एक डेटाबेस किसी एप्लिकेशन के सबसे महत्वपूर्ण वर्गों में से एक है। डेटाबेस सूचनाओं को संग्रहीत कर सकते हैं और सॉफ्टवेयर के समग्र प्रदर्शन को बढ़ा सकते हैं। इसलिए अपने प्रोजेक्ट के लिए उपयुक्त डेटाबेस चुनना महत्वपूर्ण है।
आज, ग्राफ डेटाबेस की लोकप्रियता काफी बढ़ रही है। ग्राफ डेटाबेस बाजार का आकार 2018 में 821.8 मिलियन डॉलर से बढ़कर 2023 तक 2.5 बिलियन डॉलर होने का अनुमान है। अधिक से अधिक कंपनियों ने यह समझा है कि वास्तविक शक्ति डेटा में ही नहीं है, बल्कि डेटा कैसे जुड़ा हुआ है।
कई एप्लिकेशन रिलेशनल डेटाबेस जैसे MySQL और PostgreSQL के साथ काम करते हैं। उनके लाभों के बावजूद, रिलेशनल डेटाबेस कनेक्टेड डेटा की असंख्य मात्रा को मुश्किल से संभाल सकते हैं। यही कारण है कि Neo4j जैसे गैर-संबंधपरक डेटाबेस को उच्च-प्रदर्शन और स्केलेबल एप्लिकेशन बनाने में आपकी मदद करने के लिए अनुकूलित किया गया है जो आसानी से अनगिनत मात्रा में कनेक्टेड डेटा का उपयोग करते हैं। बहुत से डेवलपर्स ग्राफ डेटाबेस और Neo4j की क्षमताओं के बारे में नहीं जानते हैं। इस लेख में, हम Neo4j और इसकी क्षमताओं के बारे में सब कुछ समझाने जा रहे हैं।
Neo4j डेटाबेस की अवधारणाएं और सिद्धांत
वास्तविक परियोजनाओं में Neo4j डेटाबेस की भूमिका पर पूरी तरह से चर्चा करने से पहले, आपको यह जानना होगा कि यह तकनीक कैसे काम करती है, व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए आप इसका उपयोग कर सकते हैं, और Neo4j और अन्य डेटाबेस के बीच अंतर।
ग्राफ़ डेटाबेस: कनेक्टेड डेटा को संभालने के लिए सबसे अच्छा समाधान
दुनिया में सब कुछ जुड़ा हुआ है। उदाहरण के लिए, हमारे मित्रों और परिवार के आंतरिक घेरे को लें। हर कोई अलग-अलग तरीकों से दूसरों से जुड़ा होता है। कल्पना कीजिए कि सर्कल के सदस्यों के बीच संबंधों की व्याख्या करने वाला सभी डेटा एक ही स्थान पर संग्रहीत किया जाता है। फिर, आप अन्य कनेक्शनों की चिंता किए बिना कोई भी डेटा ले सकते हैं।
Neo4j जैसा ग्राफ डेटाबेस इस प्रकार काम करता है। ग्राफ़ डेटाबेस NoSQL डेटाबेस हैं जो डेटा के बीच संबंधों को स्टोर, मैप और क्वेरी कर सकते हैं। ग्राफ़ डेटाबेस में तत्व किसी भी संभावित तरीके से एक दूसरे से जुड़ सकते हैं।
बड़ी मात्रा में जुड़े डेटा को संभालने के लिए Neo4j जैसा ग्राफ डेटाबेस सबसे अच्छा समाधान है। ये डेटाबेस किसी भी अन्य डेटा स्टोरेज और उपलब्ध प्रबंधन तकनीकों के विपरीत, पहले से जुड़े डेटा को रिश्तों पर गहराई से केंद्रित करते हैं और स्टोर करते हैं। यही कारण है कि अनगिनत कनेक्टेड डेटा को जल्दी से संभालने के लिए ग्राफ डेटाबेस सबसे प्रभावी तकनीक है।
संबंधपरक डेटाबेस और गैर-संबंधपरक डेटाबेस
जिन डेवलपर्स ने अपने पूरे करियर में केवल रिलेशनल डेटाबेस के साथ काम किया है, उनके मन में निश्चित रूप से यह सवाल होगा, "Neo4j जैसे गैर-रिलेशनल मॉडल का उपयोग करने का क्या मतलब है?"
