مواد
- گراف ڈیٹا بیس کیا ہے؟
- گراف ڈیٹا بیس کیسے کام کرتا ہے
- کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
- کیس اسٹڈیز
- کیس اسٹڈی - آن لائن ڈیٹنگ
- کیس اسٹڈی - پروفیشنل نیٹ ورکنگ ویب سائٹیں
- صنعت سے متعلق حقائق اور اعداد و شمار
- نتیجہ اخذ کرنا
ماخذ: بلیو ایکسیمجس / ڈریم ٹائم ڈاٹ کام
ٹیکا وے:
گراف ڈیٹا بیس کو بہت ساری صنعتوں کے ذریعہ اعداد و شمار کے ٹکڑوں کے مابین تعلقات کا تجزیہ کرنے کی انوکھی صلاحیت کے لئے استعمال کیا جارہا ہے۔
بڑے اعداد و شمار کی اہمیت عروج پر ہے۔ تاہم ، زیادہ تر ڈیٹا بنانے کے ل companies ، کمپنیوں کو اس سے قابل عمل بصیرت تلاش کرنے کے قابل ہونا چاہئے۔ طاقتور بصیرت تلاش کرنے کے ل returned ، اعداد و شمار پر واپس آنے والے گہرے سوالات اور اچھ analyے تجزیات ہونے کی ضرورت ہے۔ جب پیچیدہ ، کثیر پرتوں والے سوالات کی بات کی جاتی ہے تو روایتی SQL سوالات کو حدود کا سامنا کرنا پڑتا ہے ، اور اس سے بامعنی اعداد و شمار کو بازیافت کرنے میں کمپنی کے مقصد کو محدود کیا جاتا ہے۔
گراف ڈیٹا بیس نے کمپنیوں کو پیچیدہ ، کثیر پرتوں والے سوالات شروع کرنے کے قابل بنا دیا ہے جس کا فوری طور پر جواب دیا جاسکتا ہے ، جبکہ روایتی ایس کیو ایل ڈیٹا بیس کو اس طرح کے سوالات کا جواب دینا انتہائی مشکل ہوگا۔ پیچیدہ سوالات بے مثال اور قابل قدر بصیرت لوٹ رہے ہیں۔ گراف ڈیٹا بیس بہت ساری صنعتوں جیسے سوشل میڈیا ، صحت کی دیکھ بھال اور آن لائن ڈیٹنگ میں استعمال ہورہا ہے۔ ایسا لگتا ہے کہ گراف ڈیٹا بیس اعداد و شمار کو دیکھنے کا ایک نیا طریقہ فراہم کر رہا ہے۔
گراف ڈیٹا بیس کیا ہے؟
ایک گراف ڈیٹا بیس کا استعمال مختلف اداروں کے بارے میں معلومات کو جمع کرنے ، اداروں کے درمیان نقشہ تعلقات اور اداروں کے مابین تعلقات کے بارے میں استفسار کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ اس تناظر میں ، ادارے انسان ، کمپنیوں ، جانوروں اور کاروں جیسی بہت سی چیزیں ہوسکتے ہیں۔ کسی شے کا کسی اور ہستی کے ساتھ مخصوص رشتہ ہوسکتا ہے۔ مثال کے طور پر ، مارٹن ، ایک ہستی ، ایک اور ہستی ، جم کا دوست ہے۔ مارٹن BMW کار کے مالک ہوسکتے ہیں۔ دونوں ہی مثالوں میں ، مارٹن ، جم اور بی ایم ڈبلیو وہ اداروں ہیں جن کے مابین مخصوص تعلقات ہیں۔ "مارٹن جم کا دوست ہے" کا مطلب ہے دوستی دونوں اداروں کے درمیان رشتہ ہے۔ اسی طرح ، "مارٹن BMW کا مالک ہے" کا مطلب ہے کہ ملکیت مارٹن اور اس کے BMW کے مابین تعلق ہے۔ گراف ڈیٹا بیس کی پیروی میں ، تعلقات کو کناروں کے نام سے جانا جاتا ہے۔ تعلقات گراف کی شکل میں دکھائے جاتے ہیں اور اسی وجہ سے ، یہ تصور گراف ڈیٹا بیس کے نام سے جانا جاتا ہے۔ (گراف ڈیٹا بیس کے بارے میں مزید معلومات کے ل see ، ملاحظہ کریں کہ گراف ڈیٹا بیس نیٹ ورکنگ کو ڈیٹا پر کیسے لاتے ہیں۔)
