Nos últimos anos, os grafos possibilitaram a descoberta das relações entre milhões de dados do caso Pandora e Panama Papers, ajudaram no desenvolvimento da vacina contra a Covid-19 da Pfizer e estão sendo usados para acelerar o projeto de viagem para Marte pela Nasa
A variedade e quantidade de informações compartilhadas diariamente pelo mundo geram uma explosão de dados hiperconectados – alguns, inclusive, de forma oculta. A tendência é que os dados, assim como a sociedade, aumente e se desenvolva de forma exponencial, o que exigirá um sistema inteligente capaz de processar, analisar e armazenar as diferentes conexões provocadas por um único grafo.
Os grafos fazem parte de uma teoria matemática que usa análise combinatória para achar caminhos, respostas e aprimorar soluções, mas hoje são usados em base de dados capazes de aprimorar e potencializar serviços financeiros e até inteligências artificiais, como é o caso do ChatGPT. O que não nos damos conta é que os grafos estão presentes no dia a dia de todas as pessoas. Se você usa aplicativos e sites como Google Cloud, Amazon, Ebay, Spotify, AirbNb e Linkedin, você está usando a base de dados grafos da Neo4j – assim como a investigação conduzida pelo ICIJ sobre o Pandora e Panamá Papers, o desenvolvimento da vacina contra a Covid-19 pela Pfizer, e o projeto de viagem para Marte pela Nasa também usaram.
A Neo4j, empresa de tecnologia avaliada em USD 2 bilhões, é líder mundial em Banco de Dados Grafos & Analytics. Foi fundada pelo atual CEO, Emil Eifrem, em 2007, na Suécia. Emil e outros dois co-fundadores juntaram a teoria dos grafos com a linguagem de programação Java (de onde vem o J do logo da empresa; Neo significa novo, em Latim), para atualizar a forma com a qual empresas, incluindo as de serviços financeiros, lidam com a solução de problemas.
A Neo4j auxilia organizações que buscam o aprimoramento de detecção de fraudes, por meio da análise de relacionamentos complexos entre transações, contas e entidades suspeitas. Além disso, é capaz de possibilitar que as instituições financeiras ofereçam uma experiência de Private Banking para cada cliente, e aproveitem novas oportunidades de negócios criadas pelo Open Banking, moeda digital (Real digital) e sistemas de pagamentos instantâneos (Pix).
“A Neo4j entende que desafios atuais de negócio e gestão são desafios de dados, e com eles, é possível encontrar relacionamentos e padrões ocultos de forma profunda, fácil e rápida. Nosso objetivo é ajudar as empresas a desbloquear insights valiosos a partir das conexões entre seus dados”, diz André Serpa, vice-presidente para América Latina da Neo4j. “Começamos como um banco de dados de grafos, e evoluímos para um rico ecossistema com muitas ferramentas, aplicativos e bibliotecas, o que permite integrar as tecnologias de grafo a diferentes ambientes de trabalho”.
A plataforma de banco de dados grafos da Neo4j pode ser utilizada para uma infinidade de soluções que exigem cruzamento e armazenamento de informações. De acordo com a consultoria Gartner, o uso de grafos está presente em 50% das discussões que envolvem Inteligência Artificial e a tecnologia será usada em 80% das inovações de dados e análises até 2025.
Tecnologia e produtos disponíveis na plataforma Neo4j
O Neo4j Graph Data Science foi projetado para que os cientistas de dados alcancem maior precisão preditiva com técnicas abrangentes de análise gráfica. Os usuários podem melhorar os modelos através de uma biblioteca de algoritmos grafos, pipelines ML e métodos de ciência de dados. O Neo4j Graph Data Science foi amplamente adotado e é confiável para atuar em escala, lidando facilmente com centenas de bilhões de dados e suas correlações.
O premiado Neo4j AuraDB é um banco de dados grafos sempre ativo e sem administração necessária para desenvolvedores. A solução busca acelerar as práticas de engenharia de ciência de dados para empresas e foi projetada para reduzir o tempo necessário para construir aplicativos inteligentes. O Neo4j AuraDS é o poder do Graph Data Science disponível como um serviço totalmente gerenciado. Ele inclui acesso a mais de 65 algoritmos grafos em um único espaço de trabalho para que os cientistas de dados possam testar mais rapidamente. Os modelos In-graph e o cliente nativo Python ajudam a aumentar a produtividade e simplificar os fluxos de trabalho. A solução em nuvem pode ser totalmente gerenciada por meio do Google Cloud.