रिलेशनल डेटाबेस का उपयोग करते समय, सब कुछ सहज और स्पष्ट प्रतीत होता है। इसके बावजूद, इन डेटाबेस का उपयोग करने में कुछ महत्वपूर्ण कमियां हैं जिनके बारे में आपको जानकारी होनी चाहिए:
- सीमित मात्रा : बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने के लिए रिलेशनल डेटाबेस अच्छी तरह से अनुकूलित नहीं हैं।
- गति : रिलेशनल स्टोर तेज नहीं होते हैं जब उन्हें बड़ी संख्या में पढ़ने और लिखने के कार्यों को संसाधित करने की आवश्यकता होती है।
- संबंधों की कमी : संबंधपरक डेटा स्टोर केवल मानक संबंधों का वर्णन करने तक सीमित हैं, जिसमें एक-से-एक, एक-से-कई, और कई-से-अनेक संबंध शामिल हैं।
- विविधता : मॉडल स्कीमा का उपयोग करके वर्णित नहीं किए जा सकने वाले डेटा के प्रकारों को संसाधित करते समय संबंधपरक डेटाबेस मुश्किल से लचीले होते हैं। इसके अलावा, बड़े बाइनरी और अर्ध-संरचित डेटा (JSON और XML) के साथ काम करते समय ये डेटाबेस अक्षम हैं।
- स्केलेबिलिटी : रिलेशनल डेटाबेस के लिए क्षैतिज स्केलिंग अप्रभावी है।
इन सभी मुद्दों और सीमाओं से निपटने के लिए, Neo4j जैसे विभिन्न गैर-संबंधपरक डेटाबेस विकसित किए गए हैं। हालांकि, उनमें से अधिकांश में ऐसे रिश्तों की कमी होती है जो संदर्भ के माध्यम से डेटा के टुकड़ों को एक दूसरे के साथ जोड़ने के कारण होते हैं (रिलेशनल मॉडल में विदेशी कुंजी के समान)। संदर्भ डेटा को क्वेरी करने की प्रक्रिया को और अधिक कठिन बनाते हैं, विशेष रूप से कनेक्टेड डेटा, क्योंकि वे संस्थाओं के बीच संबंधों का वर्णन करने के लिए कड़ी मेहनत करते हैं।
Neo4j ग्राफ डेटाबेस
Neo4j जैसे ग्राफ डेटाबेस मुख्य रूप से ग्राफ सिद्धांत पर आधारित होते हैं, जो एक गणितीय सिद्धांत है। ग्राफ़ ऐसी संरचनाएँ हैं जिनमें दो मुख्य पैरामीटर होते हैं: कोने और किनारे।
कार्यक्षेत्र एक बड़े डेटाबेस में लोगों या चीजों जैसी संस्थाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। किनारे भी कोने के बीच संबंध दिखाते हैं। किनारों में संख्यात्मक मान हो सकते हैं जिन्हें "वजन" कहा जाता है।
डेवलपर्स इन संरचनाओं का उपयोग रिश्तों द्वारा परिभाषित परिदृश्यों को मॉडल करने के लिए कर सकते हैं। एक उदाहरण के रूप में, एक साधारण ग्राफ डेटाबेस डेवलपर्स को एक सोशल नेटवर्क मॉडल करने देता है जिसमें उपयोगकर्ताओं को नोड्स और रिश्तों के रूप में शामिल किया जाता है जो उपयोगकर्ताओं के बीच कनेक्शन होते हैं। एक अन्य उदाहरण एक सड़क नेटवर्क हो सकता है जहां शहर, कस्बे या गांव कोने हैं, और दूसरी ओर, सड़कें किनारे हैं जो दूरियों को इंगित करने वाले भार के साथ कोने को जोड़ती हैं।
Neo4j ग्राफ सिद्धांत की अवधारणाओं को अपने तरीके से दिखाता है। इसका सटीक पता लगाने के लिए, हमें नीचे Neo4j डेटाबेस में लेबल किए गए प्रॉपर्टी ग्राफ़ मॉडल पर एक नज़र डालने की आवश्यकता है।
