数据是以易于移动或处理的方式组织在一起的信息。它是一种被转换为二进制数字形式，供计算机和现代信息传输方法使用的信息。
另一方面，关联数据是一种展现、使用和保留数据元素之间关系的方法。图技术有助于发现传统方法无法发现或分析的数据联系。
鉴于大数据在商业洞察上所提供的价值，不同行业都已投资于大数据技术。因此，各行业都呈现出对关联数据的需求，尤其是将员工或客户等与产品、业务流程和其他互联网驱动的设备 (iot) 做关联。
关联数据助力业务发展
图技术强大的一个很好的例证，也是neo4j 的常见用例是其在金融领域的欺诈检测。发现欺诈就是试图建立关联和理解关系。基于图的系统可以检测欺诈是否发生在一个地点，并确定相同的情况是否在其他地点发生。
如何理解这一点呢?本质上，这是使用数据之间的关系遍历互连数据网络。然后观察模式的发展，通过模式提供的答案，帮助断定是否存在欺诈。
最令人担忧的是，如今欺诈发生的频率很多，成功率也很高。停止和减轻影响的关键要素是时间。检测几小时或几天前发生的欺诈行为是无效的。图可以提供实时检测响应，这就是它价值所在的最好例证!
供应链和管理是提升投资回报率的另一优秀案例。neo4j的某个客户是美国和北美最大的铁路网络运营商，创建了整个铁路网络和所有货物的数字孪生。他们借助跨网络的图技术，可以更快地进行各种有趣的优化，从而为整个系统带来更好、更高效的结果。
新冠疫情让人们感受到供应链的价值和脆弱性。随着世界经济意识到需要更具数字化和战略性，全球系统正在重新规划。更多的供应源、数据、数据共享、客户需求和日益增加的复杂性需要现代、定制化的凯发在线的解决方案。
除了对现代供应链的所有新期望和要求外，新技术的涌现使系统需要并且正在变得更加互联。
对于拥有高比例资产的公司而言，保持稳定的盈利能力颇具困难。高管们必须监督错综复杂的全球供应链、大规模资产库存及将工人派遣到危险或无法进入的地方进行现场操作。
面对这个挑战，企业需要一个平台来关联员工，提升其能力、生产力和效率。需要一个为企业提供实时可见性和关联性的平台，确保高效、安全和合规。
企业需要现代技术以改善互连性，使数据价值最大化，实现关键程序自动化并优化最重要的工作流程。
现代数据应用需要一个关联平台
当编程、创建应用程序时，我们会思考所谓的图。这是可以获得的最直观的方法。任何应用开发都始于了解人们想要解决的问题类型，然后将其映射到他们想要实现的各种结果。这些通常映射在所谓的实体关系图中。
人们对有意义且支持他们工作的系统不断增加的依赖性变得日益关键。通常，当这些系统出现故障时，neo4j能够理解其复杂性并简化工作，从而实现显著加速。
随着世界变得更加协作、集成和网络化，国家必须更快地响应数字时代带来的商业环境变化;否则，可能会落后或进入生存模式。新技术、平台和设备的激增，以及工作性质的不断演进，促使企业认识到利用最新技术实现更高运营效率和业务敏捷性的重要性。
图平台将个人与其所需及何时所需关联起来。通过促进人事数据的有效记录和管理来增强现有的流程。neo4j图数据科学帮助数据科学家在海量数据中找到关联，以解决重要的业务问题并提升预测能力。
企业利用图数据科学的洞察力来发现指向欺诈的活动，找到相似的实体或人员，通过改进建议提高客户满意度，并简化供应链。专用的工作区结合了输入、分析和管理，无需重建工作流程即可进行简单的模型改进。
因此，在关联数据的帮助下，人们的参与度、生产力和效率日益增高。国家可以弥合执行团队、现场技术人员、工厂操作员、仓库操作员和维护工程师之间的信息和沟通差距。日益提升的敏捷性和生产力能够带来显著的商业利益。
简而言之，企业可以轻松整合其整个工业劳动力，以提高运营卓越性并减少工厂停产时间，从而最大限度地提高收入。此方法基于协作平台方向。
情境化数据提升业务价值
数据是人们生活世界的一种表现，人们使用数据来呈现这个世界。因此，世界相连更加紧密，人们不再生活在孤岛中，而是在社会中持续相连。如果你认为数据能呈现我们生活的世界，它就是关联的数据。当我们试图理解它时，便可处理所需的所有复杂问题。
关联数据对于智能国家的发展至关重要。关联数据是每一次围绕国家发展对话的中心话题。无论是将国家视为一个互联的生态系统，或考虑到公民、服务、物流、合同追踪及供应链。
属性则保存了数据和人之间的关联，这就是关联至关重要的原因。一旦人们了解了这些关联，便可更容易、更快速地获得所需的洞察力。如果没有关联数据，企业就缺乏深入了解客户、构建完整网络拓扑、实时提供相关建议或获取防止欺诈所需可见性的关键信息。
因此，了解客户就是理解关联数据。使用正确的工具，数据可成为实时的、需求驱动的资产，金融机构可以利用它来重塑无效的流程和程序，并改变与消费者互动和理解的方式。
作为一个人——我是谁，我的名字，我住的地方——这些都是“我是谁”的属性。但真正让我成为我的，是我随着时间建立起来的关系。因此，几乎每个问题都能用图真正阐释数据的概念则是更大的“顿悟时刻”。