數據是以易于移動或處理的方式組織在一起的信息。它是一種被轉換為二進制數字形式，供計算機和現代信息傳輸方法使用的信息。
另一方面，關聯數據是一種展現、使用和保留數據元素之間關系的方法。圖技術有助于發現傳統方法無法發現或分析的數據聯系。
鑒于大數據在商業洞察上所提供的價值，不同行業都已投資于大數據技術。因此，各行業都呈現出對關聯數據的需求，尤其是將員工或客戶等與產品、業務流程和其他互聯網驅動的設備 (IoT) 做關聯。
關聯數據助力業務發展
圖技術強大的一個很好的例證，也是Neo4j 的常見用例是其在金融領域的欺詐檢測。發現欺詐就是試圖建立關聯和理解關系。基于圖的系統可以檢測欺詐是否發生在一個地點，并確定相同的情況是否在其他地點發生。
如何理解這一點呢?本質上，這是使用數據之間的關系遍歷互連數據網絡。然后觀察模式的發展，通過模式提供的答案，幫助斷定是否存在欺詐。
最令人擔憂的是，如今欺詐發生的頻率很多，成功率也很高。停止和減輕影響的關鍵要素是時間。檢測幾小時或幾天前發生的欺詐行為是無效的。圖可以提供實時檢測響應，這就是它價值所在的最好例證!
供應鏈和管理是提升投資回報率的另一優秀案例。Neo4j的某個客戶是美國和北美最大的鐵路網絡運營商，創建了整個鐵路網絡和所有貨物的數字孿生。他們借助跨網絡的圖技術，可以更快地進行各種有趣的優化，從而為整個系統帶來更好、更高效的結果。
新冠疫情讓人們感受到供應鏈的價值和脆弱性。隨著世界經濟意識到需要更具數字化和戰略性，全球系統正在重新規劃。更多的供應源、數據、數據共享、客戶需求和日益增加的復雜性需要現代、定制化的解決方案。
除了對現代供應鏈的所有新期望和要求外，新技術的涌現使系統需要并且正在變得更加互聯。
對于擁有高比例資產的公司而言，保持穩定的盈利能力頗具困難。高管們必須監督錯綜復雜的全球供應鏈、大規模資產庫存及將工人派遣到危險或無法進入的地方進行現場操作。
面對這個挑戰，企業需要一個平臺來關聯員工，提升其能力、生產力和效率。需要一個為企業提供實時可見性和關聯性的平臺，確保高效、安全和合規。
企業需要現代技術以改善互連性，使數據價值最大化，實現關鍵程序自動化并優化最重要的工作流程。
現代數據應用需要一個關聯平臺
當編程、創建應用程序時，我們會思考所謂的圖。這是可以獲得的最直觀的方法。任何應用開發都始于了解人們想要解決的問題類型，然后將其映射到他們想要實現的各種結果。這些通常映射在所謂的實體關系圖中。
人們對有意義且支持他們工作的系統不斷增加的依賴性變得日益關鍵。通常，當這些系統出現故障時，Neo4j能夠理解其復雜性并簡化工作，從而實現顯著加速。
隨著世界變得更加協作、集成和網絡化，國家必須更快地響應數字時代帶來的商業環境變化;否則，可能會落后或進入生存模式。新技術、平臺和設備的激增，以及工作性質的不斷演進，促使企業認識到利用最新技術實現更高運營效率和業務敏捷性的重要性。
圖平臺將個人與其所需及何時所需關聯起來。通過促進人事數據的有效記錄和管理來增強現有的流程。Neo4j圖數據科學幫助數據科學家在海量數據中找到關聯，以解決重要的業務問題并提升預測能力。
企業利用圖數據科學的洞察力來發現指向欺詐的活動，找到相似的實體或人員，通過改進建議提高客戶滿意度，并簡化供應鏈。專用的工作區結合了輸入、分析和管理，無需重建工作流程即可進行簡單的模型改進。
因此，在關聯數據的幫助下，人們的參與度、生產力和效率日益增高。國家可以彌合執行團隊、現場技術人員、工廠操作員、倉庫操作員和維護工程師之間的信息和溝通差距。日益提升的敏捷性和生產力能夠帶來顯著的商業利益。
簡而言之，企業可以輕松整合其整個工業勞動力，以提高運營卓越性并減少工廠停產時間，從而最大限度地提高收入。此方法基于協作平臺方向。
情境化數據提升業務價值
數據是人們生活世界的一種表現，人們使用數據來呈現這個世界。因此，世界相連更加緊密，人們不再生活在孤島中，而是在社會中持續相連。如果你認為數據能呈現我們生活的世界，它就是關聯的數據。當我們試圖理解它時，便可處理所需的所有復雜問題。
關聯數據對于智能國家的發展至關重要。關聯數據是每一次圍繞國家發展對話的中心話題。無論是將國家視為一個互聯的生態系統，或考慮到公民、服務、物流、合同追蹤及供應鏈。
屬性則保存了數據和人之間的關聯，這就是關聯至關重要的原因。一旦人們了解了這些關聯，便可更容易、更快速地獲得所需的洞察力。如果沒有關聯數據，企業就缺乏深入了解客戶、構建完整網絡拓撲、實時提供相關建議或獲取防止欺詐所需可見性的關鍵信息。
因此，了解客戶就是理解關聯數據。使用正確的工具，數據可成為實時的、需求驅動的資產，金融機構可以利用它來重塑無效的流程和程序，并改變與消費者互動和理解的方式。
作為一個人——我是誰，我的名字，我住的地方——這些都是“我是誰”的屬性。但真正讓我成為我的，是我隨著時間建立起來的關系。因此，幾乎每個問題都能用圖真正闡釋數據的概念則是更大的“頓悟時刻”。
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