相互关联是大数据时代的鲜明特征。激增且日益复杂的海量数据正通过各种方式对企业发展产生重要影响。如何正确理解和解读数据，发掘其内在价值，从而推动企业的智能决策备受关注。

在当今的商业世界或者日常生活中，无论是企业还是个人都自觉或不自觉地使用知识图谱，将解决问题的想法和过程相互关联。知识图谱技术可以让其更加明确，为实现智能决策的数字化经济提供支持和保障。

知识图谱是人工智能 (AI) 以及人类知识发展的基础支柱之一，是对人、物、位置、事件和概念等实体的相互关联世界的真实描述，为数据集成、管理和分析提供框架。

随着关联数据、人工智能以及数据分析日益发展，知识图谱技术的应用不断增加，成为各个行业业务的主流需求。IDC预测，全球 65%的GDP将实现数字化，2022年至2023年将推动超过6.8万亿美元的支出。而到2023年，亚太地区20%的商业智能将整合知识图谱。

Neo4j知识图谱寻找隐藏在复杂关联事件中的模式，在更短的间隔内以可扩展的方式从具有复杂上下文情景的大量数据中获取有价值的信息，用户可以对基础数据进行推理并自信地使用其进行复杂的决策。

Neo4j知识图谱将智能融入数据，显著提升整体价值，用例从管理遍布到分析乃至机器学习，使人工智能/机器学习获得更好的预测，连接数据孤岛，为数据结构和数字孪生等创新应用奠定基础。

Neo4j知识图谱的应用极其广泛，覆盖网络安全、金融服务、医疗保健、生命科学、供应链和物流、零售、电信和制造等众多行业，适用于从欺诈检测和实时推荐到患者旅程、数字孪生、材料清单等各种用例。以下将以网络安全、医疗和电信行业为例做具体介绍。

整合网络事件，强化网络安全

亚太地区，中国、澳大利亚和新加坡的联邦及中央政府在网络安全方面的支出处于领先地位。到2025年，他们在增强网络安全的智能解决方案上的投资将超过7.24 亿美元。

网络世界正在快速发展，恶意软件世界也是如此。IT和OT系统（数据库、门户网站、边缘设备、操作系统等）可能受到潜在攻击而发生异质性变化，从而使网络安全任务变得更加复杂。知识图谱能够整合网络安全相关事件，并且可以通过机器学习方法进一步加以利用。

发现隐藏模式，支持个性医疗

临床知识图谱是一个开源平台，包含大约2000万个节点和2.2亿个可用实验数据、公共数据和文献之间的关系。其规模不断扩大，允许使用统计分析和机器学习来提高生物医学研究的效率，例如生物标志物研究。知识图谱加快了对生物标志物、个体基因和代谢过程之间关联的探索，以支持个性化医疗的发展。

2020 年，中国长沙的医院与四所中国大学合作，研究肿瘤生物标志物的药物不良反应 (ADR)。知识图谱应用于现有文献，连接肿瘤、生物标志物、药物和 ADR 之间的关联。结果在临床实验中得到验证，证实了比传统的共现方法更好的模型性能，支持进一步决策。

智能电信网络，应对复杂运营

亚太区的电信公司预计在2022年将花费超过5.84亿美元用于网络优化和预防性维护。电信公司在越来越复杂的供应商生态系统中运营，服务必须跨各种硬件和环境进行交互。这给电信支持团队带来了重大问题，因为多供应商支持需要更高的能力来理解技术层之间的交互。

物联网和边缘设备的激增继续在网络拓扑中产生变化，使得进行故障诊断和实施基于规则的策略变得越来越困难。知识图谱可以帮助电信公司捕获和对流程、子网络、设备和事件进行建模，以识别单点故障并支持SDN。

越来越多的公司将在数字优先经济中面临全新的挑战，需要以更大的敏捷性扩展解决方案流程。Neo4j知识图谱是一个非常全面、丰富而且成熟的产品，包括负责数据存储的Neo4j图数据库，致力数据分析的图数据科学 (GDS) 以及负责数据挖掘和探索的数据可视化工具Neo4j Bloom。作为图数据平台的领导者，Neo4j的企业愿景就是在不同的行业场景，帮助客户深入分析高度关联的复杂数据，使业务数据变为商业智能，提高数据的应用价值，赋能企业智能决策和数字化转型。