圖數(shù)據(jù)科學(xué)深耕數(shù)據(jù)價(jià)值，推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程

　　

　　作者：Neo4j大中華區(qū)總經(jīng)理方俊強(qiáng)

　　
　　隨著社會(huì)數(shù)字化程度的不斷加深，數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)關(guān)系也日益復(fù)雜。在企業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程中，基礎(chǔ)的原始數(shù)據(jù)管理已經(jīng)無(wú)法滿足將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高價(jià)值數(shù)據(jù)資產(chǎn)的需求。沒(méi)有關(guān)系，數(shù)據(jù)或?qū)⒑翢o(wú)意義，關(guān)注并挖掘數(shù)據(jù)背后的關(guān)系成為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵所在。
　　
　　同時(shí)隨著數(shù)據(jù)量變大，預(yù)測(cè)信號(hào)在大數(shù)據(jù)噪聲中丟失，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法無(wú)法揭示和有效使用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。而圖技術(shù)最重要的貢獻(xiàn)在于幫助企業(yè)發(fā)掘數(shù)據(jù)中沒(méi)有被意識(shí)到或者認(rèn)為不存在的隱藏關(guān)系和模式。據(jù)Gartner分析，50%有關(guān)AI的咨詢(xún)都涉及圖技術(shù)的使用。
　　
　　

　　
　　Neo4j大中華區(qū)總經(jīng)理方俊強(qiáng)

