O taxonomie a cazurilor de utilizare a graficelor

In ultimul an, am facut o scufundare profunda in momentul aplicarii tehnologiilor grafice intr-o companie de asistenta medicala fortune 10. Am lucrat cu sute de echipe si mii de oameni dintr-o mare varietate de domenii, inclusiv revendicari, furnizori, membri, clinici, hardware, servicii software, securitate, resurse umane, instruire, strategie si cautare. sex curve Cand am inceput acest proces, aveam in minte o mica lista de verificare cu privire la ce tipuri de probleme se potriveau bine graficelor. De exemplu, aici este o lista cu „cand sa ia in considerare bazele de date grafice” ca o posibila solutie bazata pe munca mea anterioara cu bazele de date grafice:

  1. Cand aveti o multime de relatii in datele dvs. matrimoniale rep moldova
  2. Cand trebuie sa traversezi multe relatii rapid
  3. Cand aveti date cu variabilitate ridicata, care nu se potrivesc bine intr-un tabel
  4. Cand sistemul dvs. actual nu functioneaza din cauza imbinarilor lente in sistemele RDBMS
  5. Cand doriti sa faceti interogari analitice in timp real
  6. Cand modelul dvs. bistrița escorte de date se schimba constant
  7. Cand aveti reguli complexe care trebuie calculate rapid
  8. Cand doriti sa integrati surse de date disparate
  9. Cand doriti sa combinati datele de procesare a limbajului natural (NLP) din documente
  10. Cand trebuie sa conectati datele la metadate (versiuni, provenienta si linie, modele, validarea datelor, verificari ale calitatii datelor) cu datele dvs.
  11. Cand doriti sa puteti vizualiza grupari de date pe baza conexiunilor
  12. Cand cautati modele specifice in datele dvs. dame de companie ias
  13. Cand doriti sa fiti informat daca exista anomalii in date (descoperirea datelor)
  14. Cand doriti sa comparati rapid datele noi cu datele existente pentru posibilele fuziuni de date (gestionarea datelor principale)

De asemenea, am avut o lista de cerinte in care graficele respective nu functioneaza bine singure (stocare blob, clasificare a relevantei documentelor, agregate precomputate). Acestea erau ganduri oarecum aleatorii, care nu erau organizate intr-un mod coerent. escorte reale bucuresti Apoi am inceput sa vad cateva tipare. Regulile 1 si 3 erau cu adevarat acelasi lucru: regula 3 (incorporari lente) este intr-adevar doar un simptom al regulii 1 (multe relatii). matrimoniale romania iasi In acelasi mod, regula 2 (variabilitatea datelor) si regula 5 (schimbarea modelului) primesc, de asemenea, aceeasi idee. Un model de date in schimbare inseamna adesea ca variabilitatea datelor este descoperita doar atunci cand se face analiza. dame de companie huedin Asa ca am inceput sa intreb, exista vreo modalitate de a reproiecta aceasta lista plana pentru a grupa cazuri de utilizare similare, astfel incat sa putem organiza mai bine lista noastra in crestere de cazuri de utilizare a afacerii?

Daca ati incercat vreodata sa grupati articole similare, incepeti sa construiti un sistem de clasificare. Construiti o taxonomie initiala a conceptelor. escorte dristor Construirea taxonomiilor este ceva ce creierul nostru face tot timpul. Uneori nici macar nu suntem constienti de asta. escorte casatorite Ceea ce este important de stiut este ca puteti oferi aceeasi lista plana de articole unor persoane diferite din medii diferite si vor veni cu taxonomii radical diferite. Acesta este un lucru pe care l-am invatat greu la inceputul carierei mele. curve negre Am avut sansa sa lucrez cu niste oameni cu experienta formala in biblioteconomie si mi-au recomandat o carte grozava pe tema „Femei, foc si alte lucruri periculoase” de genialul lingvist cognitiv George Lakoff. Dupa ce am citit aceasta carte, respectul meu pentru domeniul biblioteconomiei a crescut dramatic. curve care sug pula

Mi-am dat seama cat de dificil este sa ii faci pe oameni dintr-un mediu divers si din diverse nevoi sa fie de acord cu un mod simplu de clasificare a datelor. Clasificarea poate fi, de asemenea, foarte partinitoare pe baza opiniilor grupului care face clasificarea. dame de companie public 24 De exemplu, sistemul Dewy Decimal clasifica religia in categorii precum „crestin” si „Altele”.

