グラフデータベースによるパナマ文書の解析Computer Weekly製品ガイド

ソーシャルネットワーキングからオフショア金融詐欺防止まで、グラフデータベースの成長がデータベース市場の新たな方向性を指し示す可能性を探る。

2016年09月16日 08時00分 公開
[Jim MortlemanComputer Weekly]

 パナマの法律事務所Mossack Fonsecaから2.6TBのデータが流出した事件では、世界の資産家や権力者が税逃れの目的で自分たちの富をオフショア企業に移転している実態が暴露され、有力政治家が辞任に追い込まれて摘発を求める声も強まった。だが、今になって復活してきた非常に古い技術、すなわちグラフデータベースの助けがなかったら、これほどの詳細は判明せず、発覚までにはもっと時間がかかっていたはずだ。

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 グラフデータベースは40年以上前の、リレーショナルデータベース(RDB)モデル以前にさかのぼる。データを平たんな行と列に保存して操作する代わりに、グラフデータベースは自由形式のメモ取りに使われる「マインドマップ」の走り書きのような構造を持ち、情報のまとまりを、互いの関連性や関係性を示すラベル付きの線の交差で結び付ける。

 グラフデータベースでは、情報をノード(企業や個人といった項目)、プロパティ(ノードについての、あるいは関連した情報)、エッジ(ノード同士やプロパティを結ぶ線、重要な情報の大半はここにある)の形式で保存する。一般的に、データが厳密に構造化されていることは求められず、RDBよりも高速で拡張しやすい場合もある。

 グラフモデルは特に、アイテムの関係が最も重要な要因となるアプリケーションに適している。

 「つまり、ソーシャルネットワーキングやマッピング、ルート計画、ロジスティクス、資産管理、顧客忠誠度プログラム、不正検出、レコメンデーションエンジン、マスターデータ管理システムのようなアプリケーションに非常に適している」。451 Researchのデータプラットフォーム・分析担当調査ディレクター、マット・アスレット氏はそう話す。

 さらにはパナマ文書のような、膨大な法律および資産関連データの中の、隠された関連性を暴く作業にも最適だ。

関係性のマッピング

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