Tag Graphdatenbank

Datenbank-Pionier wächst mit einer Valuation von >2 Milliarden US-Dollar und dank hoher Nachfrage nach GenAI

München – 19. November – Neo4j (https://neo4j.com/), Anbieter von Graphdatenbanken und Graph Analytics, hat die Marke von 200 Millionen US-Dollar an jährlich wiederkehrenden Umsätzen (Annual Recurring Revenue) überschritten und damit sein ARR der letzten drei Jahre verdoppelt. Das Unternehmen ist auf dem besten Weg, in den kommenden Quartalen einen positiven Cashflow zu erwirtschaften. Grund dafür ist seine Führungsposition im expandierenden Markt für Graphtechnologie, die Ergebnisse der generativen KI (GenAI) hinsichtlich Genauigkeit, Transparenz und Erklärbarkeit entscheidend verbessert.

Neo4j verzeichnete in diesem Jahr ein rasantes Wachstum, angetrieben durch Unternehmen, die Graphdatenbanken als unverzichtbare Infrastruktur für KI-Systeme erkannt haben, die wiederum große Mengen an vernetzten Daten nutzen. Neo4j dient als optimierte Datenbank für diese Anwendungen. Das Wachstum wurde zudem durch die Nachfrage nach dem Cloud-Angebot von Neo4j angetrieben, das in den letzten drei Jahren um das Fünffache stieg, sowie durch Partnerschaften mit führenden Cloud-Hyperscalern und anderen Anbietern im Ökosystem.

Im Bericht „Exploring the Top Use Cases for Graph Analytics“ (10. Mai 2024) prognostizierte Gartner®: „Bis 2025 werden Graphtechnologien bei 80% der Daten- und Analyse-Innovationen zum Einsatz kommen – im Vergleich zu 10% im Jahr 2021 – und eine schnelle Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen ermöglichen.“

Laut der Cupole Consulting Group (https://www.cupole.se/) ist Neo4j mit einem Marktanteil von 44% führend in der Kategorie der Graphdatenbank-Management-Systeme (DBMS). Cupole schätzt den gesamten adressierbaren Markt für die breitere DBMS-Kategorie auf 110 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024, wobei Graph-DBMS angetrieben durch Wechsel zu Cloud und neue KI-Anwendungsfälle mit einer jährlichen Wachstumsrate (Compound Annual Growth Rate, CAGR) von 32,6%+ wachsen.

Neo4j wird von 84% aller Fortune-100-Unternehmen und 58% der Fortune-500-Unternehmen genutzt. Dazu zählen u. a. Daimler, Dun & Bradstreet, EY, IBM, Merck, NASA, UBS und Walmart.

GenAI-Nachfrage nach Graphdatenbanken und GraphRAG
Graphdatenbanken ermöglichen es Unternehmen, Daten auf eine Weise zu speichern und abzufragen, die Zusammenhänge zwischen realen Entitäten widerspiegelt. Daten werden in einem Knowledge Graphen verknüpft. Große Sprachmodelle (LLMs) können auf Fakten und reichhaltigem Kontext zurückgreifen. KI-Systeme erhalten schnellen und besseren Zugang auf relevante Daten, die für die Erzeugung qualitativ hochwertiger Ergebnisse entscheidend sind.

Neo4j ist darüber hinaus führend bei GraphRAG, einem Ansatz, der es LLMs ermöglicht, Daten aus externen Quellen abzurufen, das darin enthaltene Wissen zu nutzen und Halluzinationen zu verhindern. Gartner hat die Bedeutung von GraphRAG in seinem Bericht „Hype CycleTM For AI in Software Engineering“ (2024) erwähnt: „RAG-Techniken im Unternehmenskontext leiden unter Problemen in Bezug auf die Richtigkeit und Vollständigkeit der Antworten, die durch Einschränkungen bei der Genauigkeit der Abfrage, des kontextuellen Verständnisses und der Antwortkohärenz verursacht werden. KGs (Knowledge Graphen), eine etablierte Technologie, können die in den Dokumenten enthaltenen Daten und die mit den Dokumenten verbundenen Metadaten enthalten. Die Kombination ermöglicht es RAG-Anwendungen, Texte basierend auf der Ähnlichkeit mit der Frage, der kontextuellen Darstellung der Abfrage und des Korpus abzurufen und so die Antwortgenauigkeit zu verbessern.“

2024 Meilensteine von Neo4j
Mit Neo4j können Entwickler ihre Daten GenAI-fähig machen und Anwendungen schneller und einfacher erstellen. Die generierten Ergebnisse sind genau, transparent und für Laien erklärbar bzw. nachvollziehbar. 2023 integrierte Neo4j die native Vektorsuche als Teil seiner Kerndatenbankfunktionen für umfassendere GenAI-Einblicke. Im Jahr darauf brachte Neo4j seine Graph Data Science-Lösung in die Snowflake AI Data Cloud und erweiterte seine Allianz mit Deloitte. Darüber hinaus bietet Neo4j native Integrationen zu LLM-Angeboten aller großen Hyperscaler. Um die Adoption von Graphen und GenAI für Unternehmen zu beschleunigen, gestaltete das Unternehmen 2024 zudem sein Cloud-Portfolio um.

Durch diese Maßnahmen ist Neo4 in der Lage, seine Position als Marktführer in seiner Kategorie auszubauen und im Bereich von GenAI zu beschleunigen. Aufgrund des umfassenden Angebots, der Flexibilität bei der Bereitstellung, der Analytics-Fähigkeiten und des Community Supports ist das Unternehmen bevorzugter Graph-Partner aller großen Cloud-Service-Providern.

Neo4j wurde im Gartner® Magic Quadrant™ for Cloud Database Management Systems 2023 (https://neo4j.com/whitepapers/neo4j-gartner-magic-quadrant/)* neben 19 anderen anerkannten globalen DBMS-Anbietern 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.

2025 Wachstum durch neue KI-Funktionen, Cloud-Expansion und Partnerschaften
Neo4j plant, neue GenAI-Funktionen zu seinem Kernangebot hinzuzufügen, den Leistungsumfang für die Mainstream-Cloud zu erweitern und Partnerschaften zu vertiefen, um sich weiter als Standard für Graph-Analyse und GraphRAG zu etablieren.

Das Unternehmen sicherte sich vor kurzem 50 Millionen US-Dollar Kapital von Noteus Partners (https://noteus.com/), einer auf Wachstumskapital spezialisierten europäischen Investmentgesellschaft. Neo4j ist gut kapitalisiert und benötigt das Kapital nicht, um sein Geschäft zu betreiben. Die Investition stärkt jedoch die Bilanz des Unternehmens im aktuellen makroökonomischen Klima, bestätigt die Bewertung des Unternehmens von 2 Milliarden US-Dollar und unterstreicht das Bekenntnis von Neo4j, mit Organisationen zusammenzuarbeiten, denen es vertraut und an die es glaubt.“

Die Veröffentlichung von Graph Query Language (GQL) durch ISO und IEC im Jahr 2024 wird die Wachstum-Entwicklung voraussichtlich weiter beschleunigen. Der internationale Standard für eine Graphabfragesprache unterstreicht die Reife und Allgegenwärtigkeit von Graphtechnologie. GQL ist die erste Abfragesprache für Datenbanken, die seit SQL im Jahr 1987 zertifiziert wurde. An der fünf Jahre dauernden Entwicklung durch die ISO war Neo4j von Anfang an beteiligt.

