Introduction à Neo4j
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Neo4j est un acteur majeur dans le domaine des graphes, offrant des solutions pour l'analyse des données et l'intégration des relations entre celles-ci. La base de données native de graphes permet une exploitation efficace des connexions, influençant les décisions dans divers secteurs, tels que la finance, la santé et la logistique. Avec un modèle flexible et des algorithmes avancés, Neo4j favorise l'innovation et la personnalisation dans l'analyse des données à grande échelle.
![Neo4j Solutions [accelerate adoption]
Solutions Mission
Ideate, market and support the sale and delivery of innovative, market-leading,
Neo4j-based Business Solutions for our Enterprise Customers and Partners
Customer Benefits
Lowers Risk and TCO
Speeds up POCs &
solution visualization for
internal selling
Rapid Time-To-Value,
reduces development &
testing time by 50%
Built on extensible &
customizable frameworks
supported by Neo4j](https://image.slidesharecdn.com/whatwedodeck2020-fr-200827102331/85/Introduction-a-Neo4j-53-320.jpg)
Introduction à Neo4j
- 2. 7 / Top 10 20 / Top 25 7 / Top 10 Commerce Finance Edition de logiciels Déploiement au choix Neo4j - L’entreprise des graphes Le plus important investissement de l’industrie dans les graphes 2 Inventeurs du Graphe de propriétés et de Cypher le langage à l’origine de GQL (ISO project) Des milliers de clients Siège dans la Silicon Valley, bureaux à Londres, Munich, Paris et Malmö Les principaux industriels utilisent Neo4j On-Prem DB-as-a-Service Dans le Cloud
- 3. Les Graphes sont les SGBD à la plus forte croissance Neo4j est le principal acteur de la catégorie La croissance la plus rapide Très populaire auprès des développeurs La plus grande communauté DéveloppeursCompétences LinkedIn 41k+ membres avec 220k+ Meetups 72k+ Membres de groupes
- 4. Les connections entre les données ont autant de valeur que les données elles-mêmes Réseau de personnes Réseau de transactions Bought Bought Viewed Returned Bought Réseau de connaissance Plays Lives_in In_sport Likes Fan_of Plays_for Ex : Gestion du risque, chaînes d’approvisionnement, paiements Ex : Employés, Clients, Fournisseurs, Partenaires, Influenceurs Ex : Référentiels, Domaines spécifiques, eCommerce, revue de presse Know s Knows Knows Knows
- 5. 5 Exploiter les connections produit de la valeur Prise de décision augmentée Hyper Personalisation Intégration de données massive Innovation par la compréhension des données Recommandations produit Suivi médical personnalisé Média et publicité Prévention de la Fraude Analyses réseau Contrôle du respect de la loi Elaboration de Médicaments Renseignement investigation criminelle Innovation produit et processus Vue 360° du client Conformité Optimisation des opérations Science de la donnée Apprentissage machine IA Prédiction de fraude Parcours de soins Identification des clients Transformation de secteurs industriels
- 6. “Étant native, Neo4j permet de refléter des entités et leurs relations dans des structures de graphes complexes très naturellement” “Le modèle de données de graphes . . . tolère de nombreuses contraintes du monde réel que les SGBDR ne peuvent pas” Juin 2019 Enterprise Reviewer “Identifier des relations en lien avec des combinaisons de données diverses, en utilisant la technique des graphes à l’ échelle, constitue les fondation des données et analyses modernes” Mai 2020 Top 10 Trends in Data and Analytics “Neo4j est clairement le leader du marché des graphes. Neo4j possède le plus d’utilisateurs, utilise et pilote un langage de requête largement adopté. Dans de nombreux aspects, Neo4j à été constamment plus innovant que ses concurrents.” Juin 2020 Bloor InBrief Les Graphes sont un atout unique
- 7. La base de données de graphes native et ses outils pour les entreprises • Stocke, révèle et requête les données des relations • Traverse et analyse plusieurs niveau de profondeur en temps réel • Ajoute du contexte au systèmes d’IA et aux structures en réseau utilisées en science de la donnée 7 Technologie de graphes Native • Performance • Transactions ACID • Agilité sans schéma • Algorithmes de graphes Conçu, construit et testé nativement pour les graphes depuis l’origine pour : • Productivité des développeurs • Optimisation des perfs. serveurs • Echelonnement des perfs. • Adoption des graphes Outils d’analyse Transactions de Graphes Intégration de données Dev. et Admin Pilotes et Librairies Découverte et Visualisation Analyses de Graphes
- 8. 8 • “Cyber Monday” ventes record • 35 M de transactions quotidiennes • De 3 à 22 saut par transaction • Requêtes en moins de 4 ms • Remplacement IBM Websphere commerce • 300 M de calculs de prix par jour • 10 fois plus de transactions sur moitié moins de matériel comparé à Oracle • Remplacement d’une base Oracle • Grand service postal de 500 000 employés • Neo4j route 7 M de colis par jour de pics et plus de 5,000+ opérations de routage par secondes Gérer de grandes quantités de données pour les entreprises Promotion temps-réel Recommandations Calcul de prix temps-réel Routage de colis en temps réel (Poste EU)