صحت کی دیکھ بھال ، سوشل میڈیا اور ای کامرس جیسی صنعتوں میں گراف ڈیٹا بیس کا تصور نافذ کیا جارہا ہے۔ اس مضمون میں پہلے دی گئی مثالیں سادہ اور سیدھی ہیں ، لیکن صنعتوں میں استعمال شدہ معاملات انتہائی پیچیدہ ہیں۔ ای کامرس ویب سائٹ کی مثال لیں جو صارفین کو سفارشات مہیا کرتی ہے۔ ویب سائٹ کس طرح ایسی مصنوعات کی سفارشات پیش کرتی ہے جو کسی صارف کے لئے موزوں ہو؟ ویب سائٹ کسٹمر کی ضروریات اور ترجیحات کو کیسے جانتی ہے؟ گاہک جس مصنوع کو دیکھ رہا ہے اس میں کلیدی بات ہے۔اگر صارف انسانی وسائل کے انتظام سے متعلق کتاب دیکھ رہا ہے تو ، ویب سائٹ کی تجویز کردہ منطق دوسرے صارفین کو تلاش کرتی ہے جنھوں نے اسی کتاب کو دیکھا یا خریدا ہے۔ ایک ہی وقت میں ، اس منطق سے دوسری ایسی ہی یا متعلقہ کتابیں بھی طے ہوتی ہیں جن کو اسی طرح کی دلچسپی رکھنے والے دوسرے صارفین نے دیکھا یا خریدا ہے ، اور اسی طرح کی کتابیں صارف کو تجویز کی جاتی ہیں۔
گراف ڈیٹا بیس کیسے کام کرتا ہے
آئیے گراف کے ڈیٹا بیس پر ایک مثال کی مدد سے گہری نگاہ ڈالیں۔ مان لیتے ہیں کہ اسمارٹ فون بنانے والا کئی جدید خصوصیات کے ساتھ اسمارٹ فون لانچ کرنا چاہتا ہے۔ پروڈکٹ مینجمنٹ اپنے اہداف کے سامعین کی ضروریات اور ترجیحات کا تعین کرنے کے بعد خصوصیات کا فیصلہ کرے گی ، جو کارپوریٹ ایگزیکٹو ہے۔ اسمارٹ فون بنانے والے کے پاس ایک یا زیادہ ڈیٹا بیس موجود ہیں جو متعدد ڈیٹا ذرائع سے ایگزیکٹو پروفائلز پر ڈیٹا اکٹھا اور اسٹور کرتا ہے۔ اب ، پروڈکٹ مینیجر اعداد و شمار پر مبنی گراف ڈیٹا ڈھانچہ تشکیل دیتے ہیں جو نیچے کی طرح لگتا ہے:
مذکورہ شبیہہ سے ، پروڈکٹ مینیجر درج ذیل نتائج یا کاروباری فیصلے اخذ کرتے ہیں:
- اسٹیو ایک HR منیجر ہے جو میسینجر کو بڑے پیمانے پر استعمال کرتا ہے۔ محکمہ ایچ آر میں اس کے رابطے شاید میسنجر کو ان کے کام کی پروفائل کی وجہ سے بھی استعمال کرتے ہیں۔ لہذا ، اسمارٹ فون میں اچھے میسنجر اہم ہوسکتے ہیں۔
- ڈیبرا اور اس کے شوہر کے دوست ٹریور کے اکثر اینٹی وائرس فورمز کی بنیادی وجہ ان کے اسمارٹ فونز یا کمپیوٹرز میں سیکیورٹی کے خدشات ہوسکتے ہیں۔ لہذا ، نئے اسمارٹ فون میں بلٹ ان سیکیورٹی خصوصیات شامل ہوسکتی ہیں۔
- ابرہام ایک فٹ بیٹ استعمال کرتا ہے ، جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ وہ اپنی فٹنس پر نظر رکھتا ہے۔ لہذا ، یہ ایک اچھی خصوصیت ہوگی اگر نیا اسمارٹ فون فٹ بٹ آلات سے ڈیٹا ہم آہنگی کرنے اور اسے صارف دوست انداز میں ظاہر کرنے کے قابل ہو جائے۔
مذکورہ بالا مثال سے پتہ چلتا ہے کہ کاروباری مسائل کو حل کرنے کے لئے کس طرح گراف ڈیٹا کا استعمال کیا جاسکتا ہے۔
کوئی کیڑے نہیں ، کوئی تناؤ نہیں - آپ کی زندگی کو تباہ کیے بغیر زندگی کو تبدیل کرنے والے سافٹ ویئر تخلیق کرنے کے لئے مرحلہ وار گائیڈ
آپ کے سافٹ ویئر کے معیار کے بارے میں اپنے پروگرامنگ کی مہارت جب کوئی پرواہ نہیں کرتا بہتر بنانے کے نہیں کر سکتے.