ZITATE / REFERENZEN

Sebastian Siemiatkowski, Mitgründer und CEO, Klarna
„Bei Klarna verändern wir die Art und Weise, wie wir mit unserem GenAI-Chatbot namens Kiki zusammenarbeiten. Kiki basiert auf einem Neo4j Knowledge Graphen. Die KI führt Informationen aus verschiedenen verteilten und isolierten Systemen zusammen, verbessert die Qualität dieser Informationen und ermöglicht damit Teams vielfältige Fragen zu stellen – angefangen beim Ressourcenbedarf über interne Prozesse bis hin zur Verbesserung der Teamarbeit. Das hat enorme Auswirkungen auf die Produktivität, die wir uns ohne Graphen und Neo4j nicht hätten vorstellen können.“

Patrick Pichette, Partner, Inovia Capital
„Neo4j ist ein beeindruckendes Beispiel für Innovationsführerschaft, Wachstum und marktbestimmender Reife. Da GenAI nun vom Experiment in die Praxis wechselt und sich Graphen zu einem grundlegenden Bestandteil für viele kritische LLM-Geschäftsanwendungen entwickeln, ist Neo4j ein klarer Marktführer in diesem Bereich. “

Carl Olofson, Vice President, IDC
„Neo4j hat der Kategorie der Graphdatenbanken den Weg bereitet und ist dort als Innovator weiterhin führend, da es Lösungen anbietet, die für Unternehmen beim Management komplexer vernetzter Daten immer wichtiger werden. Die Nachfrage nach KI und fortschrittlicher Analytik steigt. Damit gewinnt auch die Rolle von Graphtechnologie für aussagekräftige Einblicke und Entscheidungsfindung an Bedeutung.“

Emil Eifrem, Mitgründer und CEO, Neo4j
„Dieser Meilenstein ist ein Beweis für die wachsende Anerkennung der Graphtechnologie als Grundlage für den modernen Daten-Stack. Neo4j ermöglicht es Kunden, Daten in Wissen zu verwandeln, Einblicke zu gewinnen und Möglichkeiten zu erschließen, die zuvor nicht möglich waren. Wir stehen jetzt an der Spitze eines Wandels, was den Einsatz von GenAI für Unternehmen angeht. Neo4j ist hier in einer einmaligen Position, um dieser Innovationswelle den Weg zu bereiten.“

* 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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Gartner unterstützt keine der in seinen Forschungspublikationen dargestellten Anbieter, Produkte oder Dienstleistungen und rät Technologieanwendern nicht, nur die Anbieter mit den höchsten Bewertungen oder anderen Bezeichnungen auszuwählen. Die Forschungspublikationen von Gartner geben die Meinung der Forschungsorganisation von Gartner wieder und sollten nicht als Tatsachenbehauptungen ausgelegt werden. Gartner lehnt jede ausdrückliche oder stillschweigende Gewährleistung in Bezug auf diese Studie ab, einschließlich jeglicher Gewährleistung der Marktgängigkeit oder Eignung für einen bestimmten Zweck.

©2024 Neo4j, Inc., Neo Technology®, Neo4j®, Cypher®, Neo4j Bloom™, Neo4j Graph Data Science Library™, Neo4j® Aura™, und Neo4j® AuraDB™ sind eingetragene Marken oder eine Marke von Neo4j, Inc. Alle anderen Marken sind Eigentum der jeweiligen Unternehmen.

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Native Integration der Graphdatenbank in die Google Cloud Platform beschleunigt Entwicklung und Deployment von GenAI-Anwendungen

GenAI-Referenzarchitektur mit Google Cloud, VertexAI, Gemini und Neo4j (Bildquelle: Neo4j)

München – 9. April 2024 – Neo4j (https://neo4j.com/), Anbieter von Graphdatenbanken und Graph Analytics, bietet ab sofort die native Integration seiner Graphdatenbank in Google Cloud an. Ziel ist es, die Entwicklung und Bereitstellung von GenAI-Anwendungen zu beschleunigen und bekannte Probleme (z. B. KI-Halluzinationen und steigende Komplexität) zu lösen. Dazu kommt mit GraphRAG eine Form von Retrieval Augmentation Generation (RAG) zum Einsatz.

RAG bezeichnet einen Ansatz, bei dem LLMs mit externen Daten ergänzt werden, um Antworten relevanter, aktueller, nachvollziehbarer und präziser zu machen. Handelt es sich bei dieser Datenquelle um einen Knowledge Graphen spricht man von GraphRAG. Knowledge Graphen erfassen Beziehungen zwischen Entitäten, verankern LLMs innerhalb von Fakten und liefern damit die für GenAI-Anwendungen notwendige Erklärbarkeit, Aktualität, Genauigkeit sowie Kontext für relevante Antworten. Nach Gartner® ist das Zusammenspiel zwischen der Performance großer Sprachmodelle (LLMs) und der „Robustheit“ von Knowledge Graphen entscheidend, um fehlertolerante KI-Anwendungen zu entwickeln*.

GraphRAG mit Neo4j und Google Cloud:
– Schnelles Erstellen von Knowledge Graphen: Entwickler können mit Google Cloud, dem KI-Modell Gemini, VertexAI, LangChain und Neo4j Knowledge Graphen aus unstrukturierten Daten wie PDFs, Webseiten und Dokumenten erstellen – entweder direkt oder geladen aus Google Cloud Storage Buckets.
– Aufnahme, Verarbeitung und Analyse von Echtzeitdaten: Entwicklern stehen Flex Templates in Dataflow zu Verfügung, um wiederholbare, sichere Datenpipelines aufzubauen und Daten über Google BigQuery, Google Cloud Storage und Neo4j einzulesen, zu verarbeiten und zu analysieren. Darüber hinaus werden die Knowledge Graphen so mit Echtzeitdaten versorgt, um Relevanz, Aktualität und Reaktionsfähigkeit von GenAI-Anwendungen sicherzustellen.
– Graphbasierte GenAI-Anwendungen auf Google Cloud: Dank Gemini for Google Workspace und Reasoning Engine von Vertex AI lassen sich GenAI-Anwendungen und APIs auf Google Cloud Run bereitstellen, überwachen und skalieren. Das Gemini KI-Modell wurde auf den Daten von Neo4j trainiert, um beliebige Sprachcode-Schnipsel automatisch in die Abfragesprache Cypher von Neo4j zu verwandeln. Diese Integration ermöglicht eine schnelle, einfache und kollaborative Anwendungs-Entwicklung. Entwickler können Cypher zudem in jeder integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) verwenden, die vom Gemini KI-Modell unterstützt wird, was eine effiziente Abfrage und Visualisierung von Graphdaten sicherstellt. Neo4js Vektorsuche, GraphRAG und Conversational-Memory-Funktionen sind nahtlos über LangChain und Neo4j AuraDB (https://neo4j.com/cloud/platform/aura-graph-database/)auf Google Cloud integriert.

Alle neuen Funktionen sind ab sofort in Neo4j für Google Cloud verfügbar. Unternehmen, die strenge Anforderungen hinsichtlich Datenresidenz, Sicherheit und Compliance erfüllen müssen, profitieren von der Google Distribution Cloud (GDC) Hosted. GDC ist eine Air-Gapped Private Cloud-Infrastruktur und Edge-Umgebung, die speziell für Organisationen des öffentlichen Sektors und in regulierten Branchen entwickelt wurde. Neo4j ist der bevorzugte Partner für GDC, um Graphdatenbank- und Analysefunktionen bereitzustellen.