- 9. Grande synergie entre les graphes l’apprentissage machine (AM) et l’IA 9 MONTEE DE L’INTERET CONTEXTE POUR IA ET l’AM Publications scientifiques graphes et IA +100K téléchargements, 20K en 2 semaines MULTI INDUSTRIES German Center for Diabetes Research De meilleures décisions avec les graphes de connaissances IA Meilleure précision pour l’AM avec les fonctions d'ingénierie de graphes
- 10. 10 • Majorité d’utilisateurs anonymes multi-terminaux et sites avec des cookies changeants • 4.4 To : +14 Mi de noeuds +20 Mi rels • Identifié + 160 M d’utilisateurs uniques pour créer des profils persistants • Près de 70% de fraudes n’étaient pas détectées • + 1 Mi de noeuds et + 1 Mi de Relations à analyser • Analyses de graphes avec des requêtes et algorithmes pour identifier 10 M de fraudes la première année Améliorarion des analyses IA et AM Fraude financière Détection et recouvrement Top 10 Bank • 3 années de visites, tests et diagnostics et des dizaines de millions d’enregistrements • Recherche de similarités dans les parcours de soins • Algorithmes de graphes pour identifier des communautés et les meilleurs points d’intervention AstraZeneca Parcours client Meredith Marketing Identification des anonymes
- 12. Outils d’analyse Transactions de graphes Intégration de données Dev. et Admin Pilotes et librairies Découverte et Visualisation Analyses et science de la données Developpeurs Admins Applications Utilisateurs métier Analystes de données Statisticiens Technologie de graphes pour les applications et analyses
- 13. Graphe de propriété - Simple et puissant Employé VilleEmployeur Les noeuds représentent des objets (noms) Les relations ont une direction Les relations qui connectent les noeuds représentent des actions (verbes) Les relation portent des propriétés (Clés/Valeurs) Les noeuds ont des propriétés (Clés/Valeurs) nome: Amy Peters date_Naissance: 1984-03-01 employé_ID: 1 :EST_PDG date_début: 2008-01-20 :Située
- 14. 14 Bases de données de Graphes : Conçues pour les données connectées RELATIONNEL Stocke et extrait NoSQL Agrège et filtre les données Inter-connections Vision temps réel sur les connections Requête longues et filtration “Notre solution Neo4j est littéralement des milliers de fois plus rapide que la précédente solution MySQL, avec des requêtes ayant 10-100 fois moins de lignes” Volker Pacher, Senior Developer Passer des silos deconnectés aux connections inter-silos Gère des listes
- 15. 15 Stocke et permet un contrôle bas niveau aux données les plus sensibles Conçu pour des charges adaptées aux entreprises Découvrir des connexions et valoriser des milliards de noeuds Passage à l’échelle Sécurité Flexibilité Etend votre base de graphe à de nouveaux cas d’usages
- 16. pour la science des données de graphes “Graph Data Science™“ Neo4j “Graph Data Science Library” Algorithmes de graphes à l'échelle et analytique Graphe natif Création & Persistance Base Neo4j Exploration et prototypage visuel Neo4j Bloom Pratique Intégré Intuitif
- 17. Algorithmes de graphes robustes • Calculer des métriques de connectivité et découvrez la topologie de votre graphe • Hautement parallélisé et passage à l’échelle de dizaines de milliards de noeuds 17 Librairie de science des données de graphes (GDSL ) Espace de travail en mémoire Graphe de calculs Graphe de stockage natif Espace de travail efficace et flexible pour les analyses • Transforme automatiquement des graphes transactionnels en graphes d’analyses en mémoire • Optimisé pour les analyses avec traversées globales et les agrégations • Créer des flux de travail et des couches d’algorithmes
- 18. • Degree Centrality • Closeness Centrality • Harmonic Centrality • Betweenness Centrality & Approx. • PageRank • Personalized PageRank • ArticleRank • Eigenvector Centrality • Triangle Count • Clustering Coefficients • Connected Components (Union Find) • Strongly Connected Components • Label Propagation • Louvain Modularity • Balanced Triad (identification) Plus de 50 Algorithmes de graphes dans Neo4j • Shortest Path • Single-Source Shortest Path • All Pairs Shortest Path • A* Shortest Path • Yen’s K Shortest Path • Minimum Weight Spanning Tree • K-Spanning Tree (MST) • Random Walk • Breadth & Depth First Search • Triangle Count • Local Clustering Coefficient • Connected Components (Union Find) • Strongly Connected Components • Label Propagation • Louvain Modularity • K-1 Coloring • Modularity Optimization • Euclidean Distance • Cosine Similarity • Node Similarity (Jaccard) • Overlap Similarity • Pearson Similarity • Approximate KNN Recherche et cheminement Centralité / Importance Détection de communautés Similarité Prediction de liens • Adamic Adar • Common Neighbors • Preferential Attachment • Resource Allocations • Same Community • Total Neighbors ... Auxiliary Functions: • Random graph generation • Graph export • One hot encoding • Distributions & metrics Imbrications • Node2Vec • Random Projections • GraphSAGE
