Pressemitteilung von Birgit Fuchs-Laine

Graphdatenbanken sind das Geheimnis hinter Online-Empfehlungen bei Wal-Mart und eBay

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München, 8. Juni 2015- Jeder, der bereits bei Amazon.de eingekauft hat, kennt den Satz "Das könnte Ihnen auch gefallen". Unternehmen aus den verschiedensten Branchen - von Einzelhändlern über Online-Dating-Portale bis hin zu Finanzdienstleistern (http://www.wired.com/2014/08/can-banks-learn-online-dating/) - haben von Amazon gelernt und bieten ihren Kunden Echtzeitempfehlungen an. Der Aufbau eines Online-Empfehlungssystems setzt allerdings eine neuartige Technologie voraus. Hier kommt Neo Technology ins Spiel, der Hersteller von Neo4j (http://neo4j.com/), der weltweit führenden Graphdatenbank, die in kurzer Zeit zur De-facto-Technologie für fundierte Empfehlungen von marktführenden Unternehmen geworden ist, wie beispielsweise Wal-Mart oder eBay.

"Dank automatisch erzeugter Empfehlungen erwirtschaften Unternehmen einen echten Mehrwert für ihre Online-Kunden. Dass Unternehmen heute eine flexible und personalisierte Kundenbeziehung aufbauen können, dürfte eine der wichtigsten technischen Innovationen zum Vorteil von Verbrauchern und Markenherstellern sein", so Emil Eifrem, Gründer und CEO von Neo Technology. "Das wichtigste Kriterium für Empfehlungssysteme - abgesehen von der Genauigkeit - ist Geschwindigkeit. Die Analyse muss in Echtzeit erfolgen, bevor der Kunde zur Website eines Wettbewerbers abwandert. Relationale Datenbanken können hier nicht mithalten."

Herkömmliche relationale Datenbankverwaltungssysteme (RDBMS) eignen sich aufgrund ihrer Konzeption nicht dazu, Daten zu sammeln und Beziehungen zwischen einzelnen Datenpunkten zu ermitteln. Graphdatenbanken hingegen können mit Daten und Datenbeziehungen wesentlich besser umgehen, da sie die Daten mithilfe von graphenbasierten Konstrukten modellieren, speichern und abfragen. Aus den Datenbeziehungen ergeben sich somit wertvolle Erkenntnisse. Die Performance relationaler Datenbanken verschlechtert sich meist, je umfangreicher die Datenmengen und Beziehungen werden. Im Unterschied dazu bieten Graphdatenbanken eine konsistente Leistung unabhängig von der Größe und Dichte der Verbindungen.

Neo4j: Die Graphdatenbank für Empfehlungen jeder Art

Empfehlungssysteme auf Basis von Graphdatenbanken versetzen Unternehmen in die Lage, Produkte, Inhalte und Services zu personalisieren. Sie nutzen dabei Erkenntnisse aus der Vernetzung der Daten untereinander. Mit Neo4j werden diese Erkenntnisse nutzbar, insbesondere in folgenden Bereichen:

Produktempfehlungen (http://neo4j.com/users/walmart/): Für Wal-Mart ist Neo4j "ein perfektes Werkzeug für Produktempfehlungen in Echtzeit". Mit Neo4j analysiert Wal-Mart das Verhalten der Kunden und nutzt die Erkenntnisse zur Optimierung und zum Cross-Selling wichtiger Produktlinien in den Kernmärkten. Der Einzelhandelskonzern setzt mehr als 460 Mrd. US-Dollar um, beschäftigt weltweit 2,2 Mio. Menschen und betreibt 11.000 Niederlassungen in 27 Ländern sowie e-Commerce-Webseiten in 10 Ländern für mehr als 245 Mio. Kunden.

Versandwegplanung (http://neo4j.com/users/ebay/): eBay nutzt die Graphdatenbank von Neo4j für eine ausgefeilte Versandweg- und Paketplanung. Das System "empfiehlt" den besten Versandweg zum aktuellen Zeitpunkt. "Nach unserer Erfahrung ist Neo4j praktisch 1000-mal schneller als unsere vorherige MySQL-Lösung, während gleichzeitig 10- bis 100-mal kleinere Abfragesequenzen erforderlich sind. Neo4j verleiht eBay heute eine Funktionalität, die vorher nicht denkbar war", sagt Volker Pacher, Senior Developer bei eBay.