„Die Integration von Neo4j in Google Gloud und die neuen GraphRAG-Funktionen helfen Unternehmen, GenAI schneller in der Praxis einzusetzen und Anwendungen zu entwickeln, die einen echten, produktiven Mehrwert liefern“, erklärt Sudhir Hasbe, Chief Product Officer von Neo4j. „Für uns ist die Integration und die Partnerschaft mit Google Cloud ein weiterer wichtiger Schritt, um die Stärken von Graphtechnologie, GenAI und Cloud-Computing zu bündeln und die Innovationen rund um GenAI weiter voranzutreiben.“

„Generative AI erhöht den Wert, den Kunden aus kritischen Geschäftsdaten ziehen, erheblich“, erklärt Ritika Suri, Director of Technology Partnerships bei Google Cloud. „Durch die Nutzung des Gemini KI-Modells in Google Cloud und Vertex AI kann Neo4j die Geschwindigkeit und Genauigkeit in der Entwicklung von generativer KI steigern.“

Google Cloud und Neo4j verbindet seit 2019 eine strategische Partnerschaft. Erst im April wurde Neo4j zum zweiten Mal in Folge als Google Cloud Technology Partner of the Year in der Kategorie Data Management ausgezeichnet. Neo4j war 2023 zudem der einzige native Graphanbieter, der native Produktintegrationen mit GenAI-Funktionen in Google Cloud Vertex AI einführte. Im vergangenen Jahr integrierte das Unternehmen zudem native Vektorfunktionen als Langzeitspeicher für LLMs in seine Graphdatenbank.

*Gartner “ AI Design Patterns for Knowledge Graphs and Generative AI (https://www.gartner.com/document/4436199?ref=solrAll&refval=403865348&)“ (November 2023)

Weitere Informationen finden Sie im aktuellen Blog (http://www.neo4j.com/blog/graphrag-genai-googlecloud/).

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Die Vereinbarung umfasst die Integration der Graphdatenbank in Amazon Bedrock für genauere und erklärbare GenAI-Ergebnisse ohne KI-Halluzinationen

München – 21. November 2023 – Neo4j (https://neo4j.com/), Anbieter von Graphdatenbanken und Graph Analytics, hat ein mehrjähriges Strategic Collaboration Agreement (SCA) mit Amazon Web Services (AWS) geschlossen. Die Vereinbarung soll den Bedarf nach Langzeitspeichern von Entwicklern lösen, die spezifische Unternehmensdaten und Domänen für Large Language Models (LLMs) validieren wollen (Grounding).

Neben Neo4j Aura Enterprise ist ab sofort auch Neo4j Aura Professional (https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-2t3o7mnw5ypee) als vollständig verwaltete Cloud-Graphdatenbank im AWS Marketplace verfügbar und ermöglicht einen einfachen und schnellen Einstieg in die generative KI. Im Zuge der neuen Vereinbarung veröffentlicht Neo4j eine native Integration mit Amazon Bedrock, ein vollständig verwalteter Service, der über eine zentrale API eine breite Auswahl an Basismodellen (Foundation Models, FMs) von führenden KI-Unternehmen und Funktionen für die sichere und flexible Entwicklung von GenAI-Anwendungen bereitstellt.

Anwender der Graphdatenbanken erhalten mit der Integration in Amazon Bedrock neue technische Optionen:

– Reduzieren von KI-Halluzinationen: In Kombination mit Langchain und Amazon Bedrock können Neo4j-Anwender Retrieval Augmented Generation (RAG) nutzen, um virtuelle Assistenten zu erstellen. Da die Agenten dabei auf internen, kuratierten Unternehmensdaten basieren, lassen sich Falschaussagen (KI-Halluzinationen) minimieren und Antworten eindeutig auf ihre Quelle zurückverfolgen.

– Basismodelle für personalisierte Inhalte: Die Integration von kontextreichen Knowledge Graphen in Amazon Bedrock erlaubt den Aufbau einer umfangreichen Sammlung von FMs. Statt KI- und ML-Modelle von Grund auf neu zu entwickeln, dienen die Basismodelle als Ausgangspunkt, um Anwendungen schneller und kostengünstiger zu entwickeln. Endanwender erhalten personalisierte, auf sie zugeschnittene Inhalte/Texte sowie Zusammenfassungen.

– Holistische Antworten in der Echtzeit-Suche: Entwickler können Amazon Bedrock nutzen, um Vektoreinbettungen aus unstrukturierten Daten (Text, Bilder und Video) zu generieren und Knowledge Graphen mit den neuen Vektorsuche und -speicher Funktionen von Neo4j anzureichern. Im Katalog eines Einzelhändlers können Kunden zum Beispiel entweder explizit (über ID, Kategorie etc.) oder implizit (über Beschreibung, Foto etc.) nach Produkten suchen.

– Schnellstarter für Knowledge Graphen: Die neuen generativen KI-Funktionen von Amazon Bedrock helfen, unstrukturierte Daten so zu verarbeiten, dass sie strukturiert vorliegen und in einen Knowledge Graphen übertragen werden können. Dort erlaubt der semantische Kontext einen tiefen Einblick sowie Entscheidungen in Echtzeit.

„Neo4j ist seit 2013 AWS-Partner. Die neue Vereinbarung mit AWS vertieft diese Beziehung zwischen Graphtechnologie und Cloud Computing und macht uns zur Daten-Plattform der neuen KI-Ära“, erklärt Sudhir Hasbe, Chief Product Officer bei Neo4j. „Unser gemeinsames Ziel ist es, Unternehmen bei der Implementierung und Nutzung von KI zu unterstützen und ihre Daten in vollem Umfang und mit hoher Performance zu erschließen.“

Neo4j hat im August die Graphdatenbank um native Vektorsuche für semantische Suchanwendungen ergänzt. Anwender können damit sowohl implizite als auch explizite Beziehungen und Muster zwischen Daten erkennen. Die Graphdatenbank dient zudem als Basis von Knowledge Graphen und versetzt KI-Systeme in die Lage, Schlussfolgerungen zu ziehen, fehlende Daten abzuleiten und relevante Informationen effektiv abzurufen. Die Ergebnisse lassen sich als eine Art Langzeitgedächtnis für Large Language Models (LLMs) heranziehen und erhöhen dabei die Genauigkeit, Erklärbarkeit und Zuverlässigkeit der KI-generierten Inhalte und Antworten.

Weitere Informationen finden Sie im Neo4j Blog “ AWS and Neo4j Join Forces to Solve LLM Hallucinations and Evolve GenAI (https://neo4j.com/blog/neo4j-aws-enable-genai/)“ sowie in einer Demo (https://neo4j.com/videos/neo4j-with-amazon-bedrock/). Neo4j präsentiert die neuen Integrationen und Features zudem auf der AWS re:Invent 2023 in Las Vegas vom 27. bis 30. November 2023 (Stand 1304).