- 19. La première méthode pratique pour faire de la science de la données en entreprise Librairies drastiquement simplifiées et standardisées permettant des configurations personnalisées et flexibles Documentation, formation et exemples permettant un démarrage simple Explorez les graphes et les algorithmes avec l’outil de visualisation Bloom Partagez la connaissance avec les membres des équipes pour une meilleure collaboration Expérience de travail agréable grâce à des gardes-fous tels que gestion de la mémoire et suggestion d’erreurs Remodelage, noeuds et relations Agrégations et dédoublonnage Algorithmes multiparité
- 20. 20 # Points de vues Chercher Visualiser Explorer Inspecter Editer Explorez et Collaborez Avec Neo4j Bloom Explorez les graphes visuellement Prototypez des concepts plus rapidement Collaborez avec vos équipes
- 21. Interface utilisateurs intuitive de Neo4j Bloom 21 Recherche avec completion Couleurs, tailles et icônes personnalisables Visualisez, Explorez et Découvrez Zoom et selection Navigateur et éditeur de données
- 22. 22 Neo4j usages typiques Quelques exemples Recommandations Gestion des risques Ressources humaines Sécurité Orchestration des données
- 23. Neo4j dans le Cloud 23
- 24. Neo4j Cloud: Modèle de déploiement flexible 24 SaaS entièrement géré Tarif basé sur la consommation Natif-Cloud déploiement Self-service Pas d’accès à l’infrastructure sous-jacente Service premium géré par les experts Neo4j Déploiement entièrement personnalisable par les services professionnels Neo4j Opération dans vos propres infrastructures physiques ou virtualisées Database-as-a-Service Cloud Managed Services (CMS) Pour des clouds privés ou hybrides types Bring-your-own-license Contrôle complet de vos environnements Opération dans n’importe quel Cloud du marché avec vos propres comptes utilisateurs Auto-hébergement
- 25. La base de données de graphes la plus populaire du monde, dans un service Cloud Entièrement automatisé avec zéro administration Passez à l’échelle à la demande dynamiquement La Sécurité et la Fiabilité sans les soucis Tarification à la consommation 25
- 26. Neo4j Aura : pour la meilleure expérience développeur Le coeur open source de Neo4j soutenu par la plus forte communauté des graphes propose la meilleure expérience développeur pour construire rapidement de riches applications basées sur les graphes 26 Facile Démarre dans la minute Mises à jour automatiques A l’échelle à la demande Zéro interruption Puissant Des requêtes rapides comme l’ éclair avec un moteur natif Modèle de données flexible “Tableau blanc” Cypher - Expressif, efficace et rapide Pilotes pour la majorité des langages de programmation Fiable Chiffrement point à point Toujours allumé Disponible à travers le globe Auto-reparation, durable Transactions ACID Abordable Payez à la consommation Tarification basé sur la capacité Facturation à l’heure Coûts simples et prédictibles
- 27. Minka Neo4j for ACH Transaction Processing Background ● Minka, a Colombian fintech startup, along with ACH Colombia modernizing the country’s ACH payments system ● Enable real-time payments transactions with a new Blockchain based system, Transferencias Ya Business Problem ● Need to convert an outdated batch processed ACH to the new system and scale ● Need a robust, durable solution with guaranteed ACID transactions to build trust among users Solution and Benefits ● Aura powers transaction records and references for Transferencias Ya ● With Aura, day to day operations taken care of while system reliably operates and scales ● Pilot with 8 banks successful, expanding to all 27 banks supporting hundreds of complex transactions every second
- 28. Neo4j Cloud Managed Services (CMS) Enterprise-class, white-glove managed services for day-to-day operations, service and support of your Neo4j environment Dedicated team, always on-call Advanced monitoring and preventative maintenance Enterprise-grade security and compliance 24x7x365 remote services and support Public or Private Cloud Deployments Your data in your infrastructure, fully controlled versioning
- 29. The CMS Advantage Focus on Innovation … while we manage your day-to-day infrastructure operations Achieve Faster Time-to-value … with experts to manage your environment from day one. Minimize hiring, in-house training, and ramp-up. Reduce your Risk … and meet your security, compliance and business continuity needs with proven best practices. Accelerate your Cloud Journey … by enabling a fully managed enterprise cloud environment and moving your production Neo4j environment within days.
