Teknologi Graph Bakal Jadi Tren Baru Dunia Digital

Keempat, awareness terhadap Graph Data meningkat pesat

Di tahun-tahun mendatang, masyarakat akan menyaksikan adopsi yang cepat dan masif dari Graph Data Sciencekarena data dan pembelajaran data saling berkaitan dan berkembang.

Hal tersebut menyebabkan adanya kebutuhan peningkatan hasil yang diharapkan dari machine learning konvensional tidak lagi hanya sebatas hasil yang umum.

ML dituntut untuk menghasilkan sebuah output data yang unik dan relevan di masing-masing sektor seperti dalam  industri kesehatan (untuk memberikan rekomendasi secara real-time), rantai pasokan industri (pemanfaatan analitik untuk pengambilan keputusan), dan layanan keuangan (untuk mendeteksi penipuan secara real-time).

Karena itu masyarakat akan menyaksikan bukti nyata perpaduan distribusi graph database, analisis yang berkesinambungan, dan machine learning dalam waktu dekat.

Berdasarkan empat alasan tersebutlah, dapat disimpulkan bahwa Graph Data Science memberikan nilai tambah yang sangat signifikan terhadap machine learning melalui analitik graph.

Oleh sebab itu akan lebih banyak perusahaan yang beralih dari pola pikir eksplorasi ke produksi pada tahun depan.

Perusahaan-perusahaan ini akan mendapatkan manfaat nyata Graph Data Science yang bisa menampilkan data graph dari pola data deep-link (data yang mendalam), mengungkap pola-pola baru, dan memberikan persepsi mendalam dari rangkaian koneksi rumit data 10-20 hops.