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Integration der Graphdatenbank in das Google Cloud Data Warehouse ermöglicht Anwendern tiefe analytische Einblicke sowie neue Möglichkeiten beim Arbeiten mit Graph Data Science Workloads

München, 29. März 2023 – Neo4j (https://neo4j.com/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-DTA) baut seine strategische Partnerschaft mit Google Cloud weiter aus. Der führende Anbieter von Graphtechnologie und Graph Data Science kündigt die native Integration seiner Graphdatenbank mit dem Google Cloud Data Warehouse BigQuery an. Anwender können dadurch zukünftig ihre SQL-Analysen um graph-native Data Science und Maschinelles Lernen (ML) erweitern, indem sie nahtlos mit BigQuery und Neo4j Graph Data Science (https://neo4j.com/product/graph-data-science/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-DTA) arbeiten. Mit der Aufnahme in das BigQuery Partner Center lässt sich Neo4j Graph Data Science zudem direkt aus der BigQuery-Umgebung heraus nutzen.

Die Integration ermöglicht es Anwendern, tiefgehende Analysen innerhalb hoch vernetzter Daten mit Neo4j als In-Memory-Datenbank durchzuführen. Die Ergebnisse fließen dabei direkt in BigQuery für weitere Analysen und nachgelagerte ML-Modelle zurück. Graphdatenmodelle lassen sich in BigQuery erstellen und in wenigen einfachen Schritten direkt in Neo4j Graph Data Science übertragen. Zusätzliche Software oder lange Daten-Warteschlangen entfallen dadurch. Zudem können Datenanalysten, Data Engineers und Data Scientists auch komplett aus BigQuery heraus Modelle für Graphanalysen in Neo4j Graph Data Science generieren.

Derzeit ist die Neo4j-Integration für BigQuery als private Preview in der Google Cloud verfügbar. Ab August 2023 sollen alle Kunden darauf zugreifen können.

„Graph-gestützte KI hat die Rahmenbedingungen für intelligente Anwendungen und Large Language Models (LLM) verändert. Die Genauigkeit hat sich verbessert. Zudem haben sich mit dem Einsatz von Graph-Algorithmen und Graph-Visualisierung neue Anwendungsfelder eröffnet“, erklärt Emil Eifrem, CEO und Mitgründer von Neo4j. „Mit der Integration von Neo4j in Google Clouds BigQuery können Datenwissenschaftler nun zielgenaue KI-Vorhersagen treffen. Wir freuen uns sehr, gemeinsam mit Google Cloud den Spielraum für unsere Kunden zu erweitern.“

Der Ausbau der Partnerschaft zwischen Neo4j und Google Cloud kommt zu einem Zeitpunkt, an dem Graphdatenbanken und Graph Data Science die Evolution von KI und ML weiter vorantreiben. Die Technologie hilft Unternehmen, verborgene Beziehungen und Muster in Milliarden von Datenverbindungen umfassend, einfach und schnell aufzudecken. Laut Gartner (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-03-16-gartner-identifies-top-10-data-and-analytics-technologies-trends-for-2021)* wird Graphtechnologie bis 2025 bei 80% der Daten- und Analyse-Innovationen zum Einsatz kommen, um eine schnelle Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen sicherzustellen. Im Jahr 2021 war das gerade einmal bei 10% der Unternehmen der Fall.

„Graphtechnologie schreitet immer weiter voran. Daher freuen wir uns über den Ausbau unserer Partnerschaft mit Neo4j und die Integration in Google Clouds BigQuery“, so Ritika Suri, Director of Technology Partnerships bei Google Cloud. „Die leistungsstarke Kombination von Graph Data Science mit BigQuery ermöglicht es Anwendern, tiefgreifende Graph-Analysen in stark vernetzten Daten nahtlos durchzuführen und damit hochkomplexe Probleme zu lösen. Wir freuen uns, diese Innovationen gemeinsam mit Neo4j auf den Markt zu bringen.“

Die strategische Partnerschaft zwischen Google Cloud und Neo4j begann 2019, als Neo4j als erste Managed Service Graphdatenbank in die Google Cloud Platform aufgenommen wurde. Ziel von Neo4j for Google Clouds ist es, Entwicklern und Unternehmen einen einfachen und reibungslosen Zugriff auf alle Daten zu bieten, die für die weitere digitale Transformation essenziell sind. Dazu gehört die Integration von Neo4j in Vertex AI, einer ML-Entwicklungsplattform von Google Cloud. Anwender können dank der Partnerschaft graphbasierte ML-Modelle einfacher erstellen und die Neo4j Graphdatenbank mit Daten aus dem Google Cloud Enterprise Knowledge Graph ergänzen. Unternehmen wie Monsanto, Lucinity und PWC Canada setzten Neo4j for Google Clouds u. a. im Kampf gegen Geldwäsche, im Rahmen des Customer Engagements sowie des Identity and Access Managements (IAM) ein.

Die Neo4j Demo (https://neo4j.com/partners/google/big-query/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-DTA) zeigt am Beispiel eines Flughafennetzwerks, wie die Analyse mit Google Clouds BigQuery und Neo4j Graph Data Science Optimierungspotential hinsichtlich der Versand- und Transportwege offenlegt. Mehr über die Integration von BigQuery und Neo4j finden Sie auf der Neo4j Partner Page for Google Cloud Big Query (https://neo4j.com/partners/google/big-query/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-Google-Big-Query).

Neo4j, der führende Anbieter von Graphdatenbanken und Graph Analytics, hilft Unternehmen, Beziehungen und Muster 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 native Graph-Datenspeicherung, Data Science, Analytik und Visualisierung, einschließlich hoher Sicherheitseinstellungen für Enterprise-Umgebungen, skalierbarer Architektur und ACID-Konformität. Die Neo4j-Community mit ihren Open-Source Enthusiasten besteht aus mehr als 250.000 Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Architekten aus Hunderten von Fortune-500-Unternehmen, Regierungsbehörden und NGOs. Besuchen Sie Neo4j.com und @Neo4j.

Neo4j Media Hotline:
pr@neo4j.com
neo4j.com/pr

GARTNER ist eine eingetragene Marke und Dienstleistungsmarke von Gartner und Magic Quadrant ist eine eingetragene Marke von Gartner, Inc. und/oder seinen Tochtergesellschaften in den USA und international und wird hier mit Genehmigung verwendet. Alle Rechte vorbehalten.

*Gartner unterstützt keine der in seinen Forschungspublikationen dargestellten Anbieter, Produkte oder Dienstleistungen und rät Technologieanwendern nicht, nur die Anbieter mit den höchsten Bewertungen oder anderen Bezeichnungen auszuwählen. Die Forschungspublikationen von Gartner geben die Meinung der Forschungsorganisation von Gartner wieder und sollten nicht als Tatsachenbehauptungen ausgelegt werden. Gartner lehnt jede ausdrückliche oder stillschweigende Gewährleistung in Bezug auf diese Studie ab, einschließlich jeglicher Gewährleistung der Marktgängigkeit oder Eignung für einen bestimmten Zweck.

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Die neue Version der nativen Graphdatenbank bietet uneingeschränkte Skalierbarkeit, hohe Performance sowie diverse Verbesserungen in der Abfragesprache Cypher und im Index-Handling

München, 9. November 2022 – Neo4j (https://neo4j.com/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-5), führender Anbieter von Graphtechnologie, stellt das Release Neo4j 5 (https://neo4j.com/whats-new-neo4j-5/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-5)vor. Mit der neuen Version setzt sich die native Graphdatenbank hinsichtlich ihrer Performance weiter von herkömmlichen, relationalen Datenbanksystemen ab.

