On:

Integration ermöglicht Spark-Anwendern einfachen und schnellen Zugang zu neuen Funktionalitäten rund um Graph Analytics und Graph Data Science (Bildquelle: Neo4j) München, 12. November 2020 – Neo4j, führender Anbieter von Graphtechnologie, kündigt die Verfügbarkeit des Neo4j Connector for Apache Spark an. Das Integrationstool ermöglicht die einfache Übertragung von Daten zwischen der Neo4j Graphdatenbank und Apache Spark. Apache Spark gilt als Standard-FrameworkArtikel Lesen

On:

Mehrheit der Neo4j-Kunden betreiben Graphanwendungen in der Cloud, darunter Adobe, Minka und Isagenix (Bildquelle: Neo4j) München, 28. Oktober 2020 – Die Cloud boomt – auch und gerade in Verbindung mit Graphdatenbanken. Das bestätigt eine aktuelle Meldung von Neo4j, dem führenden Anbieter von Graphtechnologie. Demnach haben sich in den letzten zwölf Monaten 90% der Kunden dazu entschlossen, ihre graphbasierten Anwendungen inArtikel Lesen

On:

Neo4j for Graph Data Science 1.4 ermöglicht den Einsatz von graph-nativen Machine Learning-Verfahren (Bildquelle: Neo4j) München, 20. Oktober 2020 – Neo4j, führender Anbieter von Graphtechnologie, kündigt Neo4j for Graph Data Science 1.4 an. Die aktuelle Version des Frameworks ermöglicht Graph Embeddings und lässt Unternehmen graphbasierte Machine Learning-Verfahren in Kombination mit Deep Learning und Graph Convolutional Neural Networks (CNN oder ConvNet)Artikel Lesen

On:

Eine Umfrage zeigt, dass 89% der IT-Führungskräfte auf Wissensmanagement setzen / Neo4j stellt das Knowledge Graph Quick Start Programm vor Welche Ergebnisse versprechen sich Unternehmen von Knowledge Graphen (Bildquelle: Neo4j/Pulse) München, 23. September 2020 – Der Markt für Knowledge Graphen wächst in rasantem Tempo. Das verdeutlicht die aktuelle Umfrage “ Technology Executive Priorities for Knowledge Graphs„* von Pulse und Neo4j.Artikel Lesen

On:

Neo4j Aura for GCP ermöglicht die schnelle Entwicklung graphgestützter Anwendungen in der Cloud (Bildquelle: Neo4j) München, 19. August 2020 – Neo4j, führender Anbieter von Graphtechnologie, kündigt die Verfügbarkeit von Neo4j Aura for Google Cloud Platform als vollständig integrierten Graphdatenbank-Service im Google Cloud Marketplace an. Neo4j Aura™ ist eine cloud-native Graphdatenbank, die speziell für Datenbeziehungen konzipiert wurde und sich auf einfacheArtikel Lesen

On:

Unternehmen sind erstmals in der Lage auf einfache Art und Weise bisher unlösbare Fragen mit Datenanalytik und Machine Learning zu beantworten (Bildquelle: Neo4j) München, 8. April 2020 – Neo4j, führender Anbieter von Graphtechnologie, kündigt die Verfügbarkeit von Neo4j for Graph Data Science an. Das Framework verbindet native Graphanalytik und Graphdatenbank mit skalierbaren Graph-Algorithmen und anschaulicher Visualisierung. Damit erhalten Data ScientistsArtikel Lesen

On:

Ermöglicht eine nahtlose Integration der Neo4j Graphdatenbank in weitverbreiteten Business Intelligence-Anwendungen (Bildquelle: Neo4j) München, 24. März 2020 – Neo4j, führender Anbieter von Graphtechnologie, macht mit dem Neo4j BI Connector Graphdatenbanken auch für den Business Intelligence (BI)-Markt zugänglich. Das Modul ermöglicht die Echtzeit-Analyse von Graphdatensätzen sowie Daten aus relationalen und NoSQL-Datenbanken in bekannten BI-Anwendungen – unter anderem Tableau, Looker, TIBCO Spotfire,Artikel Lesen

On:

Das neue Release bietet Entwicklern unbegrenzte Skalierbarkeit und höhere Flexibilität für vernetzte Daten (Bildquelle: Neo4j) München, 4. Februar 2020 – Neo4j, führender Anbieter von Graphtechnologie, kündigt die sofortige Verfügbarkeit von Neo4j 4.0 an. Das neue Release stellt eine komplett neue Architektur der Graphdatenbank vor und beinhaltet die bisher tiefgreifendsten Neuerungen: Sharding und Federation für unbegrenzte Skalierbarkeit, reaktive Treiber-Architektur, DBMS mitArtikel Lesen

On:

Acht der Top Ten-Automobilhersteller setzen auf Graphdatenbank Neo4j für innovative Fertigung München, 22. November 2019 – In Sachen Industrial Internet of Things (IIoT) tut sich viel – und bleibt gleichzeitig vieles beim Alten. Das Management und die Auswertung von IIoT-Daten beispielsweise stehen bei Umfragen Jahr für Jahr als Sorgenkind der Hersteller fest. Nach einer Studie von McKinsey, nutzt die MehrheitArtikel Lesen