قاعدة بيانات الرسوم البيانية المتكاملة
تتيح لك الرسوم البيانية الوصول إلى اتصالات واستكشاف العلاقات في بياناتك. تمثل Oracle Graph ميزة متكاملة في قاعدة البيانات المتقاربة من Oracle تقضي على الحاجة إلى قاعدة بيانات رسم بياني منفصلة ونقل البيانات. يمكن للمحللين والمطورين معالجة حالات الاستخدام المُختلفة، بما في ذلك الكشف عن الاحتيال المالي وإمكانية تتبع التصنيع، مع اكتساب الأمان على مستوى المؤسسة وسهولة استيعاب البيانات والدعم القوي لأحمال العمل التشغيلية.
الإعلان عن التطوير التوليدي (GenDev) للمؤسسات
شاهد إعادة الكلمة الافتتاحية لـ Oracle CloudWorld الخاصة بنائب الرئيس التنفيذي خوان لويزا للتعرف على هذه البنية التحتية الرائدة التي تركز على الذكاء الاصطناعي AppDev.
لما استخدم Oracle Graph؟
-
الوصول إلى غير المتوقع
اتصال البيانات. اكتشف الأنماط المخفية واعثر على رؤى جديدة بسهولة وسرعة باستخدام أكثر من 80 خوارزمية تم إنشاؤها مسبقًا والتحليل الآلي وأدوات التمثيل المرئي والذكاء الاصطناعي المدعوم بالرسوم البيانية باستخدام RDF أو الرسوم البيانية للخصائص.
-
تحليلات الرسم البياني في الوقت الفعلي.
اتخذ قرارات أعمال مدروسة باستخدام تحليلات الرسوم البيانية استنادًا إلى بيانات العمليات والمعاملات في Oracle Database.
-
في مستوى المؤسسات
استفد من قابلية التوسع والتوافر العالي والأمان وإمكانات الذكاء الاصطناعي والميزات المتقاربة الأخرى لـ Oracle Database عند تشغيل تحليلات الرسم البياني.
حالات استخدام الرسم البياني
الأمان
يُعد الأمان أمر لا بد منه للمؤسسات في عالم اليوم. يمكن أن تساعدك الرسوم البيانية على تحديد الاتصالات بسرعة داخل البيانات الشبكية المُعقدة، بما في ذلك أنظمة تكنولوجيا المعلومات المترابطة والشبكات الإجرامية، حتى تتمكن مؤسستك من الاستجابة بشكل أفضل للتهديدات وتحديد الجهات الفاعلة السيئة.
-
الأمان الإلكتروني
تعد الرسوم البيانية أدوات مثالية للأمن السيبراني لأنها تسجّل وتصنع نماذج للأنشطة والأحداث في الشبكات المُعقدة داخل البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات. يمكنك الجمع بين تحليل الرسم البياني والتعلم الآلي (ML) للكشف بسرعة عن الاتصالات والأنماط والحالات الشاذة داخل كميات كبيرة من البيانات وتوفير طريقة تفاعلية ومرئية لاستكشاف بيانات الأمان لاكتشاف التهديدات وحركة المرور غير الصالحة والبرامج الضارة. توفر أتمتة التحليل البياني في التحليل الذكي للتهديدات الوقت وعمالة من الموظفين مقابل التحقيقات اليدوية.
-
التحقيق الجنائي
لا تحدث الجرائم غالبًا في الصوامع. في كثير من الأحيان، توجد العديد من الأشخاص والمنظمات والمواقع المترابطة. يتيح وضع البيانات في الرسوم البيانية لفرض القانون تحديد الشبكات الإجرامية وأنماط التركيز بكفاءة.
-
خصوصية البيانات وGDPR
قد يكون معرفة المستخدم الذي لديه حق الوصول إلى عنصر بيانات معين مهمة شاقة إذا تم تضمين مستويات متعددة من البرامج. تساعد الرسوم البيانية على تتبع هذه الأنواع من العلاقات غير المباشرة وتمكين المؤسسات من إثبات الامتثال التنظيمي بسهولة.
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تقنيات جديدة مهمة بسبب وعدهما بتحسين نتائج الأعمال وصنع تأثيرات جديدة. تعد الرسوم البيانية مُفيدة في تحسين دقة التنبؤات من نماذج التعلم الآلي لأنها توفر رؤية تكميلية للبيانات.
-
هندسة الميزات
تظهر بعض مهام هندسة الميزات مُعقدة في إنجازها، ويمكن أن تساعد الرسوم البيانية في تبسيط هذه المهام. على سبيل المثال، مع الأخذ بعين الاعتبار العلاقات غير المباشرة بين الكيانات أو تحديد مجموعات الكيانات المرتبطة بشكل وثيق يمكن أن يكون مرهقًا دون استخدام الرسوم البيانية. يؤدي تشغيل خوارزميات الرسم البياني على مجموعة بيانات إلى إنشاء بيانات غنية يمكن استخدامها بعد ذلك لنماذج التعلم الآلي بصفتها ميزات.
