这就引出了一个显而易见的问题：鉴于图形技术的悠久历史，为什么它的需求和受欢迎程度现在会激增？
接受图的一个障碍是早期从非结构化数据集中获取见解的方法。传统的图数据库旨在解决以下问题： 关系数据库 但构建时并未考虑分析。这意味着组织在遍历大量知识图谱或查询处理时会遇到性能限制——即使在低延迟和规模下也是如此。
另一个障碍是图形技术缺乏标准化，这导致 萨尔瓦多电话号码数据 任何希望从一个旧数据库迁移到另一个数据库的组织都需要付出高昂的成本。如今，该行业仍需努力培育合适的工具和开放标准，例如提供通用库，让数据科学家能够轻松处理大规模图形。
从小众到常态
对于数据导向型组织，有几个关键解决方案。统一平台结合了图形查询、图形分析、图形挖掘和响应式图形 ，可以在理解海量数据集方面提供无与伦比的灵活性和可扩展性。这样的平台可以整合不同的系统，减少洞察时间——或者说缩短数据分析产生可操作反馈所需的时间。这使得这些洞察能够更快地共享，从而促进更快的决策并促进创新。洞察率很重要，因为依赖图形计算的行业可以从实时情报中明显受益，例如监控网络流量中的可疑活动并在发现任何此类活动时向团队发出警报。