کیس اسٹڈیز
مندرجہ ذیل کیس اسٹڈیز سے پتہ چلتا ہے کہ کس طرح گراف ڈیٹا بیس نے آن لائن ڈیٹنگ اور کیریئر کی تلاش کی آن لائن صنعتوں میں پیچیدہ مسائل کو حل کرنے میں مدد کی ہے۔
کیس اسٹڈی - آن لائن ڈیٹنگ
مسئلہ: آن لائن ڈیٹنگ پورٹلز اپنے صارفین کے ل suitable مناسب میچز تلاش کرنا چاہتے ہیں۔ ایسا کرنے کے لئے ، پورٹلز کو ویب سائٹ کے دوسرے ممبروں کے بارے میں معلومات کی ضرورت ہے جن کا ذائقہ ، ترجیحات ، پس منظر اور دیگر معلومات ہوسکتی ہیں۔
حل: بہت سے آن لائن پورٹلز نے لاکھوں ممبروں کی تفصیلات اور معلومات کو گھیرنے کے لئے گراف ڈیٹا بیس کا استعمال کیا ہے۔ اس کی بنیاد پر ، ویب سائٹ ذوق ، تعلیم ، مشاغل اور دیگر تفصیلات کی بنیاد پر میچ تیار کرتی ہے۔ ویب سائٹ طے کرتی ہے کہ یہ پروفائلز خاص طور پر کسی خاص پروفائل کے ساتھ اچھ matchا مماثل ہیں اور اس کے مطابق سفارشات فراہم کرتے ہیں۔
کیس اسٹڈی - پروفیشنل نیٹ ورکنگ ویب سائٹیں
مسئلہ: پیشہ ورانہ نیٹ ورکنگ ویب سائٹ جیسے لنکڈین پروفائل ، کنکشن ویوز ، پروفائل ویوز اور گروپ ممبرشپ جیسے متعدد پیرامیٹرز کی بنیاد پر انتہائی موزوں کنکشن اور نوکریوں کی سفارش کرنا چاہتے ہیں ، جو مفادات اور ترجیحات کی عکاسی کرتی ہیں۔
حل: ایسا کرنے کے ل such ، اس طرح کی نیٹ ورکنگ ویب سائٹیں رابطوں کی متعدد پرتوں کے ذریعے سفر کرتی ہیں جیسے رابطوں کے رابطوں کے رابطے وغیرہ۔ پھر ، گراف منطق سے مشترکہ پیشہ ورانہ دلچسپیاں ، کیریئر ، ملازمت کے پروفائل ، گروپ ممبرشپ اور دیگر معلومات مل جاتی ہیں اور ان نتائج کی بنیاد پر ، نیٹ ورک اور ملازمت دونوں پر سفارشات مہیا کرتی ہیں۔
صنعت سے متعلق حقائق اور اعداد و شمار
ذیل میں دیئے گئے حقائق اور اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ گراف ڈیٹا بیس کو انڈسٹری بھر میں کتنا اپنایا گیا ہے:
- گلوبل 2000 سے زیادہ 30 کمپنیاں جن میں وال مارٹ ، ای بے ، لوفتھانسا اور ڈوئچے ٹیلی کام شامل ہیں نے نی او 4 جے کو اپنایا ، جو نئ ٹکنالوجی کے ذریعہ بنایا گیا سب سے مقبول گراف ڈیٹا بیس ہے۔
