2. 7 / Top 10
20 / Top 25
7 / Top 10
Commerce
Finance
Edition de logiciels
Déploiement au choix
Neo4j - L’entreprise des graphes
Le plus important investissement de l’industrie dans les graphes
2
Inventeurs du Graphe de
propriétés et de Cypher le
langage à l’origine de GQL
(ISO project)
Des milliers de clients
Siège dans la Silicon Valley,
bureaux à Londres, Munich,
Paris et Malmö
Les principaux industriels
utilisent Neo4j
On-Prem
DB-as-a-Service
Dans le Cloud
3. Les Graphes sont les SGBD à la plus forte croissance
Neo4j est le principal acteur de la catégorie
La croissance la plus rapide Très populaire auprès des développeurs
La plus grande communauté
DéveloppeursCompétences
LinkedIn
41k+
membres avec
220k+
Meetups
72k+
Membres de groupes
4. Les connections entre les données ont autant de
valeur que les données elles-mêmes
Réseau de personnes Réseau de transactions
Bought
Bought
Viewed
Returned
Bought
Réseau de connaissance
Plays
Lives_in
In_sport
Likes
Fan_of
Plays_for
Ex : Gestion du risque, chaînes
d’approvisionnement,
paiements
Ex : Employés, Clients,
Fournisseurs, Partenaires,
Influenceurs
Ex : Référentiels, Domaines
spécifiques, eCommerce,
revue de presse
Know
s
Knows
Knows
Knows
5. 5
Exploiter les connections produit de la valeur
Prise de décision
augmentée
Hyper
Personalisation
Intégration de données
massive
Innovation par la
compréhension des
données
Recommandations produit
Suivi médical personnalisé
Média et publicité
Prévention de la Fraude
Analyses réseau
Contrôle du respect de la loi
Elaboration de Médicaments
Renseignement
investigation criminelle
Innovation produit et processus
Vue 360° du client
Conformité
Optimisation des
opérations
Science de la donnée
Apprentissage machine
IA
Prédiction de fraude
Parcours de soins
Identification des clients
Transformation de secteurs industriels
6. “Étant native, Neo4j permet de
refléter des entités et leurs
relations dans des structures de
graphes complexes très
naturellement”
“Le modèle de données de
graphes . . . tolère de
nombreuses contraintes du
monde réel que les SGBDR ne
peuvent pas”
Juin 2019
Enterprise Reviewer
“Identifier des relations en lien
avec des combinaisons de
données diverses, en utilisant
la technique des graphes à l’
échelle, constitue les fondation
des données et analyses
modernes”
Mai 2020
Top 10 Trends in Data and Analytics
“Neo4j est clairement le leader
du marché des graphes.
Neo4j possède le plus
d’utilisateurs, utilise et pilote un
langage de requête largement
adopté. Dans de nombreux
aspects, Neo4j à été
constamment plus innovant que
ses concurrents.”
Juin 2020
Bloor InBrief
Les Graphes sont un atout unique
7. La base de données de graphes native et ses outils pour les entreprises
• Stocke, révèle et requête les données des relations
• Traverse et analyse plusieurs niveau de profondeur en temps réel
• Ajoute du contexte au systèmes d’IA et aux structures en réseau utilisées en science de la donnée
7
Technologie de graphes Native
• Performance
• Transactions ACID
• Agilité sans schéma
• Algorithmes de graphes
Conçu, construit et testé nativement
pour les graphes depuis l’origine pour :
• Productivité des développeurs
• Optimisation des perfs. serveurs
• Echelonnement des perfs.
• Adoption des graphes
Outils
d’analyse
Transactions de Graphes
Intégration de données
Dev.
