O que é o Amazon Neptune Analytics
O Amazon Neptune Analytics é um recurso poderoso do banco de dados de grafos gerenciado Amazon Neptune que permite insights mais rápidos e profundos sobre seus dados de grafos.
Há um debate entre círculos de IA sobre qual banco de dados é mais importante para encontrar informações verdadeiras em aplicativos de IA generativa: bancos de dados de grafos ou vetores. A AWS decidiu deixar o debate para os outros ao combinar o melhor das duas capacidades em um novo serviço anunciado no re:Invent chamado Amazon Neptune Analytics.
Introdução
O Neptune Analytics utiliza algoritmos avançados para revelar insights ocultos em grafos complexos com bilhões de relacionamentos. Ele permite que você faça análises preditivas e prescritivas sem exigir conhecimentos especializados em ciência de dados ou machine learning.
Com o Neptune Analytics, é possível obter respostas para perguntas complexas sobre seus dados que antes eram difíceis ou demoradas demais para serem respondidas. Este artigo explica o que é o Neptune Analytics, seus benefícios principais e casos de uso.
O que é Amazon Neptune Analytics?
O Amazon Neptune Analytics é um recurso integrado ao banco de dados de grafos gerenciado Neptune da AWS. Ele aplica algoritmos avançados de machine learning, incluindo redes neurais de grafos, para revelar padrões e insights em grandes conjuntos de dados em grafos.
O Neptune Analytics permite que você faça análises preditivas e prescritivas sobre seus dados de grafos sem precisar de experiência em ciência de dados. Os insights gerados podem orientar decisões de negócios melhor informadas e ações mais rápidas.
O novo serviço ajuda os clientes a analisar os dados de grafos Neptune existentes ou data lakes sobre o armazenamento S3, aproveitando a pesquisa vetorial para encontrar insights importantes. “O Neptune Analytics facilita descobrir relacionamentos em seu grafo com pesquisa vetorial, armazenando seus dados de grafo e vetoriais juntos”.
Ray Wang, fundador e analista principal da Constellation Research, diz que a nova ferramenta é uma combinação inteligente das duas tecnologias. “Os bancos de dados vetoriais são fundamentais para gerenciar e consultar dados de alta dimensionalidade para machine learning. O grafo é incrível para mapeamento de relacionamentos”, disse ele à TechCrunch. “Os vetores ficam atolados na dimensionalidade, enquanto os grafos são difíceis de escalar. Tradicionalmente, esses dois estão separados. Colocá-los juntos aborda as fraquezas um do outro.”
Principais Benefícios
Estes são alguns dos principais benefícios do Amazon Neptune Analytics:
- Insights mais rápidos sobre dados complexos de grafos
- Análises preditivas e prescritivas automatizadas
- Sem necessidade de experiência em ciência de dados
- Mais de 50% de melhoria na precisão das previsões
- Escala para grafos com bilhões de relacionamentos
- Totalmente gerenciado como parte do Neptune
Casos de Uso
Aqui estão alguns casos de uso comuns para o Neptune Analytics:
- Detecção de fraudes: identificar transações ou contas fraudulentas
- Recomendações: sugerir produtos ou conteúdos relevantes
- Previsão de falhas: antecipar possíveis falhas ou defeitos
- Análise de redes: entender a dinâmica de redes complexas
- Descoberta de medicamentos: identificar novos usos para compostos existentes
Conclusão
O Amazon Neptune Analytics aplica técnicas avançadas de machine learning em grafos para revelar insights valiosos anteriormente ocultos em seus dados. Ele automatiza análises preditivas e prescritivas sem a complexidade da ciência de dados tradicional.
O Neptune Analytics é um serviço totalmente gerenciado, o que significa que a AWS “cuida da infraestrutura pesada, permitindo que você se concentre na resolução de problemas por meio de consultas e fluxos de trabalho. O Neptune Analytics aloca automaticamente recursos de computação de acordo com o tamanho do grafo e carrega rapidamente todos os dados na memória para executar suas consultas em segundos.
Ao utilizar o Neptune Analytics, é possível tomar decisões de negócios melhor informadas, antecipar resultados e automatizar ações com base nos insights gerados sobre seus dados de grafos.