Im Mittelpunkt von Neo4j 5 steht die Optimierung des Betriebs der Graphdatenbank. Dazu gehört eine uneingeschränkte Skalierbarkeit sowie eine hohe Performance für schnellere Abfragen – unabhängig von der Größe oder der Aufteilung des Datenbestands (Sharding). Diverse Verbesserungen in der Syntax der Abfragesprache Cypher, im Index-Handling, im Abfrage Planer und in der Implementierung ermöglichen es, Abfragen über mehrere Knoten hinweg deutlich einfacher auszudrücken und schneller Antworten zu erhalten.

Wie bereits frühere Versionen ist auch Neo4j 5 als Cloud Service verfügbar (Neo4j AuraDB und Neo4j AuraDS). Anwender können das neue Release ab sofort im Download-Center von Neo4j (https://neo4j.com/download-center/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-5)oder über die Cloud-Marktplätze von AWS, Azure und GCP beziehen.

Die wichtigsten Funktionen von Neo4j 5 im Überblick

– Automatisches Clustering: Neo4j 5 bietet eine Cloud-fähige Architektur für globale Cluster, mit der sich Daten sowie Datenbanken skalieren lassen, ohne die Cluster selbst skalieren zu müssen. Die Platzierung von primären und sekundären Kopien auf dem Server im Cluster erfolgt dabei automatisch. Das reduziert nicht nur den manuellen Aufwand für Anwender, sondern stellt auch eine optimale Auslastung der Infrastruktur sicher.

– Multi-Cluster Fabric: Mit Neo4j Fabric lassen sich individuelle Abfragen wieder zusammenführen und als Ganzes analysieren. In Neo4j 5 können Anwender nun via Cypher Kommandos Fabric Konfigurationen schneller erstellen und Abfragen sowohl innerhalb eines lokalen als auch entfernter Cluster durchführen. Separate Fabric-Proxys sind dafür nicht erforderlich.

– Inkrementeller Import: Neo4j 5 ermöglicht es, große Datenmengen inkrementell in eine bestehende Datenbank einzubringen. Damit lässt sich die Datenladezeit drastisch reduzieren und eine höhere Flexibilität beim Laden großer Datensets erreichen.

– Schnellere K-Hop-Abfragen. K-Hop ist eine Form von Deep Query, die eine große und variable Anzahl (K) von Hops beinhaltet, um alle eindeutigen Knoten im Umkreis des Startpunkts in einem Graphen zu finden. In der Regel wird diese Abfrage in Kombination mit Aggregationsfunktionen zum Zählen von Eigenschaften verwendet. In Neo4j 5 wurden K-Hop-Abfragen optimiert und die Antwortzeiten für 8-Hop-Abfragen um das 1000-fache verbessert.

– Verbesserungen beim Graph Pattern Matching und optimierte Query Planung: Am Pfad gesetzte Filter für Beziehungen sowie differenzierte Label-Ausdrücke ermöglichen es Anwendern, MATCH-Klauseln einfacher zu schreiben und zu lesen. Darüber hinaus wurde die Query Planung für Cypher-Abfragen optimiert und ihre Ausführung damit beschleunigt.

– Verbesserte Indizes: Indizes sind entscheidend, um möglichst schnell den besten Ausgangspunkt (z. B. Knoten, Kanten) für eine Abfrage zu finden. In Neo4j 5 wurde die Abgleichsmöglichkeiten von Indizes erweitert:
+ FULLTEXT indiziert nun Listen und Arrays von Strings, um die Qualität der Textsuchergebnisse zu verbessern.
+ RANGE ermöglicht die Angabe oder den Vergleich von Werten (z. B. Rezensionen 3-5 von Nutzern im PLZ-Bereich 8-9).
+ Mit POINT, der häufig bei Routing- und Lieferkettenanalysen verwendet wird, lassen sich nun auch geospatiale Daten wie Längen- und Breitengrade finden und vergleichen.

– Neo4j Ops Manager: Das Backend-Admin-Tool bietet ein intuitives Dashboard, mit dem Datenbankadministratoren Neo4j-Implementierungen (z. B. Datenbank, Instanz oder Cluster) monitoren und managen können.

– Rolling Updates: Neo4j 5 beinhaltet kontinuierliche Updates für alle Implementierungen der Graphdatenbank ohne Ausfallzeiten – egal ob On-Premise, in der Cloud oder in hybriden Umgebungen. Zudem garantiert das neue Release eine durchgehende Kompatibilität zwischen selbst verwalteten und von Neo4j verwalteten Aura-Workloads.

– Backup und Wiederherstellung: Optimierungen der Backup-Engine erlauben mehr Kontrolle und eine schnellere und einfachere Datensicherung. Dazu verfügt Neo4j 5 über ein differentielles Backup einschließlich eines einzelnen komprimierten Dateiarchivs, Point-in-Time-Wiederherstellung, APIs zur Überprüfung und Verwaltung von Sicherungsdateien sowie die Aktivierung einer Konsistenzprüfung.

„Der Einsatz von Graphdatenbanken ist in den letzten Jahren regelrecht explodiert. Unternehmen nutzen die Technologie, um ihre Daten sowie die Datenverbindungen im vollen Umfang zu analysieren und in der Praxis zu nutzen – sei es, um Prozesse weiter zu automatisieren, Risiken proaktiv zu bewerten oder datengestützte bzw. KI-basierte Entscheidungen zu treffen“, erklärt Emil Eifrem, CEO und Mitbegründer von Neo4j. „Neo4j 5 wurde mit diesen Zielen vor Augen weiter ausgebaut. Das neue Release bietet höhere Skalierbarkeit, Agilität und Performance, um Unternehmen in Sachen Datenmanagement und Data Analytics auf das nächste Level zu verhelfen.“

Mehr über das Neo4j 5 Release erfahren Sie auf der Neo4j Webseite sowie im Blog “ Scale New Heights with Neo4j 5 Graph Database (https://neo4j.com/blog/announcing-neo4j-5-graph-database/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-5)“. Melden Sie sich außerdem zur kostenlosen virtuellen Entwicklerkonferenz NODES 2022 (https://hopin.com/events/nodes-2022/registration) (16. – 17. November) an, um an den Neo4j 5 Sessions „What“s New in Neo4j 5 and Aura 5 for Developers“ und „Introducing Neo4j 5 for Administrators“ teilzunehmen.

Neo4j ist die weltweit führende Graph Plattform. Sie hilft Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler, die vorliegenden Daten mit Kontext anzureichern, um damit Herausforderungen ganz unabhängig von Umfang oder Komplexität zu lösen. Anwender nutzen Neo4j, um ihre Branchen nachhaltig zu verändern, indem sie Finanzbetrug und Cyberkriminalität eindämmen, globale Netzwerke optimieren, Forschung beschleunigen oder bessere Empfehlungen liefern. Neo4j bietet Echtzeit-Transaktionsverarbeitung, fortschrittliche KI/ML, intuitive Datenvisualisierung und vieles mehr. Weitere Informationen finden Sie auf Neo4j.com und @Neo4j.