Neo4j डेटाबेस के मुख्य घटक
Neo4j मॉडल में मुख्य रूप से ये प्राथमिक घटक होते हैं:
- नोड्स (ग्राफ थ्योरी में कोने के बराबर): मुख्य डेटा तत्व (जैसे, जैक या मैत्री मंडली के अन्य सदस्य) जो रिश्तों से जुड़े होते हैं। नोड्स में लेबल और गुण हो सकते हैं (नीचे समझाया गया है)।
- संबंध (ग्राफ सिद्धांत में किनारों के बराबर): नोड्स के बीच कनेक्शन का वर्णन करता है और उन्हें एक साथ जोड़ता है (उदाहरण के लिए, जैक "जेन से विवाहित" है)। रिश्तों में एक या अधिक गुण हो सकते हैं।
- लेबल: नोड्स की भूमिका का प्रतिनिधित्व करते हैं (उदाहरण के लिए, जेन एक "व्यक्ति है।") लेबल का उपयोग नोड्स को समूहित करने के लिए किया जाता है। प्रत्येक नोड में कई लेबल हो सकते हैं। ग्राफ़ में नोड्स को खोजने की प्रक्रिया में तेजी लाने के लिए लेबल को भी अनुक्रमित किया जाता है।
- गुण: नाम या मूल्य जोड़े से जुड़े नोड्स और संबंधों के गुण।
Neo4j डेटाबेस डेटा को कुंजी-मूल्य जोड़े के रूप में संग्रहीत करने की अनुमति देता है, जिसका अर्थ है कि गुणों में किसी भी प्रकार का मूल्य (स्ट्रिंग, संख्या, या बूलियन) हो सकता है। ग्राफ डेटा संरचना शुरू में थोड़ा जटिल लग सकता है, लेकिन यह सरल और स्वाभाविक है। अधिक स्पष्टीकरण के लिए Neo4j में ग्राफ डेटा मॉडल के उदाहरण के रूप में नीचे दी गई तस्वीर पर एक नज़र डालें:
इस सरल मॉडल में, दो मुख्य नोड ऐलिस और बॉब हैं। वे एक-दूसरे से संबंधों के माध्यम से जुड़े हुए हैं। दोनों नोड्स में एक समान लेबल होता है, जो "व्यक्ति" है। इस मॉडल में, केवल Bob's node को कुछ गुण दिए गए हैं; हालाँकि, Neo4j ग्राफ मॉडल में, प्रत्येक नोड और संबंध में गुण हो सकते हैं।
लोगों के लिए Neo4j मॉडल की व्याख्या करना आसान है क्योंकि यह सहज और समझने योग्य है। सच्चाई यह है कि मानव मस्तिष्क मुश्किल से टेबल और पंक्तियों के आधार पर सोचता है और अमूर्त वस्तुओं और कनेक्शन के बारे में सोचता है। दूसरे शब्दों में, कागज के एक टुकड़े पर आप जो कुछ भी आकर्षित कर सकते हैं, उसे रेखांकन के साथ चित्रित किया जा सकता है और एक Neo4j मॉडल में बदल दिया जा सकता है।
Neo4j बनाम संबंधपरक और अन्य NoSQL डेटाबेस
अब जब हम Neo4j डेटाबेस और ग्राफ डेटा मॉडल के बारे में मूल बातें जानते हैं, तो आप Neo4j डेटाबेस और रिलेशनल डेटा स्टोर के बीच अंतर के बारे में सोच रहे होंगे। हालाँकि Neo4j NoSQL टूल की सूची में है, फिर भी यह अन्य NoSQL डेटाबेस से अलग है। इस प्रयोजन के लिए, Neo4j डेटाबेस और अन्य संबंधपरक और गैर-संबंधपरक डेटाबेस के बीच अंतर को जानना आवश्यक है।
आधार सामग्री भंडारण
