Neo4j lance une version sans serveur de sa solution de base de données graphique, permettant aux organisations de commencer l’analyse de graphes sur n’importe quelle source de données sans préparations complexes.
Le nouveau service, Neo4j Aura Graph Analytics, fonctionne sans processus ETL et ne nécessite pas de connaissances approfondies des langages de requête de graphes tels que Cypher. Ainsi, Neo4j abaisse le seuil pour les entreprises souhaitant débuter avec l’analyse de graphes pour des applications dans l’intelligence artificielle, par exemple.
Analyse de graphes sans ETL ni installation complexe
Neo4j Aura Graph Analytics utilise un modèle sans serveur. Cela signifie que les entreprises peuvent effectuer leurs analyses sans gérer de serveurs ni configurer de pipelines. La solution est compatible avec un large éventail de sources de données, incluant Oracle, Microsoft SQL, Snowflake, Google BigQuery, Databricks et Microsoft OneLake.
Selon Neo4j, grâce à la nature sans serveur et aux plus de 65 algorithmes de graphes intégrés, les entreprises peuvent commencer à analyser et à visualiser des données complexes, souvent non structurées, en quelques minutes. La technologie est optimisée pour les applications d’IA. En utilisant la recherche vectorielle et les flux de travail parallèles, les grands modèles de langage peuvent découvrir des modèles et des relations dans les données plus rapidement et avec plus de précision.
Applications en IA et analyse de données
Selon une étude de marché de Gartner, de nombreuses entreprises sont confrontées à des ensembles de données fragmentés et incomplets, ce qui entrave le développement d’une IA fiable. D’après SiliconAngle, l’analyse de graphes offre une solution à ce problème en rendant visibles les connexions manquantes dans les données.
Neo4j affirme que sa solution peut augmenter la précision des modèles d’IA tels que les LLM de 80 pour cent et que les insights peuvent être générés deux fois plus rapidement par rapport aux méthodes traditionnelles. En rendant les processus ETL superflus, les développeurs auraient besoin de 75 pour cent de code en moins. La consommation est facturée selon un modèle pay-as-you-go, basé sur l’utilisation de la puissance de calcul et du stockage.
Plus tard cette année, l’intégration native avec Snowflake sera également disponible de manière générale. Cette intégration permettra d’exécuter l’analyse de graphes directement au sein de la plateforme Snowflake, sans déplacement de données.