et Admin
Pilotes et Librairies Découverte et Visualisation
Analyses de
Graphes
8. 8
• “Cyber Monday” ventes record
• 35 M de transactions quotidiennes
• De 3 à 22 saut par transaction
• Requêtes en moins de 4 ms
• Remplacement IBM Websphere commerce
• 300 M de calculs de prix par jour
• 10 fois plus de transactions sur moitié moins
de matériel comparé à Oracle
• Remplacement d’une base Oracle
• Grand service postal de 500 000 employés
• Neo4j route 7 M de colis par jour de pics et
plus de 5,000+ opérations de routage par
secondes
Gérer de grandes quantités de données
pour les entreprises
Promotion temps-réel
Recommandations
Calcul de prix
temps-réel
Routage de colis en
temps réel (Poste EU)
9. Grande synergie entre les graphes
l’apprentissage machine (AM) et l’IA
9
MONTEE DE
L’INTERET
CONTEXTE POUR IA
ET l’AM
Publications scientifiques
graphes et IA
+100K téléchargements, 20K en 2 semaines
MULTI INDUSTRIES
German Center for
Diabetes Research
De meilleures décisions avec
les graphes de
connaissances IA
Meilleure précision pour
l’AM avec les fonctions
d'ingénierie de graphes
10. 10
• Majorité d’utilisateurs anonymes
multi-terminaux et sites avec des cookies
changeants
• 4.4 To : +14 Mi de noeuds +20 Mi rels
• Identifié + 160 M d’utilisateurs uniques pour
créer des profils persistants
• Près de 70% de fraudes n’étaient pas détectées
• + 1 Mi de noeuds et + 1 Mi de Relations à
analyser
• Analyses de graphes avec des requêtes et
algorithmes pour identifier 10 M de fraudes la
première année
Améliorarion des analyses IA et AM
Fraude financière
Détection et recouvrement
Top 10 Bank
• 3 années de visites, tests et diagnostics et
des dizaines de millions d’enregistrements
• Recherche de similarités dans les parcours
de soins
• Algorithmes de graphes pour identifier des
communautés et les meilleurs points
d’intervention
AstraZeneca
Parcours client
Meredith Marketing
Identification des anonymes
12. Outils
d’analyse
Transactions de graphes
Intégration de données
Dev.
et Admin
Pilotes et librairies Découverte et Visualisation
Analyses et science
de la données
Developpeurs
Admins
Applications Utilisateurs métier
Analystes de
données
Statisticiens
Technologie de graphes pour les applications et analyses
13. Graphe de propriété - Simple et puissant
Employé VilleEmployeur
Les noeuds
représentent des
objets (noms)
Les relations ont une direction
Les relations qui connectent
les noeuds représentent des
actions (verbes)
Les relation portent des
propriétés (Clés/Valeurs)
Les noeuds ont des
propriétés
(Clés/Valeurs)
nome: Amy Peters
date_Naissance: 1984-03-01
employé_ID: 1
:EST_PDG
date_début: 2008-01-20
:Située
14. 14
Bases de données de Graphes :
Conçues pour les données connectées
RELATIONNEL
Stocke et extrait
NoSQL
Agrège et filtre les données
Inter-connections
Vision temps réel sur les connections
Requête longues et filtration
“Notre solution Neo4j est littéralement des milliers de fois plus rapide
que la précédente solution MySQL, avec des requêtes ayant 10-100 fois
moins de lignes”
Volker Pacher, Senior Developer
Passer des silos deconnectés aux
connections inter-silos
Gère des listes
15. 15
Stocke et permet un contrôle
bas niveau aux données les plus
sensibles
Conçu pour des charges adaptées aux entreprises
Découvrir des connexions et
valoriser des milliards de noeuds
Passage à l’échelle Sécurité Flexibilité
Etend votre base de graphe
à de nouveaux cas d’usages
16. pour la science des données de graphes
“Graph Data Science™“
Neo4j “Graph Data
Science Library”
Algorithmes de graphes à
l'échelle et analytique
Graphe natif
Création & Persistance
Base Neo4j
Exploration et prototypage
visuel
Neo4j
Bloom
Pratique Intégré Intuitif
17. Algorithmes de graphes robustes
• Calculer des métriques de connectivité et découvrez la
topologie de votre graphe
• Hautement parallélisé et passage à l’échelle de dizaines de
milliards de noeuds
17
Librairie de science des données de graphes (GDSL )
Espace de travail en
mémoire
Graphe de calculs
Graphe de stockage natif
Espace de travail efficace et flexible
pour les analyses
• Transforme automatiquement des graphes transactionnels
en graphes d’analyses en mémoire
• Optimisé pour les analyses avec traversées globales et les
agrégations
• Créer des flux de travail et des couches d’algorithmes
18. • Degree Centrality
• Closeness Centrality
• Harmonic Centrality
• Betweenness Centrality & Approx.
