from Knowledge Graphs and Analytics Without Graph Databases for Gen-AI.
グラフ分析とGen-AI向けのグラフデータベースを使用しないアナリティクス
AI革命により、エンジニアはGen-AIを活用するためのオープンソリューションや知識グラフのような効果的なソリューションについて考えています。エンジニアのMaryは、個別化された製品推薦のためのAIソリューションにおける知識グラフの構築を検討していますが、グラフの構築、保存、既存のデータベースやデータウェアハウス、レイクハウスからの大量のデータとの統合についての課題に直面しています。
これらの課題を解決するために、ネイティブグラフ分析エンジンを使用することで、新しいグラフデータベースとの統合やセキュリティ、コスト、信頼性、技術学習といった問題を克服できます。実際、既存のデータに対してグラフデータベースを使用せずにグラフクエリを実行することが可能です。
グラフ分析は、エンティティ間の複雑な関係を理解し、可視化し、意味のある洞察を導き出すためのデータ分析の一形態です。グラフ分析は、従来のSQL分析よりもパフォーマンス、柔軟性、拡張性、スケーラビリティ、AI分析における関連性で優れています。
現在、多くの企業はグラフ分析を活用するためにグラフを生成し、Neo4j、TigerGraph、Amazon Neptune、OrientDBなどのグラフデータベースに保存しています。しかし、ネイティブグラフ分析エンジンという新しいパラダイムでは、グラフデータベースを介さずに既存のリレーショナル/SQLデータに直接グラフクエリや可視化を実行し、グラフ分析と従来の分析の両方の利点を活用できます。
このアプローチを採用することで、データのコピー、移行、ETLを不要にし、新しいグラフデータベースの導入や統合、コスト、セキュリティの制約に悩まされることなく、リレーショナルデータに対するグラフクエリのパフォーマンスの利点を享受できます。
開発のためのオープンソースライブラリや、ネイティブサポートを提供する既存のプレイヤーやエンジンも存在します。Apache SparkのGraphX、Apache FlinkのGelly、PuppyGraph、Timbr.aiなどがそれに該当します。
まとめると、グラフデータベースやグラフの物理化を使用せずにグラフ分析を実現するための選択肢を探求する価値があります。
