图技术前沿应用及发展趋势

【导语】
“在未来，图技术这样的创新技术将改变企业组织和使用数据的方式，实现实时数据分析、隐藏关系发掘、情境化精准决策。”
——Gartner 2020
随着大数据和物联网的蓬勃发展，数据自身的丰富程度增加，数据之间的关联性增多，传统的对小数据量、单维度、静态化数据的分析已经不满足时代发展的需求，数据量的剧增、数据之间复杂关联关系的有效分析和处理成为了数据库行业的痛点。
传统的关系型数据库，在处理复杂数据关系上表现得不是很完美。而图数据库善于处理大量的、复杂的、互联的、多变的网状数据，其效率高于传统的关系型数据库千百倍甚至数万倍。
由于提供了对关联数据最直接的表达，图数据库迎来了飞速发展的态势。根据 DB Engines 近七年数据库流行趋势显示，图数据库受欢迎程度的增幅相较其他主流数据库遥遥领先。据Gartner最新研报[1] 显示，其调研的企业中已有23%在人工智能项目中部署了图技术，剩余企业将有50%于未来1-2年内部署(见图1)。

图1 人工智能项目中图技术的应用[2]
目前，国内越来越多的厂商进入图数据库领域，图数据库也已在社交、金融等领域发挥了重要作用。本文通过总结Gartner 2020至2021年间发布的数篇行业研究报告，综述了图技术在知识图谱、智慧医疗、政务治理、供应链管理、数据资产管理、客户关系管理等领域中的前沿应用，为大家带来最前瞻的行业观察。
01知识图谱
知识图谱即Knowledge Graph，它以结构化的方式描述客观世界中实体、概念、事件以及之间的关系。其中，实体是指客观世界的具体事物；概念是指人类对于客观事物的概念化描述表示；事件是指发生在客观世界的活动；而关系则指实体、概念、事件之间客观存在的关联。知识图谱的核心优势体现在对于实体、属性等客观世界事物的关联关系分析，包括显性关系与隐性关系识别，例如：挖掘潜在的患者治疗途径、发现具有成本效益的新材料、找到偷税漏税的欺诈公司等。实际上，知识图谱作为新兴AI知识建模形式，适用于各行业和垂直领域（表1）。