-
الشبكات العصبية للرسم البياني
إن استخدام الرسوم البيانية باعتبارها محرك توصية معروف جيدًا، لكن يمكن أيضًا استخدام الرسوم البيانية للتوصيات التنبؤية. على سبيل المثال، يريد متجر بيع بالتجزئة عبر الإنترنت إرسال توصيات إلى العميل، مع تحديد التوقيت حسب الوقت المتوقع لنفاذ العنصر. توفر الشبكات العصبية للرسم البياني، التي يمكنها التقاط الرسم البياني نفسه باعتباره مدخل للتعلم الآلي والشبكات العصبية دقة أفضل لأن الرسم البياني يمكن أن يحتوي على معلومات أكثر من الجداول العلائقية.
الحكومة
يمكن للحكومات استخدام تقنيات الرسوم البيانية للدفاع والسلامة العامة، للمساعدة في مبادرات الصحة العامة، ومبادرات البيانات المفتوحة المرتبطة لمواطنيها.
-
الاحتيال الضريبي
تتعامل الحكومات التي تعاني من نقص الموارد مع المجرمين المراوغين والمبدعين. يمكن أن تساعد الرسوم البيانية المؤسسات على فهم بنية الكيانات المؤسسية shell، وتحسين التحقيق اليدوي باستخدام أدوات التمثيل المرئي، واكتشاف الأنماط المشبوهة لتتبع المسارات في الشبكات المعقدة التي تؤدي في النهاية إلى أداة المحتال.
-
التحقيق الجنائي
تتضمن غالبًا الجرائم واسعة النطاق العديد من الأشخاص والمنظمات والمواقع المترابطة. يتيح وضع البيانات في الرسوم البيانية لفرض القانون تحديد الشبكات الإجرامية وأنماط التركيز بكفاءة.
-
تتبع جهات الاتصال
كان تتبع المخالطين للأمراض نشاطًا حرجًا وعاجلاً في جميع أنحاء العالم. أصبحت الرسوم البيانية مثالية لتحليل أنماط الأمراض. يمكن للمحللين استخدام المعلومات المتعلقة بالأشخاص الذين أظهرت النتائج مرضهم—وتفاعلاتهم مع الآخرين والأماكن التي زاروها—للمساعدة في تحديد النقاط الاتصال والاتصالات بسرعة لمنع المزيد من تفشي المرض.
التصنيع
يتضمن تحويل المواد الخام إلى منتجات العديد من العلاقات والمكونات والتبعيات، مما يجعل تقنيات الرسم البياني مناسبة تمامًا لاكتشاف المزيد من المعلومات بسرعة.
-
قائمة المواد
قد يحتوي المنتج على عشرات الآلاف من الأجزاء. ماذا لو كنت بحاجة إلى العثور بسرعة على تأثير تغيير جزء واحد—أو بضعة أجزاء؟ ماذا لو كان لكل جزء تبعيات متعددة؟ يتيح تحليل الرسم البياني تحليلاً تفاعليًا في الوقت الفعلي لمثل هذه الاستعلامات.
-
إدارة البيانات الرئيسة
في العديد من مصانع التصنيع، قد يستخدم كل قسم اسمًا مُختلفًا لنفس المكون. تنشأ المشكلات عندما تحتاج إلى معرفة المزيد حول حالات استخدام معينة والمكونات المعنية بهذا العنصر المحدد. تمكنك الرسوم البيانية لـ RDF من إنشاء نماذج لمكونات مُختلفة واستخدام العلاقات والاتصالات التي تربطها ببعضها بعضًا.
-
إمكانية التتبع
تُعد إمكانية التتبع مهمة في حالات مثل عمليات استدعاء المنتج عندما تحتاج إلى تتبع مكون معين تم إنتاجه من مصنع معين خلال تواريخ وأوقات معينة. قد يكون تحديد السيارات أو المنتجات الأخرى في السوق من خلال تتبع المكونات أمرًا صعبًا للغاية دون استخدام تقنية الرسم البياني.
التسويق
لجذب جمهورهم المستهدف، يجب على المسوقين فهم عملائهم وعلاقاتهم بمنتجاتهم.
-
تحليل شامل للعميل
حاليًا، تعرف الشركات المزيد عن العملاء من خلال البيانات الرئيسة والمعاملات وبيانات العطاءات والتنبؤات، لكنها لا تستفيد غالبًا من هذه المعلومات بالكامل. من الصعب إنشاء تحليل شامل حقيقي للعملاء حتى عندما يتم جمع البيانات ودمجها في المنصة الفعلية. يمكن للرسوم البيانية دمج البيانات بشكل منطقي وتبسيط إنشاء عرض موحّد لكل عميل.
-
توصيات بشأن المنتجات
على الرغم من أن التقنيات غير الرسومية يمكنها دعم التوصيات، إلا أن الرسوم البيانية تتيح دقة أعلى لأنها يمكن أن تضيف السياق. تؤكد قواعد بيانات الرسم البياني على الاتصالات مثل العلاقات بين العملاء والمنتجات التي يرغبون في شرائها مما يوفر المزيد من المساهمات السياقية لعملية التوصية.
