エンタープライズプロジェクト

Sparksee プロジェクト

グラフを活かしたソリューション：データそのものと同じくらい、データ間の関係が重要になる領域へ。

製品の内部で扱うグラフデータ

Sparksee はエンティティ間の複雑な相互関係を表現・分析し、しかも組み込みが可能なほど小さなフットプリントで動作します。レコードそのものと同じくらい関係性が重要な場面、そしてサーバーの応答を待てない場面に適しています。

関係性を第一級のデータとして扱います。建築モデル、ナレッジベース、カタログなど、リレーショナルなテーブルでは扱いにくい構造も、グラフに変換すれば自然な形のままクエリできます。

クラスタではなく組み込み。エンジンはアプリケーション内またはデバイス上で動作するため、分析はクラウドに依存せず、ローカルに留めるべきデータはローカルに留められます。

コンパクトかつ高速。小さなデータ表現と組み込みのグラフアルゴリズムにより、生の関係性から答えまでの道筋が短くなります。予測でも、推薦でも、数百万のエッジを対象とするクエリでも同様です。

以下のプロジェクトは、関係性の多いデータへの Sparksee の適用例です。デジタルツインのためにグラフへ変換した IFC 建築モデル、ネットワークなしで予測する組み込みナレッジベース、企業アーカイブから適切なコンテンツを見つけ出す検索など。