現地開催です。Zoomではありません。
開催時間を、16:00-18:00に変更しました。

45回目ののMeetupを開催させていただきます。

Source: Neo4j, https://go.neo4j.com/neo4j-how-to-boost-supply-chain-resilience-with-google-cloud-and-neo4j-lp.html

Neo4jのBrandonさんの来日もあり急遽企画させていただきました。
久々のオフラインでの開催です。

今回はユースケースを主に取り上げたいと思います。
グラフデーターベースはどのように使うかが重要です。 RDBのようなデータベースと異なり、通常のデータ処理以外にも、機械学習や知識グラフにまで使われています。 今回、新しいユースケースを学びながら、少人数なこともあり直接質問も大丈夫です。 質問は日本語で大丈夫です。

ありがとうございます

参加者の皆様へ（当日の注意）

新型コロナウイルス感染の拡大を防ぐため、下記対策を実施します。

• 当日は体調確認のうえご参加ください。体調がすぐれない方は参加を控えていただくようお願いします
• マスクの着用をお願いいたします。

会場のご案内

感染には十分注意して、少人数で開催します。
西鉄福岡駅、地下鉄天神駅から徒歩5分程度です。

1. Neo4j 事例のご紹介

概要

古くて新しいグラグ技術、ガートナーから2025年までに80％のイノベーションでグラフ技術が使われるというレポートもあり、ここ数年で再注目され、日本国外での導入事例が増えてきている状況です。

今回は、改めて振り返るグラグのユースケースと最近のグラフの使われ方などを、案件の裏話も交えながらの講演です。 発表者は、直接APACビジネスを担当しているBrandonさんと日向寺さんです。

発表者 (Speaker)

Brandon Richards, General Manager, Asia @Neo4j
日向寺 正之, Masayuki Hyugaji, Sr. Presales Consultant - APAC @Neo4j

2. 不正防止やリスクのベンチマーク、Financial Benchmark (FinBench)

概要

グラフデータベースのベンチマークとしては、LDBCのGraphalytics benchmarkが良く使われています。 PageRank、community detection、shortest pathsなどですが、実際の業務としてはテスト項目が不足しています。 ですので、これだけのベンチマークの比較でグラフデータベースの優劣は比較できません。
例えば、金融のシナリオを考えたとき、不正防止やリスクのコントロールでベンチマークがあると実業務での性能比較が可能になります。ユースケースで金融不正に使われることが多いこともあって、LDBCの中にFinBenchのタスクフォースが作られました。2022年末を目標にベンチマークを作成中です。 立ち上げ時からのメンバーである案浦から内容について紹介します。

発表者 (Speaker)

案浦浩二

書籍の告知 (Books)

amazonで販売中のユーザーグループの書籍です。
『グラフ型データベース入門 Neo4jを使う』
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