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Anbieter Neo4j verzeichnet unter seinen Kunden einen deutlichen Anstieg beim Einsatz von Knowledge Graphen als Basistechnologie für digitale Zwillinge

Anwendungsbereiche von digitalen Zwillingen (Bildquelle: Quelle: Neo4j)

München, 21. September 2022 – Der digitale Zwilling etabliert sich neben seiner Rolle als Kostendrücker auch immer mehr als Wegbereiter nachhaltiger Digitalisierungsstrategien. Nach einer Umfrage von Capgemini (https://www.capgemini.com/de-de/news/digitale-zwillinge-bedeutung-fuer-nachhaltigere-produktion/) implementiert rund ein Drittel der Unternehmen Digital Twins, um Prozesse zu simulieren und so den Energieverbrauch entlang Wertschöpfungsketten zu optimieren. Auch Neo4j (https://neo4j.com/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-GDS-2), der weltweit führende Anbieter für Graphdatenbanken, meldet einen Nachfragesprung bei Knowledge Graphen im Zusammenhang mit Digital Twins.

Graphtechnologie gilt als Basistechnologie, um heterogene Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und ganzheitlich zu visualisieren. Bei der Implementierung von digitalen Zwillingen nutzen Unternehmen diesen semantischen Datenkontext, um Prozesse, Maschinen und Systeme virtuell abzubilden und in Echtzeit zu überwachen. Der sogenannte Knowledge Graph ist zudem Ausgangspunkt für Graph Data Science (GDS), einschließlich Predictive Analytics, KI und Machine Learning. Die Daten-Analytik, die auch das Training von ML-Modellen beinhaltet, findet dabei direkt im Graphen bzw. im Digital Twin statt.

Die flexible Modellierung von Knowledge Graphen ermöglicht ein breites Anwendungsgebiet von digitalen Zwillingen in unterschiedlichsten Branchen – vom Produktdesign in der Automobilindustrie über die Anlagenüberwachung in der Smart Factory bis hin zum besseren Verständnis des Systems „Mensch“ in der medizinischen Forschung. Im Bereich Supply Chain schaffen Digital Twins Transparenz über komplexe, globale Lieferketten hinweg und warnen frühzeitig vor Engpässen und lokalen Störungen. Auch in der Cybersecurity hilft die digitale Repräsentanz von IT-Netzwerken Sicherheitsteams, Schwachstellen aufzudecken und Angriffe abzuwehren.

Laut Gartner (https://www.gartner.com/en/documents/4011590)* liegt der Marktwert für Digital Twins im Jahr 2022 bei 6,9 Milliarden US-Dollar. Bis 2027 soll sich dieser Wert nahezu verzehnfachen. Das Potential der Technologie ist dabei enorm: So sollen bereits in drei Jahren 25 globale Unternehmen durch den Einsatz von Digital Twins rund 1 Milliarde US-Dollar an Umsatz generieren bzw. an Kosten einsparen.

„Wir spüren ein wachsendes Interesse, was den Einsatz von Knowledge Graphen im Zusammenhang mit Digital Twins angeht,“ erklärt Maya Natarajan, Senior Director of Product Marketing bei Neo4j. „Unsere Kunden nutzen die Technologie-Kombination, um digitale Modellsimulationen durchzuführen und so nicht nur den Ist-Zustand von Systemen und Prozessen einzusehen, sondern auch Prognosen für die Zukunft zu treffen. Ähnlich wie bei der Implementierung von KI-Lösungen, bietet Graphtechnologie die nötige Performance, Flexibilität und Skalierbarkeit, um Daten in ihrem vollen Umfang zu nutzen und neue, innovative und robuste Modelle zu erstellen.“

*Gartner, Emerging Technologies: Revenue Opportunity Projection of Digital Twins, Alfonso Velosa et al.,16 Feb 2022.

Beispiele für den Einsatz der Graphdatenbank Neo4j in Kombination mit Digital Twins finden Sie unter anderem bei Neanex (https://www.neanex.com/), Turku City Data (https://turkucitydata.fi/) und Transport for London (https://tfl.gov.uk/).

Neo4j ist die weltweit führende Graph Plattform. Sie hilft Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler, die vorliegenden Daten mit Kontext anzureichern, um damit Herausforderungen ganz unabhängig von Umfang oder Komplexität zu lösen. Anwender nutzen Neo4j, um ihre Branchen nachhaltig zu verändern, indem sie Finanzbetrug und Cyberkriminalität eindämmen, globale Netzwerke optimieren, Forschung beschleunigen oder bessere Empfehlungen liefern. Neo4j bietet Echtzeit-Transaktionsverarbeitung, fortschrittliche KI/ML, intuitive Datenvisualisierung und vieles mehr. Weitere Informationen finden Sie auf Neo4j.com und @Neo4j.

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Graph Data Science (GDS), Data Importer und OpsManager vereinfachen den Einstieg in Graphtechnologie und Graph Analytics

Neo4j Feature: Filter für KNN-Algorithmus

München, 17. August 2022 – Neo4j (https://neo4j.com/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-Neuen-Features), weltweit führender Anbieter von Graphtechnologie, glänzt mit neuen Features der Graphdatenbank. Neben kontinuierlichen Optimierungen von Graph Data Science (GDS) gibt es auch Verbesserungen in Sachen automatische Datenmodellierung, Backend Administration und Integration von Data Warehouse. Damit bietet die native Graphdatenbank einen erleichterten Einstieg sowohl für Entwickler als auch für Data Scientists.

Das neue Release Graph Data Science (GDS) 2.1 bietet in der Library mehr als 65 Graph-Algorithmen – darunter neu K-means-Clustering (https://neo4j.com/docs/graph-data-science/2.1/algorithms/alpha/kmeans/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-Neuen-Features) und Leiden (https://neo4j.com/docs/graph-data-science/2.1/algorithms/alpha/leiden/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-Neuen-Features) für Community Detection. Quell- und Zielknoten lassen sich von nun an für die Algorithmen KNN (K-Nearest Neighbor) und Node Similarity filtern. Zudem bietet Neo4j Verbesserungen hinsichtlich der graph-nativen ML-Pipelines: So vereinfacht es das Autotuning für ML-Pipelines, die richtigen Abfrage-Parameter zu identifizieren, um das bestmögliche Modell zu erzeugen. Über Knotenregressions-Pipelines lassen sich jetzt numerische Eigenschaften vorhersagen. Der Python Klient vereinfacht Arbeitsabläufe für Data Scientists, die nicht mit Cypher vertraut sind. Neu ist außerdem die Apache Arrow-Integration für schnelle Graph Projection aus externen Quellen, Datenbankerstellung und Graph Export. So können Anwender massive Datenmengen von bis zu 30 Mio. Objekten/Sekunde in den Graphen direkt importieren und exportieren.

Außerdem hat Neo4j die Usability der Graphdatenbank weiter erhöht. Der neue Data Importer ermöglicht den Datenimport sowie die visuelle Modellierung von CSV-Dateien als Graph. Cypher Kenntnisse sind dafür nicht nötig. Die No-Code-Lösung sorgt so für eine einfache Bedienbarkeit und einen reibungslosen Start von eigenen Projekten. Daten lassen sich intuitiv modellieren (UI) und Flat Files als Graph abbilden. Das Feature ist für den Import von Millionen von Datensätzen ausgelegt.

In der GraphQL Toolbox gibt es zudem eine reibungslose Low-Code UI für Prototyping und zum Erforschen des GraphQL-Schemas. Dieses erlaubt es, Graph-Algorithmen direkt im Visualisierungstool Neo4j Bloom zu erforschen. Für noch mehr Benutzerfreundlichkeit bietet Neo4j außerdem AuraDB Free: Die kostenlose Variante der Cloud-Graphdatenbank steht ab sofort mit einer erhöhten Limitierung von 200.000 Knoten und 400.000 Kanten zur Verfügung.

