BT Sektörüne Hızlı Bir Giriş Yapan Datateam, DataGraph Ürünü ile Öne Çıkıyor

807 0
807 0

Ankara merkezli ve 2015 yılında temellerini atan bir start-up olan Datateam, deneyimli ekibi ve başarılı projeleri ile BT dünyasına yenilikçi bir bakış açısı getirdi. Kurumsal veri analitiği ve yazılım geliştirme konularında fark yaratacak çözümlere odaklanarak yola çıkan Datateam, Ar-Ge değeri yüksek projelere de sahip.

Datateam; eldeki veriyi düzenleyen, harmanlayan, birleştiren ve görselleştiren DataGraph ürününün yanı sıra kurumlar için Veri Ambarı ve İş Zekası, Kurumsal Yazılım Geliştirme ve Makine Öğrenmesi & Büyük Veri çözümleri de üretiyor. Datateam’in referansları arasında çeşitli bakanlıklar, kamu kurum ve kuruluşları bulunuyor.

DataGraph Hakkında

DataGraph tamamen yerli kaynaklar ile geliştirilmiş, ilişkisel veritabanı üzerinde çalışan, tüm Graph fonksiyon, davranış ve algoritmalarını destekleyen, ilave olarak birçok özgün yeteneği bulunan yenilikçi ve yerli bir üründür. Veriyi saklama ve sorgulama yönteminin Graph teorisine uygun mimaride olmasından dolayı, bağlantılı veri modellerinin analizi için ideal bir sistemdir.

Günümüzde yaygın olarak kullanılan veri analizi ve raporlama sistemleri, ilişkisel veritabanı sistemleri (Oracle, Teradata, MSSQL) üzerinde çalışır. Veri yapıları çeşitlendikçe ve ilişkileri karmaşıklaştıkça mevcut yaklaşımlar ve sistemler veri analizlerinde yavaş kalır veya isteğe hiç cevap veremez.

DataGraph, Büyük Veri NoSQL sistemlerindendir; düğüm ve ilişki olarak iki ana bileşenden oluşur. Her düğüm kendi komşuluk matrisini saklar, kendisine ne bağlı olduğunu bilir. Bağlantılı verileri saklamak ve sorgulamak için idealdir, bağlantılar üzerinde atlayarak çok hızlı sonuçlar sağlar (X 100 kat). Graph algoritmalarını çalıştırarak daha önce alınamayan bilgiler alır ve veri görselleştirmesi yapar.

Özgün, %100 yerli ve veritabanı bağımsız bir ürün olan DataGraph; yüksek performans, Prop Base erişim, Chatbot özelliği ve geniş bir yelpazede görselleştirme sunar.

Veri modelinin insan beynine ve algısına en yakın model olması nedeniyle, kurgulanması ve devreye alınması diğer sistemlere göre çok daha kolay ve hızlıdır. DataGraph bu avantajları ile veri analizi ve analitiği çalışmaları için en çok tercih edilen sistemler arasında yer alır. İlişkiler arasında çok hızlı gezinme (traverse) gücü sayesinde örüntü (pattern) bulma, çıkarma işlemlerini hızlı olarak yapar; ilişkisel veritabanlarının desteklemediği Graph algoritmalarını destekleyerek gizli/saklı ilişki ve ağların tespitini mümkün kılar.

DataGraph eldeki veriyi düzenler, harmanlar, birleştirir ve doğru görselleştirme ile kullanıcıya sunar.

İki Ana Bileşenden Oluşuyor 

Parçalanabilir bir yapıya sahip olan DataGraph, Graph Engine ve Graph Visualization olarak iki ana ürüne ayrılıyor. Graph Engine tamamen ilişkisel veritabanı içerisinde kalarak, bütün Graph davranış ve fonksiyonlarını gerçekleştiren bileşendir. Graph Visualization ise bir milyon düğüm ve ilişkiye kadar yüksek performans içeren web tabanlı gösterim ve veri keşif desteği sunar; DataGraph Sorgu Dili (DQL) ile Alt Çizge (Subgraph) arama, en kısa yol bulma, Kilit Düğüm (Node) bulma işlemlerini çalıştırır ve gösterimini yapar.

Graph Visualizaton kendi içerisinde Vision modülü bulundurur. Vision modülü yalnızca Graph değil; MS Excel, JSON, CSV, XML gibi farklı formattaki veri türünü, kütüphane bağımsız bir şekilde görselleştirir. Native Cloud Application özelliğine sahiptir; yani her konseptin içerisine yerleştirilebilecek bir sistemde sunulur.

Tarih analizinden oran ölçümüne, harita görselleştirmelerinden cinsiyet, istihdam gibi farklı görselleştirmelere kadar her verinin görselleştirmesini yapar. Farklı birçok kütüphaneden yararlanabiliyor olmanın yanı sıra görselleştirmeleri renk, boyut ya da farklı görselleştirme algoritmaları ile özelleştirir.

DataGraph, kendi içerisinde parçalanıp modüller halinde kullanılabilecek bir yapıya sahiptir.

Tüm Sektörler Tarafından Kullanılabiliyor

DataGraph; ilişki analizi, sosyal ağ analizi, sahtecilik tespiti, soy ağacı analizi, öneri sistemleri, yetki yönetimi, lojistik optimizasyonu, ana veri yönetimi ve kaynak yönetiminde kullanıma oldukça uygundur. Yani ürün A’dan Z’ye tüm sektörlerde, ilişki kurulabilecek bütün sorgularda kullanılabilen bir araçtır. İç içe ve katmanlar halinde her sorgunun cevabını kullanıcıya sunar.