- 30. Cas d’usages 30
- 31. Highly Valuable Connected Data Use Cases Drive Enterprise Adoption Network & IT Operations Fraud Detection Identity & Access Management Knowledge Graph Master Data Management Real-Time Recommendations
- 32. Dun & Bradstreet Neo4j for Tracking Beneficial Ownership Background ● Regulations and requirements around beneficial ownership ● Needed to let B2B clients book new business promptly via accelerated due diligence investigations Business Problem ● Investigations call for highly trained staff, and this activity is hard to scale. A single request might tie up key people for 10-15 days, resulting in lost revenue Solution and Benefits ● Use Neo4j to quickly query historic relationships between business owners and companies ● Query responses take milliseconds versus days of skilled manual research
- 33. Adobe Behance Social Network of 10M Graphic Artists Background ● Social network of 10M graphic artists ● Peer-to-peer evaluation of art and works-in-progress ● Job sourcing site for creatives ● Massive, millions of updates (reads & writes) to Activity Feed ● 150 Mongos to 48 Cassandras to 3 Neo4j’s! Business Problem ● Artists subscribe, appreciate and curate “galleries” of works of their own and from other artists ● Activities Feed is how everyone receives updates ● 1st implementation was 150 MongoDB instances ● 2nd implementation shrunk to 48 Cassandras, but it was still too slow and required heavy IT overhead Solution and Benefits ● 3rd implementation shrunk to 3 Neo4j instances ● Saved over $500k in annual AWS fees ● Reduced data footprint from 50TB to 40GB ● Significantly easier to introduce new features like, “New projects in your Network”
- 34. US Army / Calibre Systems Equipment Logistics Background ● US IT consulting firm helped US Army streamline equipment deployments and maintenance spending ● Saving lives by improving the operational readiness of Army equipment like tanks, radios, transports, aircraft, weaponry, etc. Business Problem ● Needed to modernize procurement, budget and logistics processes for equipment & spare parts ● Millions of connections among a tank’s bill-of-materials, for example ● Improve “what if” cost calculations when planning missions and troop deployments ● Mainframe systems required over 60 man-hrs to calculate changes… planning took too long Solution and Benefits ● Shed cost estimation times by 88% ● Improved parts delivery timing and accuracy ● DBA labor required dropped by 77% ● Equipment TCO more predictable ● Safer soldiers
- 35. COMCAST Xfinity xFi Smart Home/ IoT Background ● Largest Cable TV & Internet Provider in US with 3rd Largest network on the planet ● xFi is consumer experience in 3M houses with internet, router, devices, security, voice & telephony Business Problem ● Integrate all experience in a smart home ● Create innovative ideas based on cross-platform and household member preferences ● Add integrated value of xFinity triple play & quad-play services (internet, VoIP, cable TV & home security) Solution and Benefits ● Custom content per household member ● Security reminders (kids are home, garage left open) ● Serves millions of households ● Makes content recommendations based on occupant, time of day, permissions and preferences
- 36. Caterpillar Heavy Equipment Manufacturing Background ● Fortune 100 heavy equipment manufacturer ● 27 Million warranty & service documents parsed Business Problem ● Improve maintenance predictability ● Need a knowledge base for 27 million warranty documents and maintenance orders ● Graphs gather context for AI to identify ‘prime examples’ of connections among parts, suppliers, customers and their mechanics anticipate when equipment will need servicing and by whom Solution and Benefits ● Knowledge graph created through Natural Language Processing (NLP) of decades of historical service documents ● Common ontology for complaints, symptoms & parts ● Anticipates when equipment will need servicing ● Improves customer and brand satisfaction ● Maximizes lifespan and value of equipment