Deci, sunt foarte constient de partinire si acest lucru mi-a trecut in minte cand am inceput sa construiesc o taxonomie a cazurilor de utilizare. escorte bistrita Primul pas este sa incepeti sa adunati cateva puncte de date. Este logic sa ne uitam la cea mai populara baza de date cu grafice: Neo4j. la curve video



  • matrimoniale forum
  • cupidon matrimoniale bucuresti
  • dame de companie video
  • escorte vilcea
  • dame de companie tg. mures
  • escorte brasov mature
  • forum escorte sibiu
  • bucuresti curve
  • barlad online matrimoniale
  • dame de companie suceava
  • matrimoniale lesbi
  • agentii matrimoniale timisoara
  • matrimoniale iasi casatorii
  • curve timsoara
  • curve timis
  • escorte pipera
  • publi 24 escorte mures
  • curve braČ™ov
  • curve ieftine ploiesti
  • fenei curve





Iata o lista a modului in care clasifica cazurile de utilizare a graficului:

  1. Detectarea fraudei
  2. Grafic de cunostinte
  3. Monitorizarea infrastructurii retelelor si a bazelor de date pentru operatiuni IT
  4. Motor de recomandare si sistem de recomandare a produsului
  5. Managementul datelor de baza
  6. Retele sociale si grafice de retele sociale
  7. Managementul identitatii si accesului
  8. Confidentialitate, risc si conformitate
  9. Inteligenta artificiala si analize

Ceea ce difera intre lista mea initiala de cazuri de utilizare si aceasta lista este ca lista mea initiala se bazeaza pe caracteristici cheie ale bazelor de date grafice care le diferentiaza de bazele de date relationale. Cazurile de utilizare Neo4j sunt mult mai orientate spre solutii. dame de companie din onesti

Un alt mod oarecum obiectiv de clasificare a utilizarii graficelor este sa priviti lista de completare automata oferita de motoarele de cautare precum Google. Daca tastati „folosind baze de date grafice pentru” lista de completare automata, dati-mi urmatoarele:

Completare automata Google pentru „Utilizarea bazelor de date grafice pentru”

Aici vedem cateva materiale pentru inceput si limbi (python), dar modelele de analiza, gestionarea cunostintelor, invatarea automata, big data, mdm si datele conectate sunt oarecum consistente – desi cu unele variatii. publitim matrimoniale arad De exemplu, lista de completare automata Google are gestionarea cunostintelor, nu un grafic al cunostintelor. De asemenea, puteti adauga o singura litera suplimentara si puteti constata ca bioinformatica, comparatia, linia de date, schema flexibila si seriile de timp sunt toate sugerate de completarea automata. dame de companie de craciun

Deci, acum ca avem o lista de subiecte, putem incepe sa cautam modele de nivel inalt. Iata cateva pe care le-am gasit:

  1. Performanta interogarilor de relatie – orice caz de utilizare care trebuie sa traverseze rapid multe relatii complexe. matrimoniale sect 6 Aceasta include intr-adevar detectarea fraudelor, analiza retelelor sociale, infrastructura retelei si a bazelor de date etc.
  2. Flexibilitatea modelului – orice caz de utilizare care depinde de adaugarea de noi date fara intreruperea pool-ului de interogari existent. dame de companie dr.taberei Flexibilitatea modelului include legarea metadatelor, versionarea datelor si adaugarea continua de noi relatii.
  3. Reguli de analiza rapide si complexe – atunci cand trebuie sa executati multe reguli complexe, cum ar fi compararea subgrafelor. wow curve Aceasta include recomandari, calcule de similaritate si gestionarea datelor de baza.

Aceasta nu este o categorie unica si gata. Unele cazuri de utilizare specifice industriei vor trage din mai multe domenii ale taxonomiei cazurilor de utilizare a graficelor. Cu cat gasiti mai multe potriviri, cu atat mai bine problema ar putea fi rezolvata printr-o baza de date cu grafice.

Un exemplu de taxonomie a cazurilor de utilizare este prezentat in partea de sus a acestui articol. Puteti utiliza acest lucru ca punct de plecare atunci cand va construiti o taxonomie de utilizare a graficului de utilizare sau puteti incepe de la zero. Ceea ce este important este sa va dati seama si ca aceasta nu este intr-adevar o taxonomie stricta cu un singur meci. Orice problema de afaceri va contine adesea mai multe cazuri de utilizare si se va conecta la aceasta taxonomie in mai multe locuri.

Daca o baza de date grafica se potriveste mai bine cazului dvs. de utilizare decat un alt tip de baza de date (cum ar fi cheie-valoare, coloana, familie, document sau multimodal) este o alta problema. Exista instrumente, cum ar fi Metoda de analiza a arhitecturii de schimb (ATAM), care poate evalua in mod obiectiv aptitudinea diferitelor arhitecturi de baze de date utilizand o analiza formala a arborelui utilitar apel de proces. Am acoperit acest proces si in cartea mea, Making Sense of NoSQL . Vom acoperi acest proces intr-un articol viitor.

Sper ca ati gasit acest articol util pentru a vedea daca bazele de date grafice ar putea fi potrivite pentru proiectul dvs. Anuntati-ma daca aveti alte idei despre cum sa va aranjati taxonomia cazului de utilizare.