图数据和知识图谱，数字化转型的新引擎

图技术使一切产生关联（Graph relates everything）。Gartner在 “2021年十大数据和分析趋势”中预言，到 2025 年，图技术（graph technologies）将用于80%数据与分析的创新，高于2021年的10%，图技术将会促进整个组织的快速决策。

在图技术市场，图数据库和知识图谱平台逐渐走向一体化，为用户的图数据和知识图谱应用提供一体化的解决方案。星环科技自主研发的图数据库和知识图谱平台，已大量应用于金融、公共安全、营销等领域，为金融风控、产业链/担保链/供应链上下游分析、智能投研、可疑团伙发现、产品或服务的精准推荐、社交网络分析、舆情监控、疫情溯源与防控等场景提供坚实的技术支撑。

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图技术将是企业必不可少的数据基础设施

Gartner预测，图技术已成为现代数据和分析的基础，能够增强并改进用户协作、机器学习模型和可解释的人工智能。

未来，图数据和知识图谱将成为企业必不可少的新型数据基础设施，在企业的数字化中发挥不可替代的作用。
目前，数据之间的网状关系让图数据库与传统的关系型数据库的计算方式产生了比较大的差异，传统的关系型数据库存储的数据均为结构化数据，而图数据库存储的是半结构化数据，可以存储异构的节点和边，更贴近于现实世界中的模型。
传统的关系型数据库是以表格信息计算每个数据之后得出结论，而图数据库深度关联数据之间的关系，让分析者能更多维度地观察和分析数据，让数据分析效率更高，洞察更深层的数据价值。
关系型数据库通过JOIN来处理多层关联关系分析，在数据量较大时存在严重性能问题，无法适应图模型的相关应用，这也是为什么一些图数据的处理用传统数据库计算需要耗费很长时间，而图数据库则可以将处理时间大幅度缩短。
分隔 “图数据库+知识图谱” 组合，图应用整个通路是无法跑通的，是残缺的。图数据库+知识图谱融合的越紧密，才能在 “实体”、“属性” 的数据分析，“关联关系” 的存算分析，“语义” 的表示和存算分析，“知识” 的存算分析和推理等四个层次发挥更大的功效。
与其他的技术相比，图数据库和知识图谱可以解决其他技术难以解决的问题，如知识和数据的孤岛问题，图数据库和知识图谱善于解决跨领域或跨部门的问题的分析、建模、处置、研究。如人口普查会涉及社会学、经济学等不同的领域，需要把多种多样的知识进行汇总，形成知识库。知识库就是信息推理和抽取，还要进行信息融合，甚至要做一些推测，比如人口的组成，人口对今后产业的影响，甚至是分析知识库来辅助决策。而利用图数据库和知识图谱可以很好地打破领域和部门的界限。
金融事件有多种类型的信息，包括交易侧的信息、客户信息等。这种信息虽然不是知识孤岛，但信息量大，过于冗杂。那么，如何剔除繁冗信息来提取出主干信号？如何进行信息的筛选、融合？图数据库和知识图谱作为一个新兴的工具和技术，就能很好地解决这样的问题。
图数据库和知识图谱对于推理和决策能提供强有力的支撑。知识图谱融合多方的信息来源，以及多方的可能性，去做推理和更精准的决策，是别的技术暂时无法替代的。
星环科技利用自研的图数据库与知识图谱平台，已在多个项目上支持客户的复杂关系分析场景，降低图分析门槛，提升可视化效果，更好为业务场景服务。