- 37. Meredith Inc. Digital Media Identity Resolution Background ● Media conglomerate with $3.2 Billion revenue ● Owner of popular web properties including: People, Travel+Leisure, Better Homes & Gardens Business Problem ● Users are often anonymous across sites and devices with online cookies that constantly change ● External data is expensive, hard to validate and quickly suffers from cookie loss ● Poor understanding of visitor behavior reduces recommendation effectiveness, leading to fewer clicks and less revenue Solution and Benefits ● 612% Increase in visits tracked per profile ● 4.4 TB of data: +14 Bn nodes +20Bn relationships ● Graph algorithms to find data “clusters” that represent unique user behavior ● Transformed 346M cookies to 163M unique users with richer & longer lived profiles ● Connecting various data streams for continuous user identification
- 38. AstraZeneca Patient Journey Analytics Background ● Global pharmaceutical with $22.1Billion revenue ● Focus on oncology, cardiovascular, renal, metabolism, respiratory Business Problem ● Complex diseases develop over years with many, many doctor visits, tests and evolving diagnosis ● How to identify early warnings, intervene faster & improve outcomes ● No two patients are the same, so how are similarities found Solution and Benefits ● Used Neo4j Graph Data Science Library to map and predict patient journeys ● Kidney disease intervention project ● 3 yrs of visits, tests & diagnosis with 10’s of Bn of records ● Knowledge Graph, graph queries & algorithms ● Community detection to help find similarities over time ● Finding influence points where experienced physicians may be able to guide and assist
- 39. 39 Neo4j Leadership and Commitment First mover advantage and product maturity Thriving ecosystem; world’s largest graph community & partner network Thought leadership and vision Deep IP that is difficult to replicate Proven GTM success with Enterprise - referenceable case studies from marquee customer base and track record of customer success, stickiness & expansion Runs everywhere – all major cloud environments, hybrid & private clouds, on-premise and OEM embedded
- 40. Prenez date : - 16 Sept. Formation Neo4j les Basiques - 9 Oct. Formation Modélisation Neo4j www.neo4j.com/events
- 41. Quel sera votre prochain projet de graphe avec ?
- 42. Démonstration
- 43. Appendix 43
- 44. 2010 2011 2012 2013 2015 2017 Introduced Cypher - Leading language for graph queries First open source GA version of a property graph database O’Reilly Graph Database — first definitive book for graph professionals Introduced labels to simplify graph modeling openCypher.org open sourced Cypher query language as de facto standard Industry’s 1st Graph Platform Graph Algorithms for data scientists Developer’s Neo4j Desktop 2014 Visual Graph Query Browser 2016 Causal Consistency for Graphs Neo4j—The Graph Innovator 2018 2019 O’Reilly Graph Algorithms Book Neo4j Aura GQL ISO Standard Project Neo4j Bloom visual discovery Cypher for Apache Spark Cypher for Gremlin GQL Manifesto 2020 Neo4j 4.0 Neo4j for Graph Data Science BI Connector
- 45. 45 Adapt & Optimization by Harnessing Connections Hyper- Personalization Product Recommendations Personalized Health Care Media and Advertising Better Decisions Fraud Prevention Network Analysis Forecasting Massive Data Integration 360 view of Customers, Data Compliance Optimize Operations Data Science AI & ML Behavior Prediction Patient/Customer Journey Disambiguation Data Driven Discovery & Innovation Drug Discovery Intelligence & Security Product & Process Innovation
- 46. 46 Neo4j Graph Platform Development & Administration Analytics Tooling BUSINESS USERS DEVELOPERS ADMINS Graph Transactions Data Integration Discovery & Visualization DATA ANALYSTS DATA SCIENTISTS Drivers & APIs APPLICATIONS AI Cloud Graph Analytics
- 47. Neo4j — Changing the World ICIJ used Neo4j to uncover the world’s largest journalistic leak to date, The Panama Papers, exposing criminals, corruption and extensive tax evasion. The US space agency uses Neo4j for their “Lessons Learned” database to connect information to improve search ability effectiveness in space mission. German Centre for Diabetes Research (DZD) uses Neo4j to make research more accessible with multiple perspectives as well as for machine learning Knowledge Graph for humans & MLFraud Detection Knowledge Graph for humans