डेटा भंडारण के मामले में, Neo4j डेटाबेस एक ग्राफ भंडारण संरचना का उपयोग करता है। रिलेशनल डेटाबेस पंक्तियों और स्तंभों से युक्त निश्चित, पूर्वनिर्धारित तालिकाओं का उपयोग करते हैं। साथ ही, NoSQL डेटाबेस कनेक्टेड डेटा स्टोरेज का उपयोग करते हैं जो डेटाबेस स्तर पर समर्थित नहीं है।
मॉडलिंग की दिनांक
Neo4j डेटाबेस एक लचीले डेटा मॉडल का उपयोग करते हैं, जबकि रिलेशनल डेटाबेस में मॉडल को तार्किक मॉडल से विकसित किया जाना चाहिए। इसके अतिरिक्त, NoSQL डेटाबेस एंटरप्राइज़ आर्किटेक्चर के लिए उपयुक्त नहीं हैं।
क्वेरी प्रदर्शन
Neo4j मॉडल कनेक्शन की संख्या और गहराई की परवाह किए बिना जबरदस्त प्रदर्शन प्रदान करता है। दूसरी ओर, डेटा प्रविष्टियों की संख्या बढ़ने पर रिलेशनल डेटाबेस की प्रोसेसिंग गति कम हो जाती है। साथ ही, NoSQL डेटाबेस में एप्लिकेशन स्तर पर संबंध बनाए जाने चाहिए।
पूछताछ भाषा
Neo4j मॉडल में साइफर भाषा का उपयोग किया जाता है, जो कि मूल ग्राफ क्वेरी भाषा है। SQL भाषा का उपयोग रिलेशनल डेटाबेस में किया जाता है, जो जुड़ने की संख्या बढ़ने पर जटिलता को बढ़ाता है। NoSQL मॉडल के मामले में, विभिन्न भाषाओं का उपयोग किया जाता है, लेकिन उनमें से कोई भी संबंधों को व्यक्त करने के लिए अच्छी तरह से विकसित नहीं होता है।
लेन-देन समर्थन
ACID लेनदेन Neo4j और रिलेशनल मॉडल दोनों में समर्थित हैं। NoSQL डेटाबेस की बात करें तो, BASE लेनदेन डेटा संबंधों के लिए अविश्वसनीय साबित होते हैं।
पैमाने पर प्रसंस्करण
Neo4j डेटाबेस पैटर्न-आधारित प्रश्नों के लिए स्वाभाविक रूप से मापनीय है। रिलेशनल डेटाबेस प्रतिकृति के माध्यम से बड़े होते हैं लेकिन लागत प्रभावी नहीं होते हैं। NoSQL डेटाबेस भी स्केलेबल हैं, लेकिन उनमें डेटा अखंडता भरोसेमंद नहीं है।
Neo4j डेटाबेस के लाभ
Neo4j मॉडल विशेष रूप से महत्वपूर्ण मात्रा में जुड़े डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। ये मॉडल आपको कुछ मुख्य लाभ प्रदान करते हैं, जिनमें निम्नलिखित शामिल हैं:
- तेज प्रदर्शन
यह ग्राफ मॉडल के सबसे बड़े फायदों में से एक है। संबंधपरक डेटाबेस का प्रदर्शन पर्याप्त नहीं है क्योंकि रिश्तों की संख्या और गहराई बढ़ती है। दूसरी ओर, ग्राफ डेटाबेस जैसे कि Neo4j डेटाबेस का प्रदर्शन उच्च रहता है, भले ही डेटा की मात्रा में उल्लेखनीय वृद्धि हो।
Neo4j मॉडल के पीछे की टीम ने हाल ही में एक लाइब्रेरी भी जारी की है। पुस्तकालय डेवलपर्स को कुछ घंटों में कई अरब नोड्स और दसियों अरबों रिश्तों पर समानांतर में ग्राफ एल्गोरिदम चलाने की अनुमति देता है। अधिक सटीक शब्दों में, Neo4j डेटाबेस क्षैतिज रूप से स्केल करते हैं। इसका मतलब है कि मॉडल का प्रदर्शन डेटाबेस के आकार पर निर्भर नहीं है। यह कनेक्टेड डेटा के विशाल सेट को पार कर सकता है और एंटरप्राइज़ डेटाबेस सुविधाएँ जैसे ACID लेनदेन और स्वचालित बैकअप या पुनर्प्राप्ति प्रदान करता है।