Das neue Backend-Admin-Tool OpsManager hilft DB-Administratoren, die Auslastung ihrer Graphdatenbank im Blick zu behalten, den Arbeitsspeicher zu prüfen und so schnell Entscheidungen zu treffen. Ein Dashboard mit den wichtigsten Metriken für Betriebssystem, DBMS und Datenbank sowie dedizierte UIs für die Verwaltung und eine rollenbasierte Zugriffskontrolle helfen dabei, die Neo4j Bereitstellung zentral zu managen.

Mit dem Data Warehouse Connector bietet Neo4j jetzt umfassenden Support von Konnektoren und Sprachen (Java, Java Script, Python, .NET, GO). Dank des Connectors lassen sich Daten zwischen einem beliebigen Data Warehouse und Neo4j jetzt einfacher verbinden. Unterstützt werden Snowflake, Google BigQuery, Amazon RedShift, und Azure Synapse.

Mehr über die einzelnen Produkte finden Sie unter https://neo4j.com/product/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-Neuen-Features

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Neo4j gibt die Gewinner der Graphie Awards 2021 bekannt

Unternehmen wie Amazon Business, Levi Strauss, Volvo und Pfizer überzeugen
mit innovativen Graph-Anwendungen

München, 1.Dezember 2021 – Neo4j, (https://neo4j.com/?ref=pr-ltc) die weltweit führende Graph Plattform, gab heute die Gewinner der Neo4j Graphie Awards 2021 (https://neo4j.com/graphies/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=2021-Graphies) bekannt. Die jährlich vergebenen Auszeichnungen honorieren Unternehmen und Einzelpersonen, die in der globalen Graph-Community herausragende Leistungen bei Innovation und Implementierung der Neo4j-Graphdatenbank erbringen.

Die Nutzung von Graphtechnologie in Unternehmen aller Größenordnungen wächst nach Angaben von Forrester (https://neo4j.com/whitepapers/forrester-total-economic-impact/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=2021-Graphies) weltweit. Treiber sind unter anderem die digitale Transformation und das Potenzial vernetzter Daten für Data Analytics, KI und Machine Learning. Am diesjährigen Graphie-Wettbewerb nahmen Kandidaten aus mehr als 10 Länder in Nordamerika, Asien-Pazifik, Europa und Lateinamerika teil. Dazu zählen sowohl globale Konzerne als auch Organisationen und Startups. Die Neo4j Graph Plattform wird in unterschiedlichen Anwendungsfällen genutzt: Von der Betrugsaufdeckung im Finanzsektor (z. B. PwC Canada) über Green Manufacturing (z. B. Levi Strauss) und Qualitätssicherung (z. B. Pfizer) bis hin zu sicheren Transkationen im Online-Handel (z. B. Amazon Business) und der Automobilindustrie (z. B. Volvo). Bewertet wurden die Use Cases nach Problemstellung, Ergebnis und dem beispielhaften Einsatz von Graphtechnologie innerhalb ihres Anwendungsgebiets.

„Jedes Jahr zeigen die Graphies, wie Graphtechnologie das Arbeiten mit Daten auf eine Art und Weise verändert, die wir uns nicht hätten vorstellen können. Die Branche entwickelt sich kontinuierlich weiter. Diese Innovationskraft und die herausragenden Projekte wollen wir feiern“, so Lance Walter, CMO bei Neo4j. „Die Teilnehmer unserer Graphie-Awards sind der Beleg dafür, wie wichtig die richtige Nutzung vernetzter Daten ist. Das zeigen unter anderem bahnbrechende Projekte in der medizinischen Forschung oder die Pionierarbeit im Bereich Nachhaltigkeit im Einzelhandel. Wir gratulieren allen Gewinnern des Graphie Awards 2021.“

Die Gewinner der Neo4j Graphie Awards 2021 auf einen Blick:

Exzellenz
Pfizer: Produktion & Qualitätssicherung
Qualicorp S.A.: Digitale Transformation
Commonwealth Bank of Australia (CBA): Netzwerktechnologie
Lenovo: Performance & Skalierung
Telstra: Data Discovery
Volvo Cars: Automobilindustrie
OrbitMI: Graph-Ecosystem – Supply Chain Management

Pioneers
Amazon Business: Zahlungssicherheit im Online-Handel
Levi Strauss & Co.: Nachhaltigkeit in der Produktion
Standard Chartered Bank: Knowledge Graph & Cybersecurity
PwC Canada: AML, Betrugsaufdeckung & Cybersicherheit
International Consortium of Investigative Journalists (ICIJ): Graphs4Good – Datenjournalismus
Priority Technology Holdings (PRTH): Betrugsaufdeckung
Todo1: KI für Betrugsaufdeckung im Bankwesen
CSX Transportation: Logistik & Transport
Project Domino: Graphs4Good – Bekämpfung von COVID-19 Fake-News

Innovation
DBS Bank: KI-gestützte Finanzanalyse
ASTRIAGraph: Graphs4Good – Nachhaltigkeit im Weltraum
Myraa Technologies: Graphs4Good – Medizinische Forschung
HealthECCO: Graphs4Good – Medizinische Forschung
Trillion Node Team: Performance & Skalierung

Graph Ecosystem
TCS IP2: IoT und Digital Twin
KewMann: Betrugsaufdeckung
Ashleigh Faith: Graph Community MVP – Knowledge Graph
Paul Loke: Graph Community MVP – Transparenz im öffentlichen Sektor
Michal Stefanák: Graph Community MVP – PHP-Ecosystem
Xenophon Kitsios: Graph Community MVP – Data Science

Mehr über die Graphie Awards und den diesjährigen Gewinnern finden Sie unter www.neo4j.com/graphies und im neuen Blogbeitrag. (https://neo4j.com/blog/2021-graphie-award-winners)

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Die kostenlose Version der Cloud-Graphdatenbank bietet umfassende Funktionen für kleinere Projekte, beim Prototyping sowie zum Training und Experimentieren mit Graphtechnologie

München, 3. November 2021 – Neo4j (https://neo4j.com/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=AuraDB-Free), die weltweit führende Graph-Plattform, stellt mit Neo4j AuraDB FreeTM eine kostenlose Version seiner Cloud-Graphdatenbank AuraDB vor. Die Graphdatenbank richtet sich an Anwender, die Graphtechnologie für kleinere Entwicklungsprojekte, im Rahmen des Prototyping sowie zum Lernen und Experimentieren nutzen wollen. Über die Neo4j Website können sich Anwender ab sofort für Neo4j AuraDB Free (https://neo4j.com/cloud/aura/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=AuraDB-Free) registrieren.

Neo4j AuraDB Free umfasst alle wichtigen Funktionen und Entwickler-Tools für einen schnellen und einfachen Einstieg in Graphtechnologie. Die kostenlose Version beinhaltetauch das Visualisierungstool Neo4j Bloom, das eine Abfrage über natürliche Suchbegriffe und Keywords ermöglicht. Darüber hinaus haben Anwender Zugriff auf ein umfangreiches Ökosystem mit Neo4j Connectors (https://neo4j.com/product/connectors/) sowie vielfältigen Integrationen, einschließlich GraphQL, Apache Spark, Apache Kafka und BI-Tools. Für unbegrenzte Skalierbarkeit, erweiterte Sicherheit, Disaster Recovery und dedizierten Support können Anwender jederzeit auf die Versionen Neo4j AuraDB Professional oder AuraDB Enterprise upgraden.

