Resource Data

在未来的一年里，我们将看到图数据科学的快速应用，因为数据和学习自然地融合在一起。关系是根本，因此拥有有意义的模式对于增强传统 机器学习 并在医疗保健（提供实时建议）、工业供应链（利用分析进行决策）和金融服务（为实时欺诈检测提供支持）等行业提供可解释的结果。事实上，我们将看到分布式图形数据库、高级分析和数据库内机器学习的融合。

图形数据科学通过图形分析将专业知识带入机器 柬埔寨电话号码数据 学习——明年，更多企业将从探索思维转向生产思维。这些企业将受益于深度链接模式发现，在 个数据跳转（或连接）内发现模式和见解。

基于图形的“数字孪生”：无处不在
随着各行各业的公司继续快速发展和扩大规模，他们需要找到解决方案来释放其互联数据的巨大潜力。 年，我们将看到大量新的图形分析行业用例和垂直解决方案。

具体来说，“数字孪生”将随处可见，它们将基于实时分析图形数据库。

在过去两年因新冠疫情而遭受冲击之后，所有企业都致力于提高运营弹性。这激发了企业对采用制造业模型和技术的兴趣，例如数字孪生，即企业及其环境的实时模型。