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TigerGraph y el auge y el futuro de las bases de datos gráficas

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Este artículo analiza en profundidad la evolución de las bases de datos gráficas y destaca cómo la arquitectura paralela nativa de TigerGraph ha revolucionado este campo. Las bases de datos relacionales tradicionales y los sistemas NoSQL han tenido problemas de escalabilidad y rendimiento a la hora de analizar relaciones complejas en grandes conjuntos de datos. TigerGraph supera estas limitaciones permitiendo el análisis en tiempo real, el aprendizaje automático avanzado y una visión profunda en sectores como las finanzas, la sanidad y la gestión de la cadena de suministro. El artículo subraya que la arquitectura de TigerGraph es especialmente adecuada para aplicaciones de alto rendimiento, como la detección de fraudes, el cliente 360 y los gráficos de conocimiento.

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Categorías relacionadas Inteligencia artificial, Aprendizaje no supervisado, Algoritmos ML, Ventas y marketing, Finanzas, Cadena de suministro y fabricación, Gestión de existencias, Visibilidad de la cadena de suministro, Software para empresas, Gestión de datos, Sanidad, Energías renovables, Transporte y logística