Die Kombination aus vollständig verwaltetem Cloud-Service und kostenloser Graphdatenbank macht Neo4j AuraDB Free zum idealen Sprungbrett, um schnell und einfach Graph-Anwendungen zu entwickeln und zu testen. Die intuitive Plattform bietet hohe Benutzerfreundlichkeit durch integrierte Trainings-Module sowie One-Click Deployment. Entwickler können die grenzenlosen Möglichkeiten von Graphtechnologie frei erkunden, ohne sich um die Verwaltung der Infrastruktur kümmern zu müssen. Updates und Patches sorgen für eine automatisierte und kontinuierliche Optimierung ohne Ausfallzeiten. Anwender müssen zudem weder bei der Registrierung noch bei der Nutzung ihre Finanzdaten (z. B. Kreditkarte) hinterlegen.

Neo4j zählt zu den weltweit am häufigsten eingesetzten Graphdatenbanken überhaupt. Mit AuraDB Free soll Graphtechnologie nun einem noch breiteren Publikum geöffnet werden. Ziel ist es auch, die digitale Transformation sowie den Einsatz von KI und ML mit Hilfe von Graphen weiter voranzutreiben.

„Neo4j AuraDB Free ist ein wichtiger Schritt auf der Open-Source-Reise unseres Unternehmens. Es geht nicht nur darum, eine Trial-Version bereitzustellen, sondern Anwendern langfristig einen kostenlosen Zugang zu unserer Graphdatenbank zu bieten“, erklärt Emil Eifrem, CEO und Mitbegründer von Neo4j. „Einige der innovativsten Neo4j-Anwendungen stammen aus unserer Community. Diese Kreativität wollen wir fördern und das Arbeiten für Entwickler so reibungslos wie möglich gestalten. Mit AuraDB Free bieten wir dazu jetzt den einfachsten und schnellsten Weg in der Cloud, um Graphtechnologie zu erlernen und zu testen.“

Mehr über Neo4j AuraDB Free erfahren Sie im neuen Neo4j Blog (https://neo4j.com/blog/announcing-early-access-neo4j-aura-free-tier/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=AuraDB-Free)sowie auf der Neo4j Webseite (https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-delmyam4ns2nm?qid=1628195226644)

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Die Enterprise-Version der Cloud-Graphdatenbank ist ab sofort in allen Regionen
des Amazon Web Services (AWS) verfügbar

Neo4j & AWS

München, 24. August 2021 – Neo4j Aura, die vollständig verwaltete Cloud-Graphdatenbank des Branchenführers Neo4j ist ab sofort als Enterprise-Version auf Amazon Web Services (AWS) (https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-delmyam4ns2nm?qid=1628195226644) verfügbar. Kunden in allen AWS-Regionen können Aura damit nahtlos in cloud-native Anwendungen im AWS-Marketplace integrieren.

Neo4j Aura basiert auf der nativen Graph Plattform, die weltweit bei über 800 Unternehmen in mehr als 4.000 Anwendungen zum Einsatz kommt. Schon heute führt die Cloud-Graphdatenbank über 5 Milliarden Abfragen im Monat aus – Tendenz steigend. Dabei profitieren Anwender von der unbegrenzten Skalierbarkeit (https://neo4j.com/developer-blog/behind-the-scenes-worlds-biggest-graph-database/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-Aura-AWS) und der hohen Performance, die selbst bei hochkomplexen Multi-Hop-Abfragen Antwortzeiten im Millisekundenbereich garantiert. Neo4j Aura eignet sich demnach ideal für unternehmenskritische Cloud-Anwendungen mit datenintensiven Workloads.

Neo4j ist AWS Advanced Technology Partner (https://partners.amazonaws.com/partners/001E000000hbpMnIAI/Neo4j). Die Aura Enterprise-Edition ergänzt Services auf AWS und lässt sich über Konnektoren nahtlos verbinden. Anwender, die Neo4j Aura Enterprise im AWS Marketplace beziehen, können die Nutzung der Graphdatenbank zudem einfach und zentral über bestehende AWS-Verträge und Preismodelle abrechnen.

„Wir freuen uns, die Zusammenarbeit mit Neo4j fortzusetzen und den Einstieg in Graphtechnologie für Kunden noch unkomplizierter zu gestalten“, erklärt Matt Asay, Head of Open Source Strategy and Marketing bei AWS. „Mit der Verfügbarkeit von Neo4j Aura Enterprise im AWS-Marketplace haben Kunden die Möglichkeit, kosteneffiziente Anwendungen, die stark vernetzte Daten nutzen, zu entwickeln, bereitzustellen und in bestehende Workflows zu integrieren.“

Bereits 75% der Fortune-100-Unternehmen setzen Neo4j Aura als Graphdatenbank für in unterschiedlichen Bereichen ein – von Knowledge Graphen (Wissensdatenbanken) über Echtzeit Empfehlungen, Risikomanagement und Betrugsaufdeckung bis hin zu Supply Chain Management.

Das Textilhandelsunternehmen Levi Strauss & Co. setzt Neo4j Aura Enterprise ein, um agile und nachhaltige Prozesse beim Design, der Herstellung und dem Vertrieb seiner Produkte zu implementieren. Die cloudbasierte Graphdatenbank stellt das technologische Pendant zur datenorientierten, analytischen Strategie des Unternehmens dar. Mehr über den Einsatz von Neo4j Aura Enterprise in der Praxis berichten Experten von Siemens und Tourism Media im Neo4j Webinar am 9. September 2021 (https://go.neo4j.com/wbr-2021-09-09-aura-on-aws-launch-event-emea.html).

„Neo4j ist seit fast drei Jahren unser Partner für die digitale Transformation“, erklärt Debdulal Mahanty, Director Digital Technologies bei Levi Strauss & Co. „In dieser Zeit haben wir insgesamt sechs eindrucksvolle Anwendungen entwickelt und implementiert, die unsere Go-to-Market-Prozesse von Grund auf verbesserten. Bei Levi Strauss arbeiten wir kontinuierlich an Lösungen, um anspruchsvolle Herausforderungen anzugehen und unsere Agilität in allen Bereichen zu steigern. Mit Neo4j Aura Enterprise können wir die Zeit für die Entwicklung solcher Anwendungen verkürzen und profitieren gleichzeitig von allen Vorteilen der Graphdatenbank-as-a-Service, einschließlich geringen Administrationsaufwand.“

Melden Sie sich zum exklusiven „Neo4j Aura on AWS: The Customer Choice for Graph Databases“ am 9. September mit Siemens, Tourism Media und vielen anderen an. Weitere Informationen zu Neo4j Aura Enterprise auf AWS finden Sie außerdem im neuen Neo4j Blog (https://neo4j.com/blog/aura-enterprise-on-aws-bringing-leading-graph-platform-to-leading-cloud-platform/?ref=pr-&utm_source=announcement&utm_medium=referral&utm_campaign=Neo4j-Aura-AWS) sowie auf der Neo4j Webseite (https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-delmyam4ns2nm?qid=1628195226644).

Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter https://neo4j.com/ und @Neo4j.

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