3世紀前から知られていた数学に基づくグラフデータベースは、FacebookやTwitterなどの企業を越えてビジネスバリューをもたらしつつある。
グラフデータベースは現代的な応用を加えた18世紀の概念だ。
出会い系サイトや不正検出など幅広い業務に使われるグラフ技術は、単なるデータではなく関係に着目することで機能する。その背後にあるアイデア──あるいは少なくとも理論的根拠──は、スイスの数学者レオンハルト・オイラーが1735年に提唱したものだ。
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ほぼ300年の間、グラフ理論はほとんど学術研究の域を出なかった。だが、大量のデータ、特にデータ間の複雑な関係を扱う独創的な方法だったことが分かってきた。
グラフ理論を応用して開発されているグラフデータベースでは、データだけでなく関係が特別な扱いを受ける。データそのものだけでなくデータのつながりを記録することで、グラフデータベースのシステムは素早く情報を掘り起こし、トレンドを見極めて、リアルタイム分析やソーシャルネットワーク、サプライチェーンのパターン、さらには犯罪の波のマッピングに利用できるパワフルなツールを提供する。グラフデータベースはつながりや関係（エッジと呼ばれる）に目を向けることにより、従来のデータベースシステムでは何日もかかっていたかもしれないクエリに対し、数分あるいは数秒で答えを出す。
これまでのところ、グラフデータベースの最大のアプリケーションはプロプライエタリ技術をベースとしてきた。ソーシャルネットワークが使っているグラフ技術は大部分が、少なくとも今のところ、外部には公開されていない。TwitterやFacebook、LinkedInはいずれも、グラフデータベースを使ってユーザー間のつながりを特定したり、広告主にとって役に立つ情報を生成したりしている。つまり、インターネットに接続している人なら誰もがある程度のグラフデータベース技術を日常的に利用していながら、ビジネスにおける同ツールの導入は依然として限定的で、場合によっては実験的だ。
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