• PageRank
• Personalized PageRank
• ArticleRank
• Eigenvector Centrality
• Triangle Count
• Clustering Coefficients
• Connected Components (Union Find)
• Strongly Connected Components
• Label Propagation
• Louvain Modularity
• Balanced Triad (identification)
Plus de 50 Algorithmes de graphes dans Neo4j
• Shortest Path
• Single-Source Shortest Path
• All Pairs Shortest Path
• A* Shortest Path
• Yen’s K Shortest Path
• Minimum Weight Spanning Tree
• K-Spanning Tree (MST)
• Random Walk
• Breadth & Depth First Search
• Triangle Count
• Local Clustering Coefficient
• Connected Components (Union Find)
• Strongly Connected Components
• Label Propagation
• Louvain Modularity
• K-1 Coloring
• Modularity Optimization
• Euclidean Distance
• Cosine Similarity
• Node Similarity (Jaccard)
• Overlap Similarity
• Pearson Similarity
• Approximate KNN
Recherche et
cheminement
Centralité /
Importance
Détection de
communautés
Similarité
Prediction
de liens
• Adamic Adar
• Common Neighbors
• Preferential Attachment
• Resource Allocations
• Same Community
• Total Neighbors
... Auxiliary Functions:
• Random
graph generation
• Graph export
• One hot encoding
• Distributions & metrics
Imbrications
• Node2Vec
• Random Projections
• GraphSAGE
19. La première méthode pratique pour faire de la science
de la données en entreprise
Librairies drastiquement
simplifiées et standardisées
permettant des configurations
personnalisées et flexibles
Documentation, formation et
exemples permettant un
démarrage simple
Explorez les graphes et les
algorithmes avec l’outil de
visualisation Bloom
Partagez la connaissance avec les
membres des équipes pour une
meilleure collaboration
Expérience de travail agréable
grâce à des gardes-fous tels que
gestion de la mémoire et
suggestion d’erreurs
Remodelage, noeuds et relations
Agrégations et dédoublonnage
Algorithmes multiparité
21. Interface utilisateurs
intuitive de
Neo4j Bloom
21
Recherche avec completion
Couleurs, tailles et icônes
personnalisables
Visualisez, Explorez et Découvrez
Zoom et selection
Navigateur et éditeur de données
22. 22
Neo4j usages typiques
Quelques exemples
Recommandations Gestion des risques Ressources humaines
Sécurité Orchestration des données
24. Neo4j Cloud: Modèle de déploiement flexible
24
SaaS entièrement géré
Tarif basé sur la consommation
Natif-Cloud
déploiement Self-service
Pas d’accès à l’infrastructure
sous-jacente
Service premium géré par les
experts Neo4j
Déploiement entièrement
personnalisable par les services
professionnels Neo4j
Opération dans vos propres
infrastructures physiques ou
virtualisées
Database-as-a-Service
Cloud Managed
Services (CMS)
Pour des clouds privés ou
hybrides types
Bring-your-own-license
Contrôle complet de vos
environnements
Opération dans n’importe quel
Cloud du marché avec vos propres
comptes utilisateurs
Auto-hébergement
25. La base de données de graphes la
plus populaire du monde, dans un
service Cloud
Entièrement automatisé avec zéro
administration
Passez à l’échelle à la demande
dynamiquement
La Sécurité et la Fiabilité sans les soucis
Tarification à la consommation
25
26. Neo4j Aura : pour la meilleure expérience développeur
Le coeur open source de Neo4j soutenu par la plus forte communauté des graphes propose la meilleure expérience développeur pour
construire rapidement de riches applications basées sur les graphes
26
Facile
Démarre dans la minute
Mises à jour automatiques
A l’échelle à la demande
Zéro interruption
Puissant
Des requêtes rapides comme l’
éclair avec un moteur natif
Modèle de données flexible
“Tableau blanc”
Cypher - Expressif, efficace et
rapide
Pilotes pour la majorité des
langages de programmation
Fiable
Chiffrement point à point
Toujours allumé
Disponible à travers le globe
Auto-reparation, durable
Transactions ACID
Abordable
Payez à la consommation
Tarification basé sur la capacité
Facturation à l’heure
Coûts simples et prédictibles
27. Minka
Neo4j for ACH Transaction
Processing
Background
● Minka, a Colombian fintech startup, along with ACH Colombia
modernizing the country’s ACH payments system
● Enable real-time payments transactions with a new Blockchain
based system, Transferencias Ya
Business Problem
● Need to convert an outdated batch processed ACH to the new
system and scale
● Need a robust, durable solution with guaranteed ACID
transactions to build trust among users
Solution and Benefits
● Aura powers transaction records and references for
Transferencias Ya
● With Aura, day to day operations taken care of while system
reliably operates and scales
● Pilot with 8 banks successful, expanding to all 27 banks
supporting hundreds of complex transactions every second
28. Neo4j Cloud Managed Services (CMS)
Enterprise-class, white-glove managed services for day-to-day operations,
service and support of your Neo4j environment
Dedicated team,
always on-call
Advanced monitoring and
preventative maintenance
Enterprise-grade security
and compliance
24x7x365 remote services
and support
Public or Private Cloud
Deployments
Your data in your
infrastructure, fully
controlled versioning
29. The CMS Advantage
Focus on
Innovation
… while we manage
your day-to-day
infrastructure
operations
Achieve Faster
Time-to-value
… with experts
to manage your
environment from day
one. Minimize hiring,
in-house training, and
ramp-up.
