Une offre sans serveur avec plus de 65 algorithmes prêts à l'emploi améliore la précision du modèle jusqu'à 80 % et fournit des informations deux fois plus approfondies - aucune expertise en graphes n'est requise.
Neo4j Ⓡ, le leader mondial des bases de données de graphes et de l'analytique, annonce le lancement de Neo4j Aura Graph Analytics, une nouvelle offre sans serveur qui, pour la première fois, peut être utilisée avec n'importe quelle source de données et ce, sans ETL (extraction, chargement, transfert). Cette solution rend ainsi disponible la puissance de l'analyse de graphes aux utilisateurs de tous niveaux et propose une précision et une qualité d'analyse deux fois supérieures à celles des analyses traditionnelles. Neo4j Aura Graph Analytics est disponible dès maintenant avec une tarification à l’usage et fonctionne avec toutes les bases de données, telles qu'Oracle et Microsoft SQL, tous les entrepôts de données cloud et les plateformes de data lake, comme Databricks, Snowflake, Google BigQuery, Microsoft OneLake et sur n'importe quel cloud.
L'analyse de graphes permet d’améliorer la prise de décision supportée par l'IA en révélant des schémas et des relations cachés au sein d’un ensemble de données complexes, offrant ainsi des informations plus précises et un contexte plus riche que l'analyse traditionnellement réalisée. Malgré ses puissantes fonctionnalités, l'analyse de graphes est restée jusqu'à présent inaccessible à de nombreuses organisations en raison de la complexité de sa prise en main. La nouvelle offre de Neo4j rend l'analyse de graphes accessible à tous et élimine les obstacles à son adoption, en supprimant le recours aux requêtes personnalisées, aux processus ETL et à toute expertise spécialisée en graphes. Les décideurs, les data scientists et les autres utilisateurs peuvent ainsi se concentrer pleinement sur les résultats.
« Les données collectées dans toute entreprise sont rares et incomplètes, ce qui complique la recherche et l'association de données utiles. Les responsables des données et de l'analyse devraient privilégier l'analyse de graphes dans des cas d'utilisation spécifiques pour combler les lacunes et combiner les données, même lorsque la qualité des données est variable », indique Gartner dans son rapport « Exploring the Top Use Cases for Graph Analytics », publié le 10 mai 2024 par Jim Hare et Mark Beyer.
Neo4j Aura Graph Analytics ne nécessite aucune configuration ni expérience préalable en technologie de graphes ou en langage de requête Cypher. Les utilisateurs déploient et adaptent facilement leurs analyses de graphes, de bout en bout, pour exploiter pleinement leurs données : collecte, organisation, analyse et visualisation. L'offre comprend la plus grande sélection du secteur, soit plus de 65 algorithmes de graphes prêts à l'emploi, et est optimisée pour les applications hautes performances et les workflows parallèles. Les utilisateurs ne paient que pour la puissance de traitement et le stockage consommés.
Les avantages et fonctionnalités supplémentaires présentés ci-dessous sont issus des retours clients et reflètent les gains de performance observés sur le terrain :
1. Une précision du modèle pouvant atteindre 80 % pour une efficacité deux fois supérieure. La précision est obtenue en transformant les structures de graphes en fonctionnalités prêtes pour le machine learning grâce aux graph embeddings, révélant ainsi la capacité unique des graphes à identifier des schémas et des relations plus profondes au sein de données complexes et interconnectées.
2. Les analyses sont obtenues deux fois plus rapidement que les alternatives open source grâce au traitement parallélisé des algorithmes de graphes. La capacité de l'outil à exécuter simultanément différentes instances de recherche DSML (Data Science et Machine Learning) améliore également la productivité des analystes de données.
3. 75 % de code en moins, zéro ETL. La réduction du code est permise grâce à l’application de plus de 65 algorithmes de graphes prêts à l'emploi, éliminant ainsi la nécessité de créer manuellement des modèles pour chaque analyse.
4. Aucun frais d'administration et un coût total de possession réduit. L'offre sans serveur élimine la charge liée au provisionnement, à la maintenance et à la gestion des ressources des serveurs. Les utilisateurs minimisent également les coûts administratifs et optimisent les coûts d'infrastructure.
« Notre vision avec Aura Graph Analytics est simple : permettre à chaque utilisateur de prendre plus rapidement de meilleures décisions. En supprimant les obstacles tels que les requêtes complexes, l'ETL et la mise en place d'infrastructures coûteuses, les entreprises peuvent exploiter toute la puissance de l'analyse de graphes sans avoir besoin d'être des experts en graphes. Résultat : de meilleures décisions sur toutes les sources de données d'entreprise, grâce à une compréhension approfondie de leurs interconnexions. » affirme Sudhir Hasbe, directeur global des produits chez Neo4j.
Neo4j Aura Graph Analytics est compatible avec toutes les sources de données via les dataframes Pandas en Python. Selon GitHub, Python est le langage le plus utilisé en IA. La prise en charge de tous les autres langages majeurs est prévue pour plus tard cette année.