　　
　　“讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話”的圖數(shù)據(jù)科學(xué)
　　
　　圖數(shù)據(jù)科學(xué)讓連接的數(shù)據(jù)“自己說(shuō)話”，利用數(shù)十億甚至數(shù)萬(wàn)億數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)確定什么是重要和有意義的。關(guān)聯(lián)以知識(shí)圖譜的方式呈現(xiàn)，并在知識(shí)圖譜上運(yùn)行，獲得可解釋的結(jié)果、數(shù)據(jù)以及算法，從而進(jìn)行預(yù)測(cè)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的最大化。
　　
　　圖數(shù)據(jù)科學(xué)通過(guò)知識(shí)圖譜在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中確定所尋找的模式，圖算法使用無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別關(guān)聯(lián)、異常和趨勢(shì)，而圖原生機(jī)器學(xué)習(xí)(Graph Native Machine Learning) 使用嵌入方法來(lái)了解圖中未知的重要功能。此外，圖數(shù)據(jù)科學(xué)通過(guò)訓(xùn)練圖內(nèi)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的模型來(lái)預(yù)測(cè)鏈接、標(biāo)簽和缺失數(shù)據(jù)，并提供快速、成熟、可擴(kuò)展的服務(wù)。
　　
　　作為圖技術(shù)的市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者，Neo4j圖數(shù)據(jù)科學(xué)旨在幫助企業(yè)理解數(shù)據(jù)關(guān)系，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家通過(guò)綜合的圖分析技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，解答之前難以解決的問(wèn)題。
　　
　　Neo4j圖數(shù)據(jù)科學(xué)以圖技術(shù)為基礎(chǔ)，提供比傳統(tǒng)技術(shù)更好的預(yù)測(cè)。作為一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，Neo4j圖數(shù)據(jù)科學(xué)可兼容用戶(hù)的生態(tài)系統(tǒng)，輕松與企業(yè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、AutoML等集成，是目前唯一提供支持、可擴(kuò)展性、細(xì)粒度安全性、MLOps和混合部署的平臺(tái)。Neo4j圖數(shù)據(jù)科學(xué)擁有業(yè)界最健全的超65種圖算法，已被廣泛采用并大規(guī)模實(shí)施，輕松處理數(shù)千億個(gè)節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，應(yīng)用覆蓋欺詐檢測(cè)、市場(chǎng)推薦、客戶(hù)360以及供應(yīng)鏈和物流等諸多領(lǐng)域。
　　
　　更有效地檢測(cè)欺詐
　　
　　使用Neo4j圖數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)行欺詐檢測(cè)，能夠從真實(shí)的匿名客戶(hù)數(shù)據(jù)集收集數(shù)據(jù)，87%以上的欺詐風(fēng)險(xiǎn)被檢測(cè)到。。企業(yè)可以在不更改機(jī)器學(xué)習(xí)管道的情況下從已有數(shù)據(jù)中檢測(cè)出更多的欺詐行為。通過(guò)這種方式分析歷史數(shù)據(jù)，也許會(huì)發(fā)現(xiàn)尚可追回的欺詐行為，從而增加收入。一旦發(fā)現(xiàn)欺詐跡象模式，可將其納入實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)欺詐檢測(cè)系統(tǒng)，以避免未來(lái)造成此類(lèi)損失。
　　
　　丹麥商務(wù)局(Danish Business Authority)采用Neo4j圖數(shù)據(jù)科學(xué)來(lái)正確識(shí)別存在欺詐行為的賬戶(hù)持有人，欺詐檢測(cè)增加300%，提升10%的正確率（行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) < 1%），并在減少錯(cuò)誤率的同時(shí)支付流增加了150%。丹麥商務(wù)局首席顧問(wèn)Marius Hartman表示：“由于習(xí)慣了某些地址或名稱(chēng)，客戶(hù)的欺詐檢測(cè)會(huì)有風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致只強(qiáng)調(diào)普通欺詐而忽略高明的欺詐。這些高明的欺詐往往不容易被發(fā)現(xiàn)。”
　　
　　精準(zhǔn)細(xì)分市場(chǎng)推薦
　　
　　全球領(lǐng)先的制藥公司阿斯利康(AstraZeneca)在將新藥推向市場(chǎng)時(shí)，面臨尋找合適患者并教育潛在受眾市場(chǎng)的挑戰(zhàn)。阿斯利康全球商業(yè)IT洞察與分析高級(jí)總監(jiān)Joseph Roemer說(shuō)：“我們使用圖算法來(lái)查找具有特定旅程類(lèi)型和模式的患者，然后找到其他相近和相似的患者。”
　　
　　借助Neo4j圖數(shù)據(jù)科學(xué)，阿斯利康從為期三年的健康記錄中攝取4B+數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過(guò)圖嵌入成功獲取患者身份的獨(dú)特原型，并基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)識(shí)別重要意見(jiàn)領(lǐng)袖，從而更加精準(zhǔn)地鎖定目標(biāo)患者，充分發(fā)揮受眾數(shù)據(jù)的價(jià)值，為市場(chǎng)推廣提供可靠的依據(jù)。
　　
　　深度理解客戶(hù)
　　
　　Neo4j幫助美國(guó)媒體集團(tuán)Meredith Corporation向僅由數(shù)十億第一方和第三方cookie識(shí)別的匿名用戶(hù)開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)。Neo4j圖數(shù)據(jù)科學(xué)確定了1.63億個(gè)唯一的用戶(hù)畫(huà)像，使用中心性算法識(shí)別角色，通過(guò)圖嵌入降低復(fù)雜性，實(shí)現(xiàn)了個(gè)人畫(huà)像訪問(wèn)量增加500%，接觸點(diǎn)長(zhǎng)度增加1621%，同時(shí)使客戶(hù)理解力提升了20-30%，幫助該集團(tuán)更好地了解客戶(hù)并開(kāi)展高效營(yíng)銷(xiāo)。
　　
　　Meredith Corporation高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家Ben Squire表示：“圖數(shù)據(jù)的價(jià)值存在于數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的關(guān)系所講述的故事中。圖數(shù)據(jù)本身就可以直觀地講述一個(gè)故事，它可以提供即時(shí)洞察力，而這是行和列數(shù)據(jù)格式無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。”
　　
　　應(yīng)對(duì)物流和供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)
　　
　　海事軟件公司OrbitMI公司面臨根據(jù)距離、成本和內(nèi)部邏輯規(guī)劃海上航線的挑戰(zhàn)。Neo4j圖數(shù)據(jù)科學(xué)幫助客戶(hù)配備具有尋路功能的亞秒級(jí)路由，利用Louvain算法完成屬地制圖，并提供可以識(shí)別具有相似性的備選方案。最終幫助OrbitMI完成了具備亞秒級(jí)響應(yīng)的海上航線規(guī)劃平臺(tái)，并在減少6萬(wàn)噸全球碳排放的同時(shí)實(shí)現(xiàn)高達(dá)1200-1600萬(wàn)美元的投資回報(bào)。借助Neo4j圖數(shù)據(jù)科學(xué)驅(qū)動(dòng)的引擎實(shí)現(xiàn)優(yōu)化全球船隊(duì)的生產(chǎn)力、收入和可持續(xù)性。
　　
　　OrbitMI首席營(yíng)銷(xiāo)官David Levy表示：“我們希望創(chuàng)建一個(gè)利用人工智能、集成當(dāng)前和歷史AIS位置以及多個(gè)數(shù)據(jù)和API的解決方案。這樣的方案無(wú)疑需要世界級(jí)的基礎(chǔ)設(shè)施。這正是我們選擇 Neo4j 的原因所在。”
　　
　　作為全球領(lǐng)先的圖數(shù)據(jù)平臺(tái)領(lǐng)導(dǎo)者，Neo4j以現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)——圖技術(shù)為根基，為客戶(hù)提供了一個(gè)強(qiáng)大的、可簡(jiǎn)便集成和擴(kuò)展的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)。Neo4j圖數(shù)據(jù)科學(xué)通過(guò)全面豐富的功能，協(xié)助企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在價(jià)值，推進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。