Neo4j startet Serverless Graph Analytics Lösung für beliebige Datenplattform
Neo4j Aura Graph Analytics steigert die Modellgenauigkeit um bis zu 80 Prozent und liefert Einblicke mit deutlich höherer Detailtiefe
München – 8. Mai. 2025 – Neo4j (https://neo4j.com/), Anbieter von Graphdatenbanken und Graph Analytics, stellt Neo4j Aura Graph Analytics (https://neo4j.com/product/aura-graph-analytics/) vor. Die Serverless Lösung unterstützt Zero ETL (Extract, Load, Transform) und lässt sich nahtlos mit beliebigen Datenplattformen nutzen. Anwender aller Erfahrungsstufen können damit tiefere Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen. Im Vergleich zu herkömmlichen Analysemethoden liefert die Lösung dabei doppelt so präzise und hochwertige Ergebnisse.
Die Lösung benötigt keine eigene Infrastruktur und keine Vorkenntnisse in Graphtechnologie oder der Abfragesprache Cypher. Anwender können Graph-Analytics-Workloads durchgängig bereitstellen und skalieren und damit Daten erfassen, organisieren, analysieren und visualisieren. Die Lösung umfasst mehr als 65 integrierte, direkt anwendbare Graph-Algorithmen und ist für High-Performance-Anwendungen sowie parallele Workflows optimiert.
Neo4j Aura Graph Analytics ist ab sofort verfügbar. Die Lösung ist mit allen Datenbanken (z.B. Oracle und Microsoft SQL), allen Cloud-Data-Warehouses und Data-Lake-Plattformen (z.B. Databricks, Snowflake, Google BigQuery, Microsoft OneLake) sowie in jeder Cloud-Umgebung einsetzbar. Abgerechnet wird nach einem nutzungsbasierten Modell, wodurch Kunden nur für die tatsächlich genutzte Rechenleistung und den Speicherplatz zahlen.
Leistung und Features im Überblick (basierend auf Anwenderergebnissen in realen Anwendungen):
– Bis zu 80 Prozent höhere Modellgenauigkeit
Durch die Umwandlung von Graphstrukturen in für Machine Learning (ML) geeignete Features mittels Graph-Embeddings steigert Neo4j Aura Graph Analytics die Modellgenauigkeit um bis zu 80 Prozent. Damit verdoppelt sich die Aussagekraft der gewonnenen Erkenntnisse. Graphen sind grundsätzlich in der Lage, tiefe Muster und Zusammenhänge in komplexen, vernetzten Daten zu erkennen. Da sie auf den Verbindungen zwischen den Datenpunkten basieren und nicht nur auf den Daten selbst, können sie sich dynamisch und in Echtzeit an veränderte Daten anpassen.
Zum Einsatz kommen fortschrittliche Graph-Algorithmen und Embeddings – wie Centrality, Pathfinding, Community Detection, Link Prediction und Similarity. Typische Anwendungsfälle sind Betrugserkennung, Geldwäscheprävention, Customer-360-Analysen, Lieferkettenmanagement, Recommendation Engines und soziale Netzwerkanalysen.
– Doppelt so schnell
Dank paralleler In-Memory-Verarbeitung von Graph-Algorithmen liefert Neo4j Aura Graph Analytics Ergebnisse doppelt so schnell wie andere Open-Source-Alternativen. Die Neo4j-Lösung führt verschiedene, gleichzeitig laufende DMSL-Instanzen (Data Science und Machine Learning) aus, was die Produktivität von Datenanalysten verbessert. Anwender können Graph-Analytics-Workloads organisationsweit skalieren und beliebig viele unabhängige Sitzungen parallel betreiben (Concurrent Sessions).
– 75 Prozent weniger Code, Zero ETL
Dank der integrierten Graph-Algorithmen entfällt das manuelle Erstellen von Modellen für neue Analysen. Neo4j Aura Graph Analytics lässt sich überall einsetzen – direkt auf Unternehmensdaten aufgesetzt oder innerhalb der jeweils vertrauten Data-Science-Umgebung. Daten lassen sich dabei einfach aus Pandas-Dataframes projizieren, ebenfalls mit Zero ETL. Zudem können Anwender auf bestehende Python-basierte Data-Science-Tools zurückgreifen, um zum Beispiel Subgraphen zu projizieren, Algorithmen auszuführen und Ergebnisse aufzurufen.
– Minimaler Verwaltungsaufwand
Das vollständig verwaltete Serverless-Angebot von Neo4j reduziert den administrativen Overhead hinsichtlich Serverbereitstellung, Wartung und Ressourcenmanagement. Das flexible Pay-as-you-Use-Modell ermöglicht eine bedarfsgerechte Skalierung von Rechenleistung und Speicher, was wiederum Administrations- und Infrastrukturkosten optimiert.
Neo4j Aura Graph Analytics ist über das Pandas Dataframes in Python auf allen Datenplattformen verfügbar. Die Unterstützung weiterer Programmiersprachen soll noch in diesem Jahr erfolgen.
Die native Integration mit Snowflake (Neo4j Graph Analytics for Snowflake) ist für das dritte Quartal 2025 geplant. Breits im Vorjahr integrierte Neo4j seine Graph Data Science-Lösung in die Snowflake AI Data Cloud und nahm weitere Implementierungen vor (siehe Snowflake Marketplace).