DataGraph, kargo şirketlerinde, araç filolarında ve e-ticaret firmalarında; web trafiği tüketen tüm şirketlerde çözüm olarak konumlandırılabilir.

DataGraph; kurum elinde verisi bulunan bir bireyin akrabası, eşi, firması, adresi, yaptığı bir uçuş, TC kimliği, kargo ya da alışveriş bilgisi gibi tüm veriyi görselleştirebilir. Bu görselleştirmeyi Büyük Veri’nin anlamlı hale getirilmesinde ve doğru analiz edilebilmesinde aksiyon almak için sağlar.

Facebook, Linkedin ve Twitter sosyal medya sorguları ve analizleri için kullanılabilir. Wal-Mart, eBay, IMDB kullanıcılarına ürün önerileri sunabilir. Telekom firmalarının kampanya yönetimini ya da network cihazlarının bağlantı analizlerini yapabilir.

Ürün, sigorta şirketleri ve bankalar adına fraud detection (dolandırıcılık tespiti) görevini üstlenebilir. Kamu ve istihbarat kuruluşlarının, terör örgütlerinin finans hareketleri ve hücre tipi yapılanmaların analizi için kullanılabilir.

Sağlık firmaları için genetik analizlerinde, ilaç geliştirme ve laboratuvar gen araştırma çalışmalarında kullanılabilir. Lojistik firmalarının rota planlamalarında görev üstlenebilir. Yani kısaca DataGraph, ilişki kurulabilecek bütün sorgularda kullanılabilir bir yapıya sahiptir.

DataGraph, Gelişmiş Görselleştirme Özelliği ile Öne Çıkıyor

datagraph, datateam, oracle

İki kişi arasında bir bağlantı olup olmadığının tespitini yapabilir.

 

 

 

 

datagraph, datateam, oracle

 

Bir kişinin belirli bir derinliğe kadar bütün akrabaları/yakınlarını çok hızlı olarak getirebilir.

 

 

 

datagraph, datateam, oracle

Bir kişinin belirli bir derecede yakınının bir uçuşta var olup olmadığının tespitini yapabilir.

 

 

 

 

 

datagraph, datateam, oracle

Coğrafi konum bilgisi olan düğümlerin ilişkileri ile birlikte harita üzerinde Heatmap olarak gösterim yapabilir.

 

 

 

 

datagraph, datateam, oracle

Üç boyutlu Uzay Görünümü ile çok büyük alt veri setlerinde gezinti yaparak veri keşfi yapabilir.

 

 

 

 

DataGraph

1- Tamamen ilişkisel veritabanı içerisinde çalıştığından, verinin kaynağın dışına çıkmasına gerek kalmaz. Dolayısı ile veri güvenliği risklerini ortadan kaldırır.

2- Veritabanı içerisindeki diğer tablo verileri, Graph sorgusuna filtre olarak verilebilir.

3- Graph sorguları SQL + DQL ile yapılabildiğinden; sorgu sonucu, diğer tablolar ile birleştirilebilir (Join) ve daha ileri tümleşik analizler yapılabilir.

4- ETL işlemi ilişkisel veritabanı içerisindeki bir tablodan diğer bir tabloya, DataGraph ETL paketi içerisinden yapılacak DML işlemlerinden ibarettir. Triggerlar ile tetiklenebilir. Transaction içerisinde olabileceğinden sürekli gerçek zamanlı veriye sahip Graph sistemi mümkün olur.

5- İlave yedekleme sistemi ve işlemi gerektirmez, veritabanının yedeğinin alınması yeterlidir. Geri yükleme işlemi bilinen veritabanı geri yükleme işleminden ibarettir.

6- Parelelizm desteği ile veriyi eşit parçalara bölerek, paralel işleri otomatik olarak oluşturabilir. Map/Reduce yaklaşımına benzeyen veri analizi yapılabilir, böylece zaman alıcı büyük analizleri mümkün kılar.

7- İlave sunucu, disk ve lisans gerektirmez. Mevcut veritabanı sunucusu ve lisansları yeterlidir.

Diğer Sistemler

1- Bağımsız sistemler olarak çalışan Graph, veritabanlarına aktarılmak için veri kaynağının dışına taşınır. Veri güvenliği riskleri kaçınılmazdır.

2- Sadece Graph veritabanı sistemine aktarılan düğüm özellikleri (Node Properties) filtrelenebilir.

3- Graph sorgusu, RESTful servisler ile yapılır, JSON formatında sonuç döner, sonuçları diğer sistemlerde kullanabilmek mümkün değildir.

4- İlişkisel veritabanı sisteminden Graph sistemine veri taşınması gerekeceğinden, gerçek zamanlı verisi bulunan Graph sistemler oluşturulamaz.

5- Farklı yedekleme çözümlerini zorunlu kılar. İşletimleri ayrı efor ve maliyetler gerektirir.

6- Paralelizm desteği yoktur. Sorgu her zaman tek işlem içerisinde yürütülür. Bütün Graph içerisinde yapılacak kapsamlı analizler çoğu kez zaman aşımına uğrar, sonuç alınamaz.

7- Çoğunun yıllık olarak tekrar eden yüklü lisans maliyetleri vardır.

Etiketler

Yorum Sırası Sizde