Описание системы TigerGraphDB

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