Wachsende Nachfrage nach KI und Graphtechnologie
Graph Analytics gewinnt im Kontext von KI zunehmend an Bedeutung. Aufgrund der Komplexität und der damit verbundenen Einstiegshürden konnten viele Unternehmen das Potenzial bislang jedoch nicht umfassend nutzen. Laut Gartner (https://www.gartner.com/document-reader/document/5422363?ref=solrAll&refval=455262911) sind Unternehmensdaten häufig lückenhaft und unvollständig, was das Auffinden und Verknüpfen relevanter Informationen erschwert. Graph Analytics etabliert sich daher zunehmend als bevorzugte Technologie für Data Scientists und Analysten, um Datenlücken zu schließen und unterschiedliche Datenquellen miteinander zu verbinden – auch bei variierender Datenqualität*.
Die neue Serverless Lösung von Neo4j soll den Zugang zu Graph Analytics-Funktionen vereinfachen. „Mit Aura Graph Analytics wollen wir es jedem ermöglichen, schneller bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen“, erklärt Sudhir Hasbe, Chief Product Officer bei Neo4j. „Indem wir Hürden wie komplexe Abfragen, ETL-Prozesse und das aufwendige Setup der Infrastruktur beseitigen, können Unternehmen das volle Potenzial von Graphen und Graph Analytics nutzen. Spezifisches Fachwissen oder Erfahrung mit Graphtechnologie ist nicht erforderlich. Im Mittelpunkt steht das Ergebnis: fundierte, datenbasierte Entscheidungen auf Basis beliebiger Datenplattformen, gestützt auf ein tieferes Verständnis von Zusammenhängen.“
Mit dem neuen Serverless-Angebot baut Neo4j sein KI-Portfolio und Ecosystem weiter aus. Das Unternehmen erweiterte2024 sein Cloud-Portfolio. Im G artner® Magic Quadrant™ for Cloud Database Management Systems 2024 (https://neo4j.com/whitepapers/neo4j-gartner-magic-quadrant/)** wurde Neo4j zum zweiten Mal in Folge als Visionär eingestuft. Darüber hinaus bezeichnete The Forrester Wave™: Vector Databases, Q3 2024 (https://www.forrester.com/report/the-forrester-wave-tm-vector-databases-q3-2024/RES181372) Neo4j in diesem Jahr als „Strong Performer“ unter 14 Top-Anbietern. Angetrieben durch Cloud Adoption und GenAI-Nachfrage überschritt Neo4j Ende letzten Jahres die Marke von 200 Millionen US-Dollar an jährlich wiederkehrenden Umsätzen.
ZITATE / REFERENZEN
Dor Shoef, Technischer Leiter für Datentechnik, Resident Home
„Der E-Commerce bei Resident Home baut auf präzisen Echtzeit-Daten auf. Das ist der Grund, warum wir uns für Neo4j AuraDB mit Serverless Graph Analytics-Funktionen entschieden haben. Die Lösung kombiniert Zuverlässigkeit, hohe Verfügbarkeit und leistungsstarke fortschrittliche Algorithmen. Der Wechsel ging schnell und einfach: In weniger als ein paar Stunden war der Code geändert. Der Graph Analytics-Speicher ließ sich bedarfsgerecht skalieren, so dass wir noch schneller Ergebnisse erhielten – ohne die Konfigurationen der Hauptinstanz zu verändern.“
Benjamin Squire, leitender Datenwissenschaftler, Audience Acuity
„Audience Acuity wurde gegründet, um komplexe Herausforderungen bei der Identitätsauflösung zu bewältigen. Neo4j Graph Analytics for Snowflake sorgt dafür, dass unsere Marketing-Teams stets einen Schritt voraus sind. Wir verknüpfen Datensätze aus 20 verschiedenen Quellen – insgesamt 2,2 Milliarden Einträge – mithilfe von SQL, ohne die Daten bewegen zu müssen. Die graphbasierten Algorithmen von Neo4j liefern fortschrittliche Analysen, die einen klaren Vorteil gegenüber herkömmlichen Methoden bieten.“
Devin Pratt, Forschungsleiter, Datenmanagement, IDC
„Neo4js neue Serverless Graph Analytics-Lösung wurde mit Blick auf Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit entwickelt. Die Lösung ermöglicht es Unternehmen, Analysen über beliebige Daten- und Cloud-Plattformen hinweg zu skalieren, ihre Daten in verwertbares Wissen zu transformieren und durch tiefere Einblicke die Entscheidungsfindung im Unternehmen zu verbessern.
* Gartner, Exploring the Top Use Cases for Graph Analytics, Jim Hare / Mark Beyer, 10. Mai 2024
** Gartner, Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems, Adam Ronthal, Rick Greenwald, Xingyu Gu, Ramke Ramakrishnan, Aaron Rosenbaum, Henry Cook, 18. Dezember 2023
Über Neo4j
Neo4j, der führende Anbieter von Graphdatenbanken und Graph Analytics, hilft Unternehmen, Muster und Beziehungen innerhalb von Milliarden von Daten umfassend, einfach und schnell aufzudecken. Anwender nutzen diese vernetzte Datenstruktur, um innovative Lösungen für ihre dringlichsten Geschäftsprobleme zu entwickeln – von Betrugserkennung und 360-Grad-Kundenansicht, über Knowledge Graphen und Supply Chain, bis hin zu Netzwerkverwaltung und IoT. Und das unabhängig vom Datenwachstum. Neo4js umfassender Graph Stack bietet leistungsstarke Graph-Datenspeicherung mit nativer Vektorsuche, Data Science, Analytik und Visualisierung, einschließlich hoher Sicherheitseinstellungen für Enterprise-Umgebungen, skalierbarer Architektur und ACID-Konformität. Neo4j ist stolz auf seine dynamische Open-Source-Community mit mehr als 250.000 Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Architekten sowie Hunderten von Fortune-500-Unternehmen, Regierungsbehörden und NGOs. Besuchen Sie www.neo4j.com.
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