相互關聯是大數據時代的鮮明特征。激增且日益復雜的海量數據正通過各種方式對企業發展產生重要影響。如何正確理解和解讀數據，發掘其內在價值，從而推動企業的智能決策備受關注。

在當今的商業世界或者日常生活中，無論是企業還是個人都自覺或不自覺地使用知識圖譜，將解決問題的想法和過程相互關聯。知識圖譜技術可以讓其更加明確，為實現智能決策的數字化經濟提供支持和保障。

知識圖譜是人工智能 (AI) 以及人類知識發展的基礎支柱之一，是對人、物、位置、事件和概念等實體的相互關聯世界的真實描述，為數據集成、管理和分析提供框架。

隨著關聯數據、人工智能以及數據分析日益發展，知識圖譜技術的應用不斷增加，成為各個行業業務的主流需求。IDC預測，全球 65%的GDP將實現數字化，2022年至2023年將推動超過6.8萬億美元的支出。而到2023年，亞太地區20%的商業智能將整合知識圖譜。

Neo4j知識圖譜尋找隱藏在復雜關聯事件中的模式，在更短的間隔內以可擴展的方式從具有復雜上下文情景的大量數據中獲取有價值的信息，用戶可以對基礎數據進行推理并自信地使用其進行復雜的決策。

Neo4j知識圖譜將智能融入數據，顯著提升整體價值，用例從管理遍布到分析乃至機器學習，使人工智能/機器學習獲得更好的預測，連接數據孤島，為數據結構和數字孿生等創新應用奠定基礎。

Neo4j知識圖譜的應用極其廣泛，覆蓋網絡安全、金融服務、醫療保健、生命科學、供應鏈和物流、零售、電信和制造等眾多行業，適用于從欺詐檢測和實時推薦到患者旅程、數字孿生、材料清單等各種用例。以下將以網絡安全、醫療和電信行業為例做具體介紹。

整合網絡事件，強化網絡安全

亞太地區，中國、澳大利亞和新加坡的聯邦及中央政府在網絡安全方面的支出處于領先地位。到2025年，他們在增強網絡安全的智能解決方案上的投資將超過7.24 億美元。

網絡世界正在快速發展，惡意軟件世界也是如此。IT和OT系統（數據庫、門戶網站、邊緣設備、操作系統等）可能受到潛在攻擊而發生異質性變化，從而使網絡安全任務變得更加復雜。知識圖譜能夠整合網絡安全相關事件，并且可以通過機器學習方法進一步加以利用。

發現隱藏模式，支持個性醫療

臨床知識圖譜是一個開源平臺，包含大約2000萬個節點和2.2億個可用實驗數據、公共數據和文獻之間的關系。其規模不斷擴大，允許使用統計分析和機器學習來提高生物醫學研究的效率，例如生物標志物研究。知識圖譜加快了對生物標志物、個體基因和代謝過程之間關聯的探索，以支持個性化醫療的發展。

2020 年，中國長沙的醫院與四所中國大學合作，研究腫瘤生物標志物的藥物不良反應 (ADR)。知識圖譜應用于現有文獻，連接腫瘤、生物標志物、藥物和 ADR 之間的關聯。結果在臨床實驗中得到驗證，證實了比傳統的共現方法更好的模型性能，支持進一步決策。

智能電信網絡，應對復雜運營

亞太區的電信公司預計在2022年將花費超過5.84億美元用于網絡優化和預防性維護。電信公司在越來越復雜的供應商生態系統中運營，服務必須跨各種硬件和環境進行交互。這給電信支持團隊帶來了重大問題，因為多供應商支持需要更高的能力來理解技術層之間的交互。

物聯網和邊緣設備的激增繼續在網絡拓撲中產生變化，使得進行故障診斷和實施基于規則的策略變得越來越困難。知識圖譜可以幫助電信公司捕獲和對流程、子網絡、設備和事件進行建模，以識別單點故障并支持SDN。

越來越多的公司將在數字優先經濟中面臨全新的挑戰，需要以更大的敏捷性擴展解決方案流程。Neo4j知識圖譜是一個非常全面、豐富而且成熟的產品，包括負責數據存儲的Neo4j圖數據庫，致力數據分析的圖數據科學 (GDS) 以及負責數據挖掘和探索的數據可視化工具Neo4j Bloom。作為圖數據平臺的領導者，Neo4j的企業愿景就是在不同的行業場景，幫助客戶深入分析高度關聯的復雜數據，使業務數據變為商業智能，提高數據的應用價值，賦能企業智能決策和數字化轉型。