Datenanalyse mit Graphdatenbanken

Beziehungsstatus

Der Umfang und die Vielfalt der erfassten Daten nehmen ohne Unterlass zu. Unternehmen greifen daher in bestimmten Anwendungsfällen zu einer neuen Generation der Datenbanktechnologie: Graphdatenbanken erlauben durch ihre Struktur und ihre Abfragesprache die Korrelation und Erkennung von aktuellen Daten in Echtzeit. Darüber hinaus liefern Graphdatenbanken für die Auswertung spezieller Datensätze massive Geschwindigkeitsvorteile.
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Die meisten Unternehmen haben, unter anderem durch ihre Webpräsenz, riesige Datenbestände aufgebaut. Deren Auswertung kann wichtige Erkenntnisse über die Kunden liefern. Diese helfen Nutzerverhalten vorherzusagen, eine optimale Preisgestaltung zu ermitteln und betriebliche Herausforderungen zu meistern. Seit einiger Zeit fallen die Hürden für die Nutzung von Graphen, denn auf der Basis moderner Abfragesprachen bietet sich eine Vielfalt von Funktionen. Zudem bieten mittlerweile die meisten Cloudanbieter zusätzlich zu den bewährten RDBMS-Optionen (Relational Database Management Systems) Graphtechnologie als Service.

Grenzen relationaler Datenbanken

RDBMS enstanden in den 1970er-Jahren zum Speichern, Verarbeiten und Abrufen von strukturierten Daten. Dieser Ansatz eignet sich in Bereichen, in denen Datensätze wie finanzielle Transaktionen in Tabellenform gespeichert werden, und kommt daher in Unternehmen durchaus weiterhin zum Einsatz. Allerdings stellt die Menge der Daten mittlerweile ein echtes Problem dar und Entwickler müssen sich zunehmend nach anderen Systemen umschauen. NoSQL-Datenbanken und Key/Value-Stores können diese Herausforderung zum Teil lösen, bieten jedoch nicht die Analysefunktionen, die Unternehmen benötigen, um Daten in praxisrelevante Erkenntnisse umzuwandeln.

Zudem bereiten noch andere Anwendungsbereiche rund um Big Data (wie Betrugserkennung, Lieferkettenmanagement, Risikoanalyse oder die Erstellung von Empfehlungen) Kopfzerbrechen, da hier einzelne Datenstrukturen zueinander in Bezug gesetzt werden müssen. Als Konzept gibt es die Graphdatenbank bereits seit mehreren Jahrzehnten, doch erst jüngste Innovationen in Sachen Speicher- und Verarbeitungsleistung und die Entwicklung hin zu Turing-Vollständigkeit haben dafür gesorgt, dass Graph oft die beste (und mitunter einzige) Option ist, um diese Herausforderungen anzugehen.

RDBMS an sich sind

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