Reduce your
Risk
… and meet your
security, compliance
and business continuity
needs with proven best
practices.
Accelerate your
Cloud Journey
… by enabling a fully
managed enterprise
cloud environment and
moving your production
Neo4j environment
within days.
31. Highly Valuable Connected Data Use Cases
Drive Enterprise Adoption
Network &
IT Operations
Fraud
Detection
Identity & Access
Management
Knowledge
Graph
Master Data
Management
Real-Time
Recommendations
32. Dun & Bradstreet
Neo4j for Tracking Beneficial
Ownership
Background
● Regulations and requirements around beneficial
ownership
● Needed to let B2B clients book new business promptly
via accelerated due diligence investigations
Business Problem
● Investigations call for highly trained staff, and this activity is
hard to scale. A single request might tie up key people for
10-15 days, resulting in lost revenue
Solution and Benefits
● Use Neo4j to quickly query historic relationships between
business owners and companies
● Query responses take milliseconds versus days of skilled
manual research
33. Adobe Behance
Social Network of 10M
Graphic Artists
Background
● Social network of 10M graphic artists
● Peer-to-peer evaluation of art and works-in-progress
● Job sourcing site for creatives
● Massive, millions of updates (reads & writes) to Activity Feed
● 150 Mongos to 48 Cassandras to 3 Neo4j’s!
Business Problem
● Artists subscribe, appreciate and curate “galleries” of works of their own
and from other artists
● Activities Feed is how everyone receives updates
● 1st implementation was 150 MongoDB instances
● 2nd implementation shrunk to 48 Cassandras, but it was still too slow and
required heavy IT overhead
Solution and Benefits
● 3rd implementation shrunk to 3 Neo4j instances
● Saved over $500k in annual AWS fees
● Reduced data footprint from 50TB to 40GB
● Significantly easier to introduce new features like, “New projects in your
Network”
34. US Army / Calibre
Systems
Equipment Logistics
Background
● US IT consulting firm helped US Army streamline equipment
deployments and maintenance spending
● Saving lives by improving the operational readiness of Army
equipment like tanks, radios, transports, aircraft, weaponry, etc.
Business Problem
● Needed to modernize procurement, budget and logistics processes for
equipment & spare parts
● Millions of connections among a tank’s bill-of-materials, for example
● Improve “what if” cost calculations when planning missions and troop
deployments
● Mainframe systems required over 60 man-hrs to calculate changes…
planning took too long
Solution and Benefits
● Shed cost estimation times by 88%
● Improved parts delivery timing and accuracy
● DBA labor required dropped by 77%
● Equipment TCO more predictable
● Safer soldiers
35. COMCAST
Xfinity xFi
Smart Home/ IoT
Background
● Largest Cable TV & Internet Provider in US with 3rd Largest
network on the planet
● xFi is consumer experience in 3M houses with internet, router,
devices, security, voice & telephony
Business Problem
● Integrate all experience in a smart home
● Create innovative ideas based on cross-platform and household member
preferences
● Add integrated value of xFinity triple play & quad-play services (internet,
VoIP, cable TV & home security)
Solution and Benefits
● Custom content per household member
● Security reminders (kids are home, garage left open)