Gesundheitswesen (http://neo4j.com/users/curaspan/): Als Branchenführer im Patientenmanagement für Entlassungen und Überweisungen verbindet die Curaspan Health Group Anbieter, Zahler und Lieferanten über sichere elektronische Patientenüberweisungsnetze zur Ergebnisverbesserung bei der abgestuften Patientenpflege. Mit Neo4j kann das Unternehmen komplexe Graphen-Suchanfragen lösen, wie beispielsweise: "Finde eine qualifizierte Pflegeeinrichtung innerhalb von n Kilometern Umkreis, die Pflegestufe XYZ anbietet, Sprachtherapie und kardiologische Betreuung vereinbaren kann und wahlweise Dienste in italienischer Sprache leistet." Dank der leistungsstarken Graphdatenbank kann Curaspan die bestmögliche Überweisung für mehr als 4.600 Gesundheitseinrichtungen und Zehntausende von Patienten in ganz USA anbieten.

Online-Dating (http://info.neotechnology.com/rs/neotechnology/images/SNAP_interactive.pdf): Das Online-Dating-Unternehmen SNAP Interactive betreibt die populäre US-Website "Are You Interested" mit 68 Mio. Benutzern. SNAP setzt auf den Grundsatz, dass Beziehungen erfolgreicher sind, wenn sie zwischen Menschen geknüpft werden, die gemeinsame Freunde haben. Zur Verbesserung der Echtzeit-Dating-Empfehlungen suchte SNAP eine Möglichkeit zu ermitteln, welche gemeinsamen Freunde und Freundes-Freunde seine Benutzer haben. So könnten bei einer Datenbank von mehr als 1 Mrd. Mitgliedern 10 Mrd. Verbindungen genutzt werden. Dies ist SNAP Interactive mit Einführung von Neo4j gelungen.

Filmempfehlungen (http://info.neotechnology.com/rs/neotechnology/images/GraphDB_Recommendations_EN.pdf): Eine führende Website für Filmempfehlungen schickt sich an, die Filmindustrie und die Bewerbung von Filmprojekten umzukrempeln: Noch bevor Filme auf der Leinwand gezeigt werden, haben Fans die Möglichkeit, die besten anstehenden Premieren zu entdecken. Empfehlungen werden nach individuellem Geschmack ausgesprochen. Im Gegenzug bekommen Filmstudios Einblick in die Vorlieben und Verhaltensweisen von Cineasten, sodass sie ihre Vermarktungsstrategien wirksamer ausrichten können. Das Unternehmen wollte für sein Empfehlungssystem zunächst MySQL-Datenbanken einsetzen. Nachdem jedoch klar wurde, welche Datenmengen im Spiel sind, entschied man sich für Neo4j.

Einkaufsempfehlungen (http://dev.assets.neo4j.com.s3.amazonaws.com/wp-content/uploads/Neo4j_CS_Cobrain_V2_EN_03.pdf): Cobrain spricht personalisierte Einkaufsempfehlungen zu Produkten von mehr als 300 großen Textileinzelhändlern aus. Voraussetzung ist, dass sich Interessenten einige Minuten Zeit nehmen, um darzulegen, was ihnen gefällt. Anschließend führt Neo4j Milliarden von Berechnungen durch, ermittelt die von den anonymen Interessenten gewünschten Produkte und spricht Echtzeitempfehlungen aus.

Die geschäftlichen Vorteile von Neo4j im Überblick
Branchenweit bietet Neo4j:
- Verkürzte Projektdauer, Komplexität und Kosten: Neo4j senkt bei vielen Projekten den Overhead deutlich - vor allem, wenn vernetzte Daten im Spiel sind. Viele Kunden sind von der Schnelligkeit begeistert, mit der ein Graphen-Modell eine Aufgabe mit vernetzten Daten lösen kann.
- Kürzere Markteinführungszeit und höhere Leistung: Mit Neo4j kommen Entwickler mit weniger Code schneller ans Ziel als bei relationalen Datenbanksystemen. Weniger Programmieraufwand führt zu Projekten von besserer Qualität mit höheren Erfolgsquoten. Die Leistung von Neo4j verbessert sich bei vernetzten Datenmengen deutlich. Häufig entscheidet sich hier, ob ein Projekt überhaupt durchführbar ist.

Generell profitieren Unternehmen von einer höheren Wettbewerbsfähigkeit. Neo4j ermöglicht eine ganz neue geschäftliche Funktionalität, die mit anderen Technologien so oft nicht möglich ist. Verbraucher können damit Echtzeitentscheidungen auf der Grundlage vernetzter Daten treffen. Firmen- & Pressekontakt