L’Intégration native de Snowflake disponible dès le troisième trimestre
Neo4j Graph Analytics pour Snowflake, une intégration native, sera disponible pour tous au cours du troisième trimestre 2025, après un lancement initial limité l’an dernier et plusieurs déploiements à grande échelle en entreprise. Cette évolution souligne la forte demande d'analyse de graphes sur les clouds les plus répandus, permettant aux entreprises de tous secteurs d'exploiter leurs données pour obtenir des informations plus rapides et plus précises, quel que soit leur emplacement. L'offre est disponible sur la Marketplace Snowflake .
« Audience Acuity a été fondée pour résoudre les problèmes complexes de résolution d'identité. Notre approche, basée sur Neo4j Graph Analytics pour Snowflake, permet aux marketeurs de garder une longueur d'avance en assemblant des enregistrements provenant de 20 sources de données distinctes, soit 2,2 milliards d'enregistrements, via SQL, sans jamais déplacer les données. Les algorithmes de graphes de Neo4j ont fourni des informations avancées offrant un avantage décisif par rapport aux méthodes traditionnelles. » explique Benjamin Squire, scientifique principal des données, Audience Acuity.
Une forte demande en matière d'IA et de graphes qui stimule des développements rapides
La nouvelle offre sans serveur de Neo4j s'appuie sur une série d'étapes marquantes pour Neo4j. En septembre 2024, Neo4j a transformé son portefeuille de systèmes de gestion de bases de données cloud Aura en y intégrant des fonctionnalités compatibles avec l'IA afin de simplifier et d'accélérer l'adoption des graphes quel que soit le cas d’usage ou la charge de travail. Neo4j a ainsi consolidé sa position de leader du secteur et de partenaire de référence en matière de graphes auprès des principaux fournisseurs de cloud grâce à son offre complète, sa flexibilité de déploiement, ses analyses et le soutien actif de sa communauté, le tout accéléré par la GenAI.
En décembre, l'entreprise a été reconnue comme visionnaire dans le Magic Quadrant ™ 2024 de Gartner® pour les systèmes de gestion de bases de données cloud, pour la deuxième année consécutive. Neo4j s'est également classée parmi les 14 meilleurs fournisseurs dans The Forrester Wave ™ : Bases de données vectorielles, T3 2024 .
En novembre 2024, Neo4j a doublé son chiffre d'affaires annuel récurrent sur trois ans, valorisé à plus de 2 milliards de dollars, grâce à l'adoption croissante du cloud et à la demande croissante en matière d'IA générative. Neo4j est utilisé par 84 % des entreprises du Fortune 100 et 58 % des entreprises du Fortune 500, dont Adobe, BT Group, Novo Nordisk et UBS.*
*Selon les données de référence des clients, Neo4j Aura Graph Analytics offre une précision 50 à 80 % supérieure dans les modèles DS/ML par rapport aux modèles d'analyse non graphiques traditionnels, ce qui se traduit par une amélioration de 2 fois de l'efficacité globale de leurs informations.
L'analyse de graphes permet d’améliorer la prise de décision supportée par l'IA en révélant des schémas et des relations cachés au sein d’un ensemble de données complexes, offrant ainsi des informations plus précises et un contexte plus riche que l'analyse traditionnellement réalisée. Malgré ses puissantes fonctionnalités, l'analyse de graphes est restée jusqu'à présent inaccessible à de nombreuses organisations en raison de la complexité de sa prise en main. La nouvelle offre de Neo4j rend l'analyse de graphes accessible à tous et élimine les obstacles à son adoption, en supprimant le recours aux requêtes personnalisées, aux processus ETL et à toute expertise spécialisée en graphes. Les décideurs, les data scientists et les autres utilisateurs peuvent ainsi se concentrer pleinement sur les résultats.
« Les données collectées dans toute entreprise sont rares et incomplètes, ce qui complique la recherche et l'association de données utiles. Les responsables des données et de l'analyse devraient privilégier l'analyse de graphes dans des cas d'utilisation spécifiques pour combler les lacunes et combiner les données, même lorsque la qualité des données est variable », indique Gartner dans son rapport « Exploring the Top Use Cases for Graph Analytics », publié le 10 mai 2024 par Jim Hare et Mark Beyer.
Neo4j Aura Graph Analytics ne nécessite aucune configuration ni expérience préalable en technologie de graphes ou en langage de requête Cypher. Les utilisateurs déploient et adaptent facilement leurs analyses de graphes, de bout en bout, pour exploiter pleinement leurs données : collecte, organisation, analyse et visualisation. L'offre comprend la plus grande sélection du secteur, soit plus de 65 algorithmes de graphes prêts à l'emploi, et est optimisée pour les applications hautes performances et les workflows parallèles. Les utilisateurs ne paient que pour la puissance de traitement et le stockage consommés.