- انڈسٹری کے مبصر ڈی بی انجنوں نے گراف ڈیٹا بیس کی مقبولیت اور اپنانے کے بارے میں یہ کہنا ہے ، "گراف ڈی بی ایم ایس کسی بھی دوسرے ڈیٹا بیس کیٹیگری کے مقابلے میں تیزی سے مقبولیت حاصل کررہا ہے ،" کیونکہ یہ جنوری ، 2013 سے تقریبا 300 300 فیصد بڑھ رہا ہے۔
- مئی ، 2013 سے ، بہت ساری بڑی آن لائن ڈیٹنگ سائٹوں نے گراف ڈیٹا بیس کو اپنانا شروع کیا ہے۔
- لنکڈ ان کے ملکیتی گراف ڈیٹا بیس سسٹم پر کام کرنے والی ایک بڑی ٹیم ہے۔
- ایک گراف ڈیٹا بیس پر وسیع پیمانے پر انحصار کرتا ہے اور اس نے ایک اوپن سورس گراف ڈیٹا بیس ، فلاک ڈی بی کو بھی جاری کیا ہے۔ (اوپن سورس ڈیٹا بیس کے بارے میں مزید معلومات کے ل Open دیکھیں اوپن سورس ڈیٹا بیس کیوں مقبولیت حاصل کررہے ہیں۔)
- انٹرپرائز صارفین کے لئے گراف ڈیٹا بیس کو آسان استعمال کرنے کے ہدف کے ساتھ ، ٹیراداٹا نے ایک نئی قسم کا ایس کیو ایل جاری کیا ہے جسے ایس کیو ایل-جی آر کے نام سے جانا جاتا ہے۔
نتیجہ اخذ کرنا
گراف ڈیٹا بیس بڑے اعداد و شمار کو دیکھنے کا ایک نیا طریقہ پیش کرتا ہے۔ گراف ڈیٹا کے دو واضح فوائد ہیں:
- متعلقہ ڈیٹا بیس منیجمنٹ سسٹم (RDBMS) قلیل مدت میں ڈیٹا کی بڑی مقدار پر کارروائی کرنے سے قاصر ہیں۔ مزید برآں ، یہ اعداد و شمار کی بڑی مقدار کو منظم کرنے کے قابل نہیں ہے۔ ایک گراف ڈیٹا بیس اداروں کے مابین بہت سارے تعلقات کو عبور کرسکتا ہے اور منطقی طور پر معلومات کو منظم کرسکتا ہے۔
- گراف کے ڈیٹا بیس متعدد اداروں اور رشتوں کو ضائع کرنے کے بعد متعلقہ معلومات کی بازیابی میں انتہائی موثر ہیں۔ جیسا کہ پہلے بتایا گیا ہے ، وہ انتہائی قیمتی بصیرت سے استفسار کرسکتے ہیں اور ان کو واپس کرسکتے ہیں جو BI سسٹم صارف دوست انداز میں پیش کرسکتے ہیں۔
ایسا لگتا ہے کہ یہ دیگر صنعتوں کے سامنے صرف وقت کی بات ہے جو بینکاری اور فنانس ، دواسازی ، دفاع اور ذہانت جیسے بڑے پیمانے پر ڈیٹا سے نمٹنے کے لئے بھی گراف ڈیٹا بیس کا استعمال کریں گے۔ در حقیقت ، نیٹ ورکس ، رشتوں اور گراف ڈیٹا والے اداروں کی مدد سے جرائم کا پتہ لگانے اور انشورنس دھوکہ دہی کی نشاندہی کرنا ایک دلچسپ کام ہونا یقینی ہے۔