- FLEXIBILITY
Neo4j जैसे ग्राफ मॉडल की संरचना और स्कीमा आसानी से एप्लिकेशन विविधताओं के लिए समायोज्य हैं, जिससे वे अत्यधिक लचीले डेटाबेस बन जाते हैं। आप मौजूदा कार्यक्षमता को नुकसान पहुंचाए बिना डेटा संरचना को आसानी से अपग्रेड भी कर सकते हैं। अपग्रेड कभी भी आप चाहते हैं, किया जा सकता है, क्योंकि संरचना एक साथ विकसित हो सकती है, साथ ही जिस एप्लिकेशन के लिए इसका उपयोग किया जाता है।
- डेटा के बीच संबंध प्रबंधित करें
Neo4j डेटाबेस आपको डेटा के बीच विभिन्न रास्तों और कनेक्शनों का पता लगाने और उन्हें यथासंभव कुशलता से क्वेरी करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, आप आसानी से डेटाबेस से जटिल डेटा प्राप्त कर सकते हैं, भले ही वे दृढ़ता से जुड़े हों।
Neo4j डेटाबेस के मामलों का प्रयोग करें
अगली बात जो हमें Neo4j ग्राफ मॉडल के बारे में जानने की जरूरत है, वह यह है कि हम इस डेटा स्टोर तकनीक का उपयोग किस लिए कर सकते हैं। ऐसा लग सकता है कि किसी भी प्रकार की समस्या को हल करने के लिए इस तकनीक का अधिग्रहण किया जा सकता है, लेकिन सच्चाई यह है कि Neo4j डेटाबेस का उपयोग तब भी किया जाना चाहिए जब वह उपयुक्त हो।
Neo4j मॉडल का उपयोग केवल तभी किया जाता है जब कनेक्टेड डेटा सबसे अधिक मायने रखता है। इस तकनीक ने पहले ही सबसे लोकप्रिय उपयोग के मामलों पर विजय प्राप्त कर ली है, जिसमें धोखाधड़ी का पता लगाना, वैयक्तिकरण, नेटवर्क प्रबंधन, ज्ञान ग्राफ और कई अन्य शामिल हैं।
इसके बावजूद, ग्राफ डेवलपर्स की अगली पीढ़ी Neo4j जैसे मॉडलों की मदद से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के भविष्य की इंजीनियरिंग कर रही है। अब, नीचे Neo4j डेटाबेस के कई उपयोग मामलों पर एक नज़र डालते हैं।
धोखाधड़ी के छल्ले रोकना
पारंपरिक धोखाधड़ी की रोकथाम के उपाय खातों, व्यक्तियों, उपकरणों या आईपी पते सहित अलग-अलग डेटा बिंदुओं पर गहराई से ध्यान केंद्रित करते हैं। यहां समस्या यह है कि आधुनिक अपराधी आज केवल असत्य पहचान के साथ धोखाधड़ी के छल्ले बनाकर इन पता लगाने के तरीकों से बचने में सक्षम हैं। इस तरह के पलायन को रोकने के लिए, उन कनेक्शनों को देखना आवश्यक है जो व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं को जोड़ते हैं।
हालांकि कोई भी धोखाधड़ी रोकथाम उपाय सही नहीं है, आप व्यक्तिगत डेटा के बीच संबंधों का विश्लेषण करके प्रक्रिया को बढ़ा सकते हैं। यह वह जगह है जहां Neo4j मॉडल मुश्किल पैटर्न का पता लगाने के काम आता है जो रिलेशनल डेटाबेस शायद ही उजागर कर सकते हैं।
एंटरप्राइज़ संगठन, प्रथम-पक्ष बैंक धोखाधड़ी, ई-कॉमर्स धोखाधड़ी, क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी, बीमा धोखाधड़ी और मनी लॉन्ड्रिंग धोखाधड़ी सहित विभिन्न वित्तीय धोखाधड़ी को रोकने के लिए अपनी धोखाधड़ी का पता लगाने की क्षमताओं को बढ़ावा देने के लिए Neo4j डेटाबेस का उपयोग करते हैं।
