【“ZiDongHua”场景观察：海上航线规划平台】

海事软件公司OrbitMI公司面临根据距离、成本和内部逻辑规划海上航线的挑战。Neo4j图数据科学帮助客户配备具有寻路功能的亚秒级路由，利用Louvain算法完成属地制图，并提供可以识别具有相似性的备选方案。最终帮助OrbitMI完成了具备亚秒级响应的海上航线规划平台，并减少6万吨全球碳排放。

Neo4j方俊强：图数据科学助力海事软件公司应对物流和供应链挑战

作者：Neo4j大中华区总经理方俊强

随着社会数字化程度的不断加深，数据量呈爆发式增长，数据关系也日益复杂。在企业的数字化进程中，基础的原始数据管理已经无法满足将海量数据转化为高价值数据资产的需求。没有关系，数据或将毫无意义，关注并挖掘数据背后的关系成为实现数据价值的关键所在。

同时随着数据量变大，预测信号在大数据噪声中丢失，传统的数据处理方法无法揭示和有效使用数据关联。而图技术最重要的贡献在于帮助企业发掘数据中没有被意识到或者认为不存在的隐藏关系和模式。据Gartner分析，50%有关AI的咨询都涉及图技术的使用。

Neo4j大中华区总经理方俊强

“让数据自己说话”的图数据科学

图数据科学让连接的数据“自己说话”，利用数十亿甚至数万亿数据点之间的关联确定什么是重要和有意义的。关联以知识图谱的方式呈现，并在知识图谱上运行，获得可解释的结果、数据以及算法，从而进行预测，以实现数据价值的最大化。

图数据科学通过知识图谱在关联数据中确定所寻找的模式，图算法使用无监督的机器学习识别关联、异常和趋势，而图原生机器学习(Graph Native Machine Learning) 使用嵌入方法来了解图中未知的重要功能。此外，图数据科学通过训练图内监督机器学习的模型来预测链接、标签和缺失数据，并提供快速、成熟、可扩展的服务。

作为图技术的市场领导者，Neo4j图数据科学旨在帮助企业理解数据关系，让数据科学家通过综合的图分析技术挖掘数据价值，解答之前难以解决的问题。

Neo4j图数据科学以图技术为基础，提供比传统技术更好的预测。作为一个统一的数据科学平台，Neo4j图数据科学可兼容用户的生态系统，轻松与企业的数据仓库、AutoML等集成，是目前唯一提供支持、可扩展性、细粒度安全性、MLOps和混合部署的平台。Neo4j图数据科学拥有业界最健全的超65种图算法，已被广泛采用并大规模实施，轻松处理数千亿个节点和关系，应用覆盖欺诈检测、市场推荐、客户360以及供应链和物流等诸多领域。

应对物流和供应链挑战

海事软件公司OrbitMI公司面临根据距离、成本和内部逻辑规划海上航线的挑战。Neo4j图数据科学帮助客户配备具有寻路功能的亚秒级路由，利用Louvain算法完成属地制图，并提供可以识别具有相似性的备选方案。最终帮助OrbitMI完成了具备亚秒级响应的海上航线规划平台，并减少6万吨全球碳排放。借助Neo4j图数据科学驱动的引擎实现优化全球船队的生产力、收入和可持续性。

OrbitMI首席营销官David Levy表示：“我们希望创建一个利用人工智能、集成当前和历史AIS位置以及多个数据和API的解决方案。这样的方案无疑需要世界级的基础设施。这正是我们选择 Neo4j 的原因所在。”

作为全球领先的图数据平台领导者，Neo4j以现代数据科学基础——图技术为根基，为客户提供了一个强大的、可简便集成和扩展的数据科学平台。Neo4j图数据科学通过全面丰富的功能，协助企业挖掘数据背后的潜在价值，推进企业的数字化转型。