Les avantages et fonctionnalités supplémentaires présentés ci-dessous sont issus des retours clients et reflètent les gains de performance observés sur le terrain :
1. Une précision du modèle pouvant atteindre 80 % pour une efficacité deux fois supérieure. La précision est obtenue en transformant les structures de graphes en fonctionnalités prêtes pour le machine learning grâce aux graph embeddings, révélant ainsi la capacité unique des graphes à identifier des schémas et des relations plus profondes au sein de données complexes et interconnectées.
2. Les analyses sont obtenues deux fois plus rapidement que les alternatives open source grâce au traitement parallélisé des algorithmes de graphes. La capacité de l'outil à exécuter simultanément différentes instances de recherche DSML (Data Science et Machine Learning) améliore également la productivité des analystes de données.
3. 75 % de code en moins, zéro ETL. La réduction du code est permise grâce à l’application de plus de 65 algorithmes de graphes prêts à l'emploi, éliminant ainsi la nécessité de créer manuellement des modèles pour chaque analyse.
4. Aucun frais d'administration et un coût total de possession réduit. L'offre sans serveur élimine la charge liée au provisionnement, à la maintenance et à la gestion des ressources des serveurs. Les utilisateurs minimisent également les coûts administratifs et optimisent les coûts d'infrastructure.
« Notre vision avec Aura Graph Analytics est simple : permettre à chaque utilisateur de prendre plus rapidement de meilleures décisions. En supprimant les obstacles tels que les requêtes complexes, l'ETL et la mise en place d'infrastructures coûteuses, les entreprises peuvent exploiter toute la puissance de l'analyse de graphes sans avoir besoin d'être des experts en graphes. Résultat : de meilleures décisions sur toutes les sources de données d'entreprise, grâce à une compréhension approfondie de leurs interconnexions. » affirme Sudhir Hasbe, directeur global des produits chez Neo4j.
Neo4j Aura Graph Analytics est compatible avec toutes les sources de données via les dataframes Pandas en Python. Selon GitHub, Python est le langage le plus utilisé en IA. La prise en charge de tous les autres langages majeurs est prévue pour plus tard cette année.
L’Intégration native de Snowflake disponible dès le troisième trimestre
Neo4j Graph Analytics pour Snowflake, une intégration native, sera disponible pour tous au cours du troisième trimestre 2025, après un lancement initial limité l’an dernier et plusieurs déploiements à grande échelle en entreprise. Cette évolution souligne la forte demande d'analyse de graphes sur les clouds les plus répandus, permettant aux entreprises de tous secteurs d'exploiter leurs données pour obtenir des informations plus rapides et plus précises, quel que soit leur emplacement. L'offre est disponible sur la Marketplace Snowflake .
« Audience Acuity a été fondée pour résoudre les problèmes complexes de résolution d'identité. Notre approche, basée sur Neo4j Graph Analytics pour Snowflake, permet aux marketeurs de garder une longueur d'avance en assemblant des enregistrements provenant de 20 sources de données distinctes, soit 2,2 milliards d'enregistrements, via SQL, sans jamais déplacer les données. Les algorithmes de graphes de Neo4j ont fourni des informations avancées offrant un avantage décisif par rapport aux méthodes traditionnelles. » explique Benjamin Squire, scientifique principal des données, Audience Acuity.
Une forte demande en matière d'IA et de graphes qui stimule des développements rapides
La nouvelle offre sans serveur de Neo4j s'appuie sur une série d'étapes marquantes pour Neo4j. En septembre 2024, Neo4j a transformé son portefeuille de systèmes de gestion de bases de données cloud Aura en y intégrant des fonctionnalités compatibles avec l'IA afin de simplifier et d'accélérer l'adoption des graphes quel que soit le cas d’usage ou la charge de travail. Neo4j a ainsi consolidé sa position de leader du secteur et de partenaire de référence en matière de graphes auprès des principaux fournisseurs de cloud grâce à son offre complète, sa flexibilité de déploiement, ses analyses et le soutien actif de sa communauté, le tout accéléré par la GenAI.
En décembre, l'entreprise a été reconnue comme visionnaire dans le Magic Quadrant ™ 2024 de Gartner® pour les systèmes de gestion de bases de données cloud, pour la deuxième année consécutive. Neo4j s'est également classée parmi les 14 meilleurs fournisseurs dans The Forrester Wave ™ : Bases de données vectorielles, T3 2024 .
En novembre 2024, Neo4j a doublé son chiffre d'affaires annuel récurrent sur trois ans, valorisé à plus de 2 milliards de dollars, grâce à l'adoption croissante du cloud et à la demande croissante en matière d'IA générative. Neo4j est utilisé par 84 % des entreprises du Fortune 100 et 58 % des entreprises du Fortune 500, dont Adobe, BT Group, Novo Nordisk et UBS.*
*Selon les données de référence des clients, Neo4j Aura Graph Analytics offre une précision 50 à 80 % supérieure dans les modèles DS/ML par rapport aux modèles d'analyse non graphiques traditionnels, ce qui se traduit par une amélioration de 2 fois de l'efficacité globale de leurs informations.