Neo4j mit neuen Features für höhere Usability
Graph Data Science (GDS), Data Importer und OpsManager vereinfachen den Einstieg in Graphtechnologie und Graph Analytics
München, 16. August 2022 – Neo4j®, weltweit führender Anbieter von Graphtechnologie, glänzt mit neuen Features der Graphdatenbank. Neben kontinuierlichen Optimierungen von Graph Data Science (GDS) gibt es auch Verbesserungen in Sachen automatische Datenmodellierung, Backend Administration und Integration von Data Warehouse. Damit bietet die native Graphdatenbank einen erleichterten Einstieg sowohl für Entwickler als auch für Data Scientists.
Das neue Release Graph Data Science (GDS) 2.1 bietet in der Library mehr als 65 Graph-Algorithmen – darunter neu K-means clustering und Leiden für Community Detection. Quell- und Zielknoten lassen sich von nun an für die Algorithmen KNN (K-Nearest Neighbor) und Node Similarity filtern. Zudem bietet Neo4j Verbesserungen hinsichtlich der graph-nativen ML-Pipelines: So vereinfacht es das Autotuning für ML-Pipelines, die richtigen Abfrage-Parameter zu identifizieren, um das bestmögliche Modell zu erzeugen. Über Knotenregressions-Pipelines lassen sich jetzt numerische Eigenschaften vorhersagen.Der Python Klient vereinfacht Arbeitsabläufe für Data Scientists, die nicht mit Cypher vertraut sind. Neu ist außerdem die Apache Arrow-Integration für schnelle Graph Projection aus externen Quellen, Datenbankerstellung und Graph Export. So können Anwender massive Datenmengen von bis zu 30 Mio. Objekten/Sekunde in den Graphen direkt importieren und exportieren.
Außerdem hat Neo4j die Usability der Graphdatenbank weiter erhöht. Der neue Data Importer ermöglicht den Datenimport sowie die visuelle Modellierung von CSV-Dateien als Graph. Cypher Kenntnisse sind dafür nicht nötig. Die No-Code-Lösung sorgt so für eine einfache Bedienbarkeit und einen reibungslosen Start von eigenen Projekten. Daten lassen sich intuitiv modellieren (UI) und Flat Files als Graph abbilden. Das Feature ist für den Import von Millionen von Datensätzen ausgelegt.
In der GraphQL Toolbox gibt es zudem eine reibungslose Low-Code UI für Prototyping und zum Erforschen des GraphQL-Schemas. Dieses erlaubt es, Graph-Algorithmen direkt im Visualisierungstool Neo4j Bloom zu erforschen. Für noch mehr Benutzerfreundlichkeit bietet Neo4j außerdem AuraDB Free: Die kostenlose Variante der Cloud-Graphdatenbank steht ab sofort mit einer erhöhten Limitierung von 200.000 Knoten und 400.000 Kanten zur Verfügung.
Das neue Backend-Admin-Tool OpsManager hilft DB-Administratoren, die Auslastung ihrer Graphdatenbank im Blick zu behalten, den Arbeitsspeicher zu prüfen und so schnell Entscheidungen zu treffen. Ein Dashboard mit den wichtigsten Metriken für Betriebssystem, DBMS und Datenbank sowie dedizierte UIs für die Verwaltung und eine rollenbasierte Zugriffskontrolle helfen dabei, die Neo4j Bereitstellung zentral zu managen.
Mit dem Data Warehouse Connector bietet Neo4j jetztumfassenden Support von Konnektoren und Sprachen (Java, Java Script, Python, .NET, GO). Dank des Connectors lassen sich Daten zwischen einem
beliebigen Data Warehouse und Neo4j jetzt einfacher verbinden. Unterstützt werden Snowflake, Google BigQuery, Amazon RedShift, und Azure Synapse.
Mehr über die einzelnen Produkte finden Sie unter https://neo4j.com/product/ |
Bildmaterial zum Download (Quelle Neo4j): Filter für KNN-Algorithmus / Leiden Algorithmus
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Über Neo4j:
Neo4j ist die weltweit führende Graph Plattform. Sie hilft Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler, die vorliegenden Daten mit Kontext anzureichern, um damit Herausforderungen ganz unabhängig von Umfang oder Komplexität zu lösen. Anwender nutzen Neo4j, um ihre Branchen nachhaltig zu verändern, indem sie Finanzbetrug und Cyberkriminalität eindämmen, globale Netzwerke optimieren, Forschung beschleunigen oder bessere Empfehlungen liefern. Neo4j bietet Echtzeit-Transaktionsverarbeitung, fortschrittliche KI/ML, intuitive Datenvisualisierung und vieles mehr. Weitere Informationen finden Sie auf Neo4j.com und @Neo4j.
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