नेटवर्क और आईटी संचालन
नेटवर्क और आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर बेहद जटिल हैं और इसके लिए एक कॉन्फ़िगरेशन मैनेजमेंट डेटाबेस (CMDB) की आवश्यकता होती है जो रिलेशनल डेटाबेस से बहुत आगे है। Neo4j CMDB ग्राफ़ डेटाबेस समस्या निवारण, प्रभाव विश्लेषण, और क्षमता या आउटेज योजना को सरल बनाने के लिए आपके नेटवर्क, डेटा केंद्र और IT संपत्तियों को सहसंबंधित करने में आपकी सहायता करता है।
Neo4j जैसे ग्राफ़ डेटाबेस आपको निगरानी उपकरण कनेक्ट करने और विभिन्न नेटवर्क या डेटा सेंटर संचालन के बीच जटिल संबंधों में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए सशक्त बनाते हैं। नेटवर्क और आईटी संचालन में ग्राफ़ के असीमित उपयोग हैं।
सिफारिश इंजन
रीयल-टाइम अनुशंसा इंजन को उत्पाद, इन्वेंट्री, ग्राहक, आपूर्तिकर्ता, रसद, और यहां तक कि सामाजिक भावना डेटा को सबसे अधिक कुशलता से काम करने के लिए सहसंबंधित करने में सक्षम होना चाहिए। इसके अलावा, वे नए ग्राहक की यात्रा के अनुसार किसी भी नए हितों को तुरंत पकड़ने में सक्षम होना चाहिए।
प्रमुख तकनीक जो अनुशंसा इंजनों को ऐसा करने में सक्षम बनाती है, वह है Neo4j जैसे ग्राफ डेटाबेस। यह पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस को जल्दी से पीछे छोड़ देता है और भारी मात्रा में ग्राहक और उत्पाद डेटा को जोड़ता है।
सोशल मीडिया एप्लीकेशन
Neo4j जैसे सामाजिक ग्राफ डेटाबेस अभिनव सामाजिक नेटवर्क बनाने में मदद करते हैं या वर्तमान सामाजिक ग्राफ को एक उद्यम अनुप्रयोग में एकीकृत करते हैं। सच्चाई यह है कि सोशल मीडिया नेटवर्क पहले से ही रेखांकन और संबंधों के साथ निर्मित होते हैं; फिर, इसलिए उन्हें ग्राफ़ से तालिकाओं में बदलने और फिर से वापस करने का कोई मतलब नहीं है।
एक डेटा मॉडल जो सीधे आपके डोमेन मॉडल से मेल खा सकता है, आपको अपने डेटाबेस को समझने, बेहतर संचार करने और अनावश्यक काम को कम करने में मदद करेगा। Neo4j डेटा मॉडलिंग के लिए आवश्यक समय को कम करके आपके सोशल नेटवर्क एप्लिकेशन के प्रदर्शन को तेज करता है।
पहचान का प्रबंधन
एक उद्यम में अनगिनत भूमिकाओं, समूहों, उत्पादों और प्राधिकरण का प्रबंधन करना कठिन है। Neo4j के साथ, आप कुशलतापूर्वक सभी पहचान को ट्रैक कर सकते हैं और प्राधिकरणों और विरासतों को गहराई से और तेजी से एक्सेस कर सकते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि Neo4j में सभी डेटा आपस में जुड़े हुए हैं, जो आपको पहले से बेहतर अंतर्दृष्टि और नियंत्रण प्रदान करते हैं।
दूरसंचार
कनेक्शन दूरसंचार के मूल हैं, और ग्राफ डेटाबेस जैसे Neo4j हैं:
- मॉडलिंग के लिए सबसे अच्छा विकल्प।
- भंडारण।
