kemudian, logika grafik menemukan minat profesional umum, karier, profil pekerjaan, keanggotaan grup, dan informasi lainnya dan berdasarkan temuan, memberikan rekomendasi pada jaringan dan pekerjaan.

Fakta dan Angka dari Industri

Fakta dan angka yang diberikan di bawah ini menunjukkan seberapa banyak basis data grafik telah diadopsi di seluruh industri:

  • Lebih dari 30 perusahaan Global 2000 yang mencakup Wal-Mart, eBay, Lufthansa, dan Deutsche Telekom telah mengadopsi Neo4j, basis data grafik paling populer, yang dibuat oleh Neo Technology.
  • Pengamat industri DB-Engine mengatakan ini tentang popularitas dan adopsi basis data grafik, “Grafik DBMS mendapatkan popularitas lebih cepat daripada kategori basis data lainnya,” karena telah tumbuh hampir 300 persen sejak Januari 2013.
  • Sejak Mei 2013, banyak situs kencan online besar telah mulai mengadopsi basis data grafik.
  • LinkedIn memiliki tim besar yang bekerja pada sistem basis data grafik miliknya.
  • sangat tergantung pada basis data grafik dan juga telah merilis FlockDB, basis data grafik sumber terbuka. (Untuk lebih lanjut tentang basis data sumber terbuka, lihat Mengapa Database Sumber Terbuka Mendapatkan Popularitas.)
  • Dengan tujuan membuat basis data grafik mudah digunakan untuk pengguna perusahaan, Teradata telah merilis tipe baru SQL yang dikenal sebagai SQL-GR.

Kesimpulan

Basis data grafik mewakili cara baru dalam melihat data besar. Ada dua manfaat jelas dari data grafik:

  1. Sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) tidak dapat memproses volume data yang sangat besar dalam waktu singkat. Selain itu, tidak dapat mengatur volume data yang sangat besar. Database grafik dapat melintasi sejumlah hubungan antara entitas dan mengatur informasi secara logis.
  2. Database grafik sangat efisien dalam mengambil informasi yang relevan setelah menjelajahi beberapa entitas dan hubungan. Seperti yang dinyatakan sebelumnya, mereka dapat meminta dan mengembalikan wawasan yang sangat berharga yang dapat disajikan oleh sistem BI dengan cara yang ramah pengguna.

Tampaknya hanya masalah waktu sebelum industri lain yang menangani sejumlah besar data seperti perbankan dan keuangan, farmasi, pertahanan dan intelijen juga akan menggunakan basis data grafik. Bahkan, mendeteksi kejahatan dan mengidentifikasi penipuan asuransi dengan bantuan jaringan, hubungan dan entitas dengan data grafik pasti menjadi tugas yang menarik.