〜グラフ・データベース活用事例 #7 社員の協業の可視化と評価

2023/05/11(木)18:30 〜 19:30 開催

ブックマーク

#Meetup, #データベース, #データ分析

参加枠	申込形式	参加費	参加者
オンライン参加	先着順	無料	定員100人

イベント内容

今回は「航空機搭乗者の関係性の検出」編！（オンライン開催）

参加申し込み方法

下記URLよりお申し込みください。複数のイベントを一括登録できます。
URL： https://www.oracle.com/goto/code-jp
当日は Zoom を使用して開催します。
お申し込みいただいた後に、15分以内に登録完了メールがお手元に届きます。
そちらのメールに当日の参加用 URL とパスワードが記載されています。
＊開催前日及び開催1時間前にリマインドメールも送付させていただきます

概要

グラフデータベースと呼ばれる DBMS（正確さのために「グラフ DBMS」と表記します）は 10年以上前から市場に存在しており、今では多くの開発者がその概要、たとえばグラフという直感的なモデルや「辿る」処理の性能メリット、について見聞きしたことがあるかと思います。その一方で、実際のシステム、とりわけ可用性や安定性が求められるビジネス・クリティカルなシステムでグラフ DBMS が採用されている例は今まで非常に稀でした。

グラフというデータモデルは DBMS で扱うビジネス価値がないのでしょうか。または、長らく注目されているグラフのユースケース（金融の不正検知、製造のトレーサビリティ分析、犯罪や税の不正の調査など）には障壁があるのでしょうか。そんな懸念も持たれていましたが、この数年、一転して、いくつもの業種でグラフ DBMS の導入が検討されるようになりました。

このシリーズでは、最近のユースケースを掘り下げて見てみることで、なにがブレークスルーになっているのかを探っていきたいと思います。ご担当業種で今すぐ再利用いただけるネタ・デモなども共有する予定です。以前よりグラフ DBMS の用途を模索しながら悪戦苦闘してきた登壇者が、その失敗経験なども交えながら、まだまだ進化していくデータベースの面白さをお伝えします。

#	内容	日付	イベントページ
1	銀行送金の可視化と不正検知	11/17（木）	https://oracle-code-tokyo-dev.connpass.com/event/265244/
2	犯罪や税不正、利益相反の調査	12/08（木）	https://techplay.jp/event/883789
3	部品表とトレーサビリティ	01/12（木）	https://techplay.jp/event/884243
4	リコメンデーションと機械学習	02/09（木）	https://techplay.jp/event/888838
5	航空機搭乗者の関係性の検出	03/09（木）	https://techplay.jp/event/891856
6	情報システムとクリティカルパス	04/13（木）	https://techplay.jp/event/895602
7	社員の協業の可視化と評価	05/11（木）	本ページ