- सभी प्रकार के दूरसंचार डेटा को क्वेरी करना।
Neo4j व्यवसायों को अपने कनेक्टेड डेटा में सुधार करके तेजी से प्रदर्शन करने में सक्षम बनाता है, चाहे उन्हें आज के व्यापक रूप से प्रतिस्पर्धी बाजार में सुपर-कॉम्प्लिकेटेड नेटवर्क संरचनाओं, विभिन्न उत्पाद लाइनों और बंडलों, या ग्राहकों की संतुष्टि और प्रतिधारण का प्रबंधन करने की आवश्यकता हो।
सरकार
कई सरकारें वर्तमान में अपराध का मुकाबला करने, आतंकवाद को रोकने, वित्तीय जिम्मेदारी बढ़ाने और अपने नागरिकों के लिए सब कुछ पारदर्शी बनाने के लिए Neo4j और अन्य ग्राफ तकनीकों का उपयोग कर रही हैं। इन दृष्टिकोणों को विभिन्न अनुप्रयोगों या रिपॉजिटरी से जुड़ने के लिए डेटा की आवश्यकता होती है, जिसके लिए असतत विभागों को काम करने की आवश्यकता होती है। यही कारण है कि एक लचीला, स्केलेबल और शक्तिशाली ग्राफ मॉडल जैसे Neo4j इंटरकनेक्टेड डेटा को जल्दी से संसाधित करने के लिए आवश्यक है।
एआई और एनालिटिक्स
आधुनिक व्यवसाय आज अत्यंत जटिल चुनौतियों का सामना कर रहे हैं और उन्हें बुद्धिमान तकनीकों की आवश्यकता है। इस मामले में Neo4j उन भविष्यवाणियों में सुधार करता है जो बेहतर निर्णय और नवाचार को संभव बनाती हैं। यह कठिन सवालों के जवाब देने और भविष्यवाणी की सटीकता को बढ़ाने के लिए वर्तमान डेटा में संबंधों और नेटवर्क संरचना की भविष्य कहनेवाला शक्ति को शामिल करता है।
Neo4j ग्राफ एल्गोरिदम वैश्विक संरचनाओं में आवश्यक पैटर्न ढूंढते हैं और ग्राफ एम्बेडिंग और एनालिटिक्स वर्कस्पेस के अंदर ग्राफ डेटाबेस मशीन लर्निंग ट्रेनिंग की मदद से ग्राफ के बारे में भविष्यवाणियां करते हैं। इस प्रकार व्यवसाय असामान्य प्रश्नों के उत्तर देने के लिए अत्यधिक भविष्य कहनेवाला संबंध और नेटवर्क संरचना को बढ़ा सकते हैं।
संगठन आगे के विश्लेषण, मशीन सीखने, या कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली का समर्थन करने के लिए ग्राफ एल्गोरिदम और Neo4j की भविष्य कहनेवाला सुविधाओं के परिणामों का उपयोग करते हैं। ग्राफ़ आमतौर पर उन्नत एनालिटिक्स, मशीन लर्निंग और एआई के लिए शानदार मूल्य लाते हैं।
जीवन विज्ञान
इंटरकनेक्टेड डेटा बड़े पैमाने पर जीवन विज्ञान में काम करने वाली कंपनियों को घेरता है। उदाहरण के लिए, जीवविज्ञानियों को जीन, प्रोटीन, कोशिकाओं आदि के बीच संबंधों को समझने की आवश्यकता है, और स्वास्थ्य सेवा संगठनों को रोग की प्रगति को समझने के लिए रोगी की यात्रा को मैप करने की आवश्यकता है। यही कारण है कि ये कंपनियां अपने कनेक्टेड डेटा का विश्लेषण करने के लिए Neo4j का उपयोग कर रही हैं, जो पहले ग्राफ़ के बिना असंभव था।
जीवन कंपनियां, जिनमें रासायनिक निर्माता, कृषि कंपनियां, बायोटेक स्टार्टअप, और कई अन्य शामिल हैं, Neo4j के वास्तविक मूल्य और अनुसंधान एवं विकास, गोपनीयता और नियामक अनुपालन, चिकित्सा उपकरण निर्माण, रोगियों, संगठनों आदि के लिए ग्राफ को समझती हैं।