● Serves millions of households
● Makes content recommendations based on occupant, time of day,
permissions and preferences
36. Caterpillar
Heavy Equipment
Manufacturing
Background
● Fortune 100 heavy equipment manufacturer
● 27 Million warranty & service documents parsed
Business Problem
● Improve maintenance predictability
● Need a knowledge base for 27 million warranty documents and
maintenance orders
● Graphs gather context for AI to identify ‘prime examples’ of connections
among parts, suppliers, customers and their mechanics anticipate when
equipment will need servicing and by whom
Solution and Benefits
● Knowledge graph created through Natural Language Processing (NLP) of
decades of historical service documents
● Common ontology for complaints, symptoms & parts
● Anticipates when equipment will need servicing
● Improves customer and brand satisfaction
● Maximizes lifespan and value of equipment
37. Meredith Inc.
Digital Media Identity
Resolution
Background
● Media conglomerate with $3.2 Billion revenue
● Owner of popular web properties including: People,
Travel+Leisure, Better Homes & Gardens
Business Problem
● Users are often anonymous across sites and devices with online cookies
that constantly change
● External data is expensive, hard to validate and quickly suffers from
cookie loss
● Poor understanding of visitor behavior reduces recommendation
effectiveness, leading to fewer clicks and less revenue
Solution and Benefits
● 612% Increase in visits tracked per profile
● 4.4 TB of data: +14 Bn nodes +20Bn relationships
● Graph algorithms to find data “clusters” that represent unique user
behavior
● Transformed 346M cookies to 163M unique users with richer & longer
lived profiles
● Connecting various data streams for continuous user identification
38. AstraZeneca
Patient Journey Analytics
Background
● Global pharmaceutical with $22.1Billion revenue
● Focus on oncology, cardiovascular, renal, metabolism, respiratory
Business Problem
● Complex diseases develop over years with many, many doctor visits, tests
and evolving diagnosis
● How to identify early warnings, intervene faster & improve outcomes
● No two patients are the same, so how are similarities found
Solution and Benefits
● Used Neo4j Graph Data Science Library to map and predict patient
journeys
● Kidney disease intervention project
● 3 yrs of visits, tests & diagnosis with 10’s of Bn of records
● Knowledge Graph, graph queries & algorithms
● Community detection to help find similarities over time
● Finding influence points where experienced physicians may be able to
guide and assist
39. 39
Neo4j Leadership and Commitment
First mover advantage and product maturity
Thriving ecosystem; world’s largest
graph community & partner network
Thought leadership and vision Deep IP that is difficult to replicate
Proven GTM success with Enterprise - referenceable case studies from
marquee customer base and track record of customer success, stickiness &
expansion
Runs everywhere – all major cloud
environments, hybrid & private clouds,
on-premise and OEM embedded
40. Prenez date :
- 16 Sept. Formation Neo4j les Basiques
- 9 Oct. Formation Modélisation Neo4j
www.neo4j.com/events
44. 2010 2011 2012 2013 2015 2017
Introduced
Cypher -
Leading
language for
graph queries
First open
source GA
version of
a property
graph
database
O’Reilly
Graph
Database —
first definitive
book for
graph
professionals
Introduced
labels to
simplify
graph
modeling
openCypher.org
open sourced
Cypher query
language as de
facto standard
Industry’s
1st Graph
Platform
Graph
Algorithms for
data scientists
Developer’s
Neo4j Desktop
2014
Visual Graph
Query
Browser
2016
Causal
Consistency
for Graphs
Neo4j—The Graph Innovator
2018 2019
O’Reilly Graph
Algorithms
Book
Neo4j Aura
GQL ISO
Standard
Project
Neo4j Bloom
visual discovery
Cypher for
Apache Spark
Cypher for
Gremlin
GQL Manifesto
2020
Neo4j 4.0
Neo4j for Graph
Data Science
BI Connector
45. 45
Adapt & Optimization
by Harnessing Connections
Hyper-
Personalization
Product Recommendations
Personalized Health Care
Media and Advertising
Better Decisions
Fraud Prevention
Network Analysis
Forecasting
Massive
Data Integration
360 view of Customers, Data
Compliance
Optimize Operations
Data Science
AI & ML
Behavior Prediction
Patient/Customer Journey
Disambiguation
Data Driven
Discovery & Innovation
Drug Discovery
Intelligence & Security
Product & Process Innovation
46. 46
Neo4j Graph Platform
Development &
Administration
Analytics
Tooling
BUSINESS USERS
DEVELOPERS
ADMINS Graph
Transactions
Data Integration
Discovery & Visualization
DATA
ANALYSTS
DATA
SCIENTISTS
Drivers & APIs
APPLICATIONS
AI
Cloud
Graph
Analytics
47. Neo4j — Changing the World
ICIJ used Neo4j to uncover the world’s largest
journalistic leak to date, The Panama Papers,
exposing criminals, corruption and extensive
tax evasion.
