Описание системы TigerGraphDB

TigerGraphDB — это СУБД с поддержкой распределённой графовой базы данных для аналитики и машинного обучения на взаимосвязанных данных.

Программный продукт TigerGraphDB (рус. ТайгерГрафДБ) от компании-разработчика TigerGraph предназначен для продвинутой аналитики и машинного обучения на взаимосвязанных данных. Он представляет собой платформу с распределённой нативной графовой базой данных, которая позволяет решать задачи выявления мошенничества, анализа цепочек поставок, построения рекомендательных систем, управления кибербезопасностью и другие.

Система TigerGraphDB ориентирована на специалистов по анализу данных, разработчиков высоконагруженных систем, аналитиков в области кибербезопасности и специалистов по борьбе с финансовыми преступлениями, которые нуждаются в инструменте для обработки и анализа взаимосвязанных данных в реальном времени.

Система будет актуальна для крупных корпораций и средних предприятий из таких сфер, как финансовая индустрия, электронная коммерция, логистика, производство, телекоммуникации и здравоохранение, где требуется глубокий анализ сложных взаимосвязей в больших объёмах данных для выявления закономерностей, рисков и возможностей.

Функциональные возможности TigerGraphDB:

• Анализ взаимосвязанных данных. Платформа позволяет эффективно обрабатывать и анализировать сложные взаимосвязи в данных, что обеспечивает глубокое понимание структур и паттернов, скрытых в больших объёмах информации.
• Продвинутая аналитика. TigerGraphDB предоставляет инструменты для проведения комплексного аналитического исследования данных, что позволяет выявлять тенденции, аномалии и другие значимые особенности, важные для принятия бизнес-решений.
• Машинное обучение. Платформа включает возможности для применения алгоритмов машинного обучения к данным, хранящимся в графовой базе, что способствует построению предсказательных моделей и автоматизации аналитических процессов.
• Выявление мошенничества. С помощью графового анализа TigerGraphDB помогает обнаруживать мошеннические схемы и подозрительные транзакции, анализируя взаимосвязи между различными сущностями и событиями.
• Противодействие отмыванию денег. Платформа позволяет отслеживать и анализировать финансовые потоки и связи между участниками, что способствует выявлению операций, связанных с отмыванием денег.
• Разрешение сущностей (entity resolution). TigerGraphDB помогает объединять и сопоставлять данные о различных сущностях, устраняя дубликаты и повышая качество данных для дальнейшего анализа.
• Создание профилей клиентов. Платформа позволяет формировать детализированные профили клиентов на основе анализа их поведения, взаимодействий и других данных, что полезно для персонализации услуг и улучшения клиентского опыта.
• Разработка рекомендационных систем. Используя графовый анализ, TigerGraphDB способствует созданию эффективных рекомендационных систем, учитывающих сложные взаимосвязи между пользователями и объектами, что повышает точность и релевантность рекомендаций.
• Формулирование знаний (knowledge graph formulation). Платформа позволяет строить графы знаний, которые представляют собой структурированное представление информации о предметной области, что облегчает поиск, анализ и использование знаний в организации.