वित्तीय सेवाएं
वित्तीय सेवाओं और बैंकों को लगातार वित्तीय अपराधों से लड़ना चाहिए, साइबर हमलों को रोकना और उनका जवाब देना चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वे अद्यतन नियमों का पालन करें। ऐसा करने के लिए, उन्हें एक डेटाबेस की आवश्यकता होती है जो तेजी से डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों को आसानी से ढूंढ सके। Neo4j वित्तीय सेवाओं में मदद करता है और उन्हें बेहतर जोखिम प्रबंधन, नियामक अनुपालन, विश्वसनीय और सुरक्षित आईटी संरचना, बेहतर ग्राहक अनुभव और कई अन्य लाभ प्रदान करता है।
दुनिया में Neo4j के सबसे बड़े उपयोगकर्ता
आज, दुनिया के सबसे बड़े संगठन अपने असंख्य डेटा बिंदुओं के प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए Neo4j का उपयोग कर रहे हैं। Neo4j स्केलेबल ग्राफ तकनीक का दुनिया का अग्रणी प्रदाता है जो फॉर्च्यून 100 सूची में 75 प्रतिशत कंपनियों को उनके कनेक्टेड डेटा एप्लिकेशन को बढ़ाने में मदद करता है।
आज Neo4j तकनीक का उपयोग करने वाले सबसे बड़े उद्योग और कंपनियां इस प्रकार हैं:
- दुनिया के शीर्ष 10 खुदरा विक्रेताओं में से 7 जैसे eBay, ADEO और ATPCO
- दुनिया के शीर्ष 5 विमान निर्माताओं में से 3 जैसे एयरबस
- दुनिया की शीर्ष 10 बीमा कंपनियों में से 8 जैसे बायरिशे और एलियांज़
- जेपी मॉर्गन, सिटी, चेज़ और यूबीएस जैसे उत्तरी अमेरिका के सभी शीर्ष 20 बैंक
- वोल्वो, टोयोटा, और डेमलर जैसे दुनिया के शीर्ष 10 वाहन निर्माताओं में से 8
- दुनिया के शीर्ष 5 होटलों में से 3 जैसे मैरियट और एकोरहोटल
- वेरिज़ोन, ऑरेंज, एटी एंड टी, और कॉमकास्ट जैसी दुनिया की शीर्ष 10 दूरसंचार कंपनियों में से 7
अंतिम शब्द
आधुनिक अनुप्रयोगों को आज बड़ी मात्रा में परस्पर जुड़े डेटा को संसाधित करने की बड़ी चुनौती का सामना करना पड़ता है, यही कारण है कि उन्हें इस मुद्दे से निपटने में मदद करने के लिए कुशल तकनीक की व्यापक रूप से आवश्यकता है। Neo4j ग्राफ तकनीक आपको ऐसे एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देती है जो आगे के विश्लेषण के लिए कनेक्टेड डेटा में सार्थक, रीयल-टाइम अंतर्दृष्टि प्रदान करने और सही निर्णय लेने में सक्षम हैं।
मान लीजिए कि आप मोबाइल और वेब विकास में नवीनतम प्रगति का उपयोग करना चाहते हैं और अपने अनुप्रयोगों में Neo4j जैसे ग्राफ डेटाबेस शामिल करना चाहते हैं। उस स्थिति में, नो-कोड प्लेटफॉर्म AppMaster वह है जो आपको चाहिए। प्लेटफ़ॉर्म कुशलतापूर्वक आपको वेब और मोबाइल एप्लिकेशन बनाने में सक्षम बनाता है, और निश्चित रूप से, एक बैकएंड है जो अस्तित्व में सबसे शक्तिशाली बैकएंड विज़ुअल कोडिंग है।