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星环科技提供一体化的图数据库和知识图谱平台

星环科技通过自主研发、创造性地将新知识、新技术应用于各类服务领域，帮助企业构建图数据库、知识图谱平台新基础设施，推动产业升级与发展。
星环科技在研发图数据库之初，目标就是为了解决客户无法查询千亿级大图的问题。随着星环分布式图数据库StellarDB产品的不断发展与升级，客户不仅可以稳定为上层业务提供查询业务，而且又降低集群节点数量，以及数据导入成本。
在国内市场，星环科技的图数据库和知识图谱平台，经过大量用户的验证，拥有众多优势。其中，星环分布式图数据库StellarDB由星环科技自主研发，拥有完整自主产权、多项专利和信通院的认证证书，同时又具备完整的企业级功能，如用户认证、权限管理、数据热备份、资源控制等，具备高性能的图查询能力，以及近20种常见图算法。
此外，星环图数据库StellarDB同时也支持SQL操作和图数据查询，可同时操作结构化数据和图数据。
星环科技的知识图谱平台 Sophon KG 可直观地展现数据和知识间的关系，并可进一步叠加算法，进行深度的信息挖掘。它结合了有监督、无监督和半监督学习，适用于各种机器学习场景，是深度学习与高维特征的完美融合，也是传统重特征机器学习应用的突破。

Sophon KG 依托于 Sophon Base基础平台和星环分布式图数据库StellarDB，集知识的获取、融合、存储、计算以及应用为一体；支持拖曳式图谱构建、分布式图谱存储、分布式图谱计算以及交互式图谱分析等功能；结合了图计算和 NLP 能力的知识图谱产品，构建好数据蓝图，生成图谱后，用户可以在知识图谱平台中对图网络进行多种图计算操作，如挖掘高危用户、寻找异常社群等，用于金融等领域中的反欺诈场景。

星环科技StellarDB作为一款自主研发多年的分布式图数据库，其产品能力已通过中国信息通信研究院《图数据库基础能力评测》测试，并拥有多项专利。在国产化适配方面，可兼容银河麒麟、中标麒麟等国产操作系统。
产品荣誉方面，曾获2021第六届融城杯金融科技创新十佳案例、第二届浦发银行国际金融科技创新大赛金奖、2020服贸会科技创新服务示范案例，并作为增强数据分析代表入围Gartner《Hype Cycle for ICT in China, 2021》。
标准参编方面，星环科技产品研发团队参与编写了中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》、IEEE-P2907课题《信息技术 人工智能 知识图谱技术框架》（国标计划号20192137-T-469），不断为行业标准制定建言献策。

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星环科技引领金融等行业图计算应用

目前，星环科技图数据库和知识图谱平台在多个行业都得到应用，也出现一些典型的应用场景。
在金融行业，交易类相关的资金链路分析、反欺诈、反洗钱等都是图数据库适合的场景；在公共安全领域，社交关系的推导和关联，可以寻找隐藏的社会关系；在工业领域，设备之间相互连接形成网络，通过图数据库可以快速分析关键设备等。
星环科技基于图数据库和知识图谱平台，通过交互式图谱分析工具、分布式图算法、行业图谱模板库，助力金融监管机构、交易所、银行、证券等金融机构构建大宗商品、政策、债券、银行对公业务、证券 “黑嘴识别” 舆情等企业级智能知识图谱，实现反洗钱、反欺诈、高风险主体及市场识别违规行为，借助图谱技术发现专家规则及传统指标无法识别的风险，明确风险传导路径，提高风控精度和风控水平。
多年来，星环科技将人工智能技术与行业应用、场景驱动有效结合，在公共安全场景，对公安大数据、欺诈和洗钱案例的相关金融数据等进行文本语义分析、知识抽取、知识融合等操作，将人、事物、组织、地点等实体抽取出来，同时根据抽取出的实体间一对一、一对多或多对多的关系等对各实体进行关联，从而构建一张具有多维度多层网络结构的犯罪侦查图谱。
医疗卫生场景，综合海量多源的就医、出行、社交等相关数据，构建COVID-19疫情图谱，并利用图计算、图谱挖掘和图嵌入算法，了解疫情现状及时空动态变化，从而实现关键人物的追踪和传播途径的挖掘。
在商业智能场景，利用社交网络、用户/物品属性、多媒体信息、权威经验和规则等创建本体模型并抽取相关实体和关系，实现各实体间丰富的语义关联，并结合推荐算法，实现千人千面的推荐。
图并没有特定的行业限制，所有行为都可以用图来表达。图数据库与知识图谱一体化开启图技术应用的一道大门，会为用户数据价值发现带来更好的体验。

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