-
الوسائط الاجتماعية
تعتمد وسائل التواصل الاجتماعي على العلاقات التي تربط المستخدمين في جميع أنحاء العالم. يمثل التأكد من صلاحية هؤلاء المستخدمين المفتاح. يمكن للرسم البياني اجتياز الشبكات الاجتماعية والبيانات ذات الصلة بسرعة كبيرة، مما يوفر توصيات للمستخدمين والصور والمنتجات، مع اكتشاف النشاط الاحتيالي والحسابات الوهمية.
الخدمات المالية
بغض النظر عن مدى صعوبة محاولتهم إخفاء ذلك، يرتبط المجرمون الماليون بعلاقات—مع مجرمين آخرين أو مواقع أو حسابات بنكية. تستفيد تقنية الرسم البياني من هذه الحقيقة لتكشف إمكانيات جديدة لمحاربة المجرمين.
-
غسل الأموال
يحاول المجرمون إخفاء الأموال التي تم الحصول عليها عن طريق الاحتيال من خلال سلسلة طويلة ومُعقدة من التحويلات الصالحة بين الحسابات القانونية. تسهّل الرسوم البيانية اكتشاف الاحتيال من خلال تحليل المعاملات بين الكيانات وتحديد أولئك الذين لديهم معلومات مماثلة، والكشف عن الحسابات التي ترسل الأموال إلى بعضها بعضًا.
-
الكشف عن سماسرة المال واحتيال السماسرة
تقليديًا، يتم استخدام التنبيهات من النماذج القائمة على القواعد جنبًا إلى جنب مع الفحص اليدوي للكشف عن سماسرة المال واحتيال السماسرة. يستخدم التعلم الآلي أيضًا للتنبؤ بالقرارات البشرية. مع ذلك، يًعد تحسين مثل هذه النماذج أمرًا صعبًا بسبب المعلومات المحدودة للحسابات. تتجاوز الرسوم البيانية هذا الحد من خلال أخذ معلومات المعاملة باعبتارها مستويات وإنشاء المزيد من ميزات الحسابات استنادًا إلى العلاقات والمعاملات المحيطة.
-
الكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي
يطالب المستهلكون بالوصول الفوري إلى الخدمات والتحويلات المالية، مما يصنع فرصًا للمجرمين. نظرًا إلى أن الرسوم البيانية تتيح إجابات سريعة حول الاستعلامات والوصول الموسع إلى البيانات، أصبحت تقنية شائعة في الكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي. يتم غالبًا استخدام الرسم البياني للخاصية، خاصةً في الخدمات البنكية عبر الإنترنت وتحليل موقع الصراف الآلي، لأن الرسوم البيانية تساعد في تحسين خوارزميات الكشف عن الاحتيال باستخدام البيانات التي يصعب ربطها.
تسعير Oracle Graph
يتم دمج قاعدة بيانات الرسم البياني وتحليلات الرسم البياني في Oracle Database ويتم تضمينها في تراخيص قاعدة البيانات المحلية وAutonomous Database.
عرض طريقة تبسيط قاعدة بيانات الرسوم البيانية من Oracle لاستكشاف العلاقات واكتشف الاتصالات في البيانات من خلال توفير الدعم لبنى الرسوم البيانية المختلفة والتحليلات القوية والتمثيل المرئي البسيط.
تعرَّف على طريقة إنشاء نماذج الرسم البياني للخاصية لتحليل العلاقات المُعقدة باستخدام SQL البسيط بدون تكرار البيانات. اكتشف طريقة استخدام الرسوم البيانية المعرفية لتعزيز نماذج التعلم الآلي والإنشاء المعزز للاستعادة (RAG) للتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
إنشاء نماذج الرسم البياني لخاصية SQL وإدارتها ببضع نقرات—دون صياغة إنشاء تعليمات برمجية SQL يدويًا. استكشف الاتصالات المُعقدة في البيانات دون تكرار البيانات.
تساعد الرسوم البيانية للمعرفة، والمعروفة أيضًا باسم الأنطولوجيات، التطبيقات على الاستعلام عن البيانات بالسياق المرتبط وتمكين المستخدمين من اتخاذ قرارات الأعمال استنادًا إلى السياق. تعرّف على طريقة دعم Oracle Graph لهذه الأنطولوجيات مع حالة استخدام الأداة المساعدة.
إدخال قوة الرسوم البيانية إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي
Melliyal Annamalai، مدير المنتجات المتميز في Oracle
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي الإجابة عن الأسئلة باللغة البشرية حول مجموعة واسعة من الموضوعات باستخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) التي يتم تدريبها على البيانات المتاحة. لكن ماذا عن البيانات التي لم يتم تدريب LLM عليها، مثل بيانات عملك الخاصة؟ كيف يمكننا استخدام قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي في هذه البيانات؟ لدينا الجواب—Graph RAG. جعلت Oracle تسخير قوة Graph RAG أسهل بكثير.
اقرأ المنشور الكامل