- 48. eBay App for Google Assistant Online Retail Background ● Personal shopping assistant ● Converses with buyer via text, picture and voice to provide real-time recommendations ● Combines AI and natural language understanding (NLU) in Neo4j Knowledge Graph ● First of many apps in eBay's AI Platform Business Problem ● Improve personal context in online shopping ● Transform buyer-provided context into ideal purchase recommendations over social platforms ● "Feels like talking to a friend" Solution and Benefits ● 3 developers, 8M nodes, 20M relationships ● Needed high-performance traversals to respond to live customer requests ● Easy to train new algorithms and grow model ● Generating revenue since launch
- 49. CAR DRIVES name: “Dan” born: May 29, 1970 twitter: “@dan” name: “Ann” born: Dec 5, 1975 since: Jan 10, 2011 brand: “Volvo” model: “V70” Latitude: 37.5629900° Longitude: -122.3255300° Nodes • Can have Labels to classify nodes • Labels have native indexes Relationships • Relate nodes by type and direction Properties • Attributes of Nodes & Relationships • Stored as Name/Value pairs • Can have indexes and composite indexes • Visibility security by user/role Neo4j Invented the Property Graph Model MARRIED TO LIVES WITH OW NS PERSON PERSON 49
- 50. Conceive Code Compute Store Non-Native Graph DBNative Graph DB RDBMS Optimized for graph workloads Connectedness Differentiates Neo4j
- 51. ● Operational workloads ● Analytics workloads Real-time Transactional and Analytic Processing ● Native property graph model ● Dynamic schema Agility ● Cypher - Declarative query language ● Procedural language extensions ● Worldwide developer community Developer Productivity ● Manage 10’s billions of nodes ● Run graph algorithms on billions of nodes Scalability Your Neo4j Advantage Performance ● Index-free adjacency ● Millions of hops per second ● Interactive graph exploration ● Graph representation of data Discovery and Visualization
- 52. Neo4j Services Organization 52 PROFESSIONAL SERVICES Global team of graph experts deliver Speed-to-Value, Risk Reduction and Knowledge-transfer based on best practices. GRAPH ACADEMY Education team develops and delivers wide of range of courses in multi-modal formats. CUSTOMER SUCCESS A global team that builds deep customer relationships to deliver superior customer experience and outcomes. CUSTOMER SUPPORT World-class, SLA-based, 24x7x365 Neo4j enterprise product support. SOLUTIONS Our solution architects build tools, accelerators and pre-built solution frameworks to enable customer speed-to-value. INNOVATION LAB A Design thinking approach to drive innovation through connected data.
- 53. Neo4j Solutions [accelerate adoption] Solutions Mission Ideate, market and support the sale and delivery of innovative, market-leading, Neo4j-based Business Solutions for our Enterprise Customers and Partners Customer Benefits Lowers Risk and TCO Speeds up POCs & solution visualization for internal selling Rapid Time-To-Value, reduces development & testing time by 50% Built on extensible & customizable frameworks supported by Neo4j
- 54. Patient Journey Human Capital ManagementFraud & AML Framework Supply Chain Framework Hive Knowledge Graph • Content management • Collaboration & reuse • Analytical tools for increasing enterprise efficiency • Workforce rebalancing & analysis • Skills assessment • Predict employee flight risk, plan successions, analyze lifetime value • Unintended drug efficacy • Journey map & prediction • At-risk population identification • Procedure risk score • Reduce false positives • Find collaborators & rings • Support compliance and investigations • Outbound supply chain logistics • Route planning and network analysis
- 55. Cypher Workbench Risk Management Keymaker (Applied Analytics Pipeline) • Cloud modeling environment • Online and offline modes • Collaboration features • Model validation and constraints • Investment / Credit / Party Risk Management • Compliance (FRTB, BCBS 239, CCAR, BASEL) • Faster decisions using suggestions / predictions • Combine ML & Connected Data analysis into single analytics pipeline • Hyper-Personalization • Explainable scored results • Highly performant & scalable architecture Kettle/HOP for Neo4j • Privacy compliance (GDPR, CCPA, LGPD, FCPL, …) Privacy Shield • Fast visual data ingestion pipeline development • Support for most popular data sources out of the box • Templated best practice pipelines • Maintainability of ingestion logic • Citizen journey / 360 • Pseudo-anonymization