近日，国际知名调研机构Gartner发布了聚焦图技术的调研报告——《图数据库管理系统市场指南》（以下简称“指南”），在全球范围内，甄选出了32家图数据库代表性供应商，海致星图依托自主研发的高性能分布式图数据库AtlasGraph DB，作为中国代表厂商成功入选。Gartner认为，图数据库供应商正在扩展其技术堆栈，主要应用在两个大的方向，分别是企业级知识图谱和图人工智能（AI）平台以及相关的产品生态系统：企业级知识图谱平台能够进行数据融合和知识管理；图人工智能平台则支持图分析、数据科学和人工智能技术的发展。图技术因其优秀的表达能力、灵活的分析能力正在成为当下数据分析、认知智能领域最炙手可热的技术之一。图的应用、普及和成熟度在不断提高，Gartner在这一份《指南》中做出了以下趋势性的预测：“到2025年，包括图数据库管理系统（DBMS）在内的图技术市场将增长到32亿美元，复合年增长率为28.1%。”“到2025年，图技术将用于80%的数据和分析创新，高于2021的10%，从而促进整个企业的快速决策。”“大型传统数据库管理系统和平台供应商以及初创公司都在瞄准这些机会，因为兴趣和势头正在明显扩大。”
图的概念源自数学的一个分支《图论》，核心的构成要素是点和边，点代表着数据实体，边则代表着数据之间的关联关系。过往，人们使用的数据结构更多是二维或行列式，对世界进行描绘的时候丧失了很多原本结构的信息，这恰好是图数据能够补齐并超越的一个短板，尤其在处理更大规模更复杂关联关系时具备优势，能够更深层次的挖掘数据的价值。“一图胜千言”，图数据是事物及其之间关联关系的抽象表达，能够把碎片化的知识进行关联，能够在更高的纬度上对世界进行建模，将真实世界与虚拟世界交织连接在一起，构建成有机的整体，以实现更好地分析与推理。由于图技术的分析方法更接近于人脑在进行思考时的状态，因此，图技术被认为是人工智能中认知智能的基石，也是由知识和数据双轮驱动的第三代人工智能的核心。2012年谷歌提出了知识图谱的概念并将其应用在了搜索引擎领域，随后10年时间内国际、国内科技企业争先布局，Facebook、微软、亚马逊等在内的国际科技巨头纷纷进行分布式大图数据管理系统的研发。作为国内最早将知识图谱技术推及企业级应用的企业，海致星图已将图相关的技术广泛的应用在了金融科技、数字能源、智慧城市、智能交通、疫情防控、智能制造、智慧医疗等多个领域，并在完成了应用层的创新和市场落地之后，开始向着基础软件层突破创新，推出了自研高性能分布式图数据库AtlasGraph DB，助推着图技术走向更底层的创新，促进人工智能的快速发展。图数据库可以抽象的理解为图数据的“房子”，为图数据计算和分析等应用提供存储空间、响应速度、计算规模等基础性的支撑。伴随着图技术的应用越来越广泛，图数据库也步入了发展的快车道。
Gartner认为，图数据库供应商正在扩展其技术堆栈，主要应用在两个大的方向，分别是企业级知识图谱和图人工智能（AI）平台以及相关的产品生态系统：企业级知识图谱平台能够进行数据融合和知识管理；图人工智能平台则支持图分析、数据科学和人工智能技术的发展。
程序开发员：
正在将更多面向客户或者内部的项目转向图分析，利用图数据库作为存储和执行后端。
数据架构师：
正在为内容管理、个性化和语义数据兼容性设计基于知识图谱的解决方案。
数据科学家：
对数据点之间的连接和关系进行高阶探索，以获得更好的见解。
作为此次入选《指南》的代表性厂商，海致星图也已经将AtlasGraph DB落地在了诸多领域。如在金融场景下，可以助力反欺诈、反洗钱团伙侦测从离线到实时。在疫情防控中对时空重合的分析，能够对大规模群体受染风险进行预测和排查，快速阻断疫情传播。在电力能源行业，能够将设备故障的产生与维修手册、保养手册、设计生产手册等知识进行深层关联，快速发现故障原因，找出维修方案。值得关注的是，尽管市场对图数据库的部署表示出了极大的兴趣，但由于过去传统关系型数据库的广泛应用，以及出于对数据迁移过程中可能发生的风险的考虑，Gartner调研分析指出，目前图数据库市场上主要存在两种数据库：一种是原生图数据库，也就是纯图数据库，一种则是混合式数据库，支持图作为一种数据结构，优势是易于与现有数据集成，支持不同类型数据的计算和分析。Gartner同时指出，虽然原生图数据库和混合式数据库都能够满足企业生产的需求，包括稳定性、可用性和安全性，但是当在非常大的图（通常是数十亿个节点）上的查询时，原生图数据库则能够提供性能增益，更具优势。海致星图AtlasGraph DB背后的核心技术“高性能图计算”是由海致星图创新研发，融合了高性能计算技术的图数据库，能够对更大规模、更复杂数据结构进行实时计算和存储响应，提供高吞吐量、低延迟、高可靠等性能。此次入选Gartner《指南》是实至名归，更是激励鞭策，海致星图将继推进AtlasGraph DB的研发创新和迭代更新，促进“研发+应用+服务”图数据库生态的构建和发展，与用户共同解决“如何对现有数据进行深度挖掘”、“如何将数据作为生产要素”等迫切的发展需求，帮助终端用户深挖数据价值，重用现有数据。最后修改时间：2022-09-14 10:57:57
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