The US space agency uses Neo4j for their
“Lessons Learned” database to connect
information to improve search ability
effectiveness in space mission.
German Centre for Diabetes Research
(DZD) uses Neo4j to make research more
accessible with multiple perspectives as
well as for machine learning
Knowledge Graph for humans & MLFraud Detection Knowledge Graph for humans
48. eBay App for
Google Assistant
Online Retail
Background
● Personal shopping assistant
● Converses with buyer via text, picture and voice to provide
real-time recommendations
● Combines AI and natural language understanding (NLU) in Neo4j
Knowledge Graph
● First of many apps in eBay's AI Platform
Business Problem
● Improve personal context in online shopping
● Transform buyer-provided context into ideal purchase recommendations
over social platforms
● "Feels like talking to a friend"
Solution and Benefits
● 3 developers, 8M nodes, 20M relationships
● Needed high-performance traversals to respond to live customer
requests
● Easy to train new algorithms and grow model
● Generating revenue since launch
49. CAR
DRIVES
name: “Dan”
born: May 29, 1970
twitter: “@dan”
name: “Ann”
born: Dec 5, 1975
since:
Jan 10, 2011
brand: “Volvo”
model: “V70”
Latitude: 37.5629900°
Longitude: -122.3255300°
Nodes
• Can have Labels to classify nodes
• Labels have native indexes
Relationships
• Relate nodes by type and direction
Properties
• Attributes of Nodes & Relationships
• Stored as Name/Value pairs
• Can have indexes and composite indexes
• Visibility security by user/role
Neo4j Invented the Property Graph Model
MARRIED TO
LIVES WITH
OW
NS
PERSON PERSON
49
51. ● Operational workloads
● Analytics workloads
Real-time Transactional
and Analytic Processing
● Native property graph model
● Dynamic schema
Agility
● Cypher - Declarative query language
● Procedural language extensions
● Worldwide developer community
Developer Productivity
● Manage 10’s billions of nodes
● Run graph algorithms on billions of nodes
Scalability
Your Neo4j Advantage
Performance
● Index-free adjacency
● Millions of hops per second
● Interactive graph exploration
● Graph representation of data
Discovery and Visualization
52. Neo4j Services Organization
52
PROFESSIONAL SERVICES
Global team of graph experts deliver Speed-to-Value, Risk Reduction and Knowledge-transfer based
on best practices.
GRAPH ACADEMY
Education team develops and delivers wide of range of courses in multi-modal formats.
CUSTOMER SUCCESS
A global team that builds deep customer relationships to deliver superior customer
experience and outcomes.
CUSTOMER SUPPORT
World-class, SLA-based, 24x7x365 Neo4j enterprise product support.
SOLUTIONS
Our solution architects build tools, accelerators and pre-built solution frameworks to
enable customer speed-to-value.
INNOVATION LAB
A Design thinking approach to drive innovation through connected data.
53. Neo4j Solutions [accelerate adoption]
Solutions Mission
Ideate, market and support the sale and delivery of innovative, market-leading,
Neo4j-based Business Solutions for our Enterprise Customers and Partners
Customer Benefits
Lowers Risk and TCO
Speeds up POCs &
solution visualization for
internal selling
Rapid Time-To-Value,
reduces development &
testing time by 50%
Built on extensible &
customizable frameworks
supported by Neo4j
54. Patient
Journey
Human Capital ManagementFraud & AML
Framework
Supply Chain
Framework
Hive
Knowledge
Graph
• Content management
• Collaboration & reuse
• Analytical tools for increasing enterprise efficiency
• Workforce rebalancing & analysis
• Skills assessment
• Predict employee flight risk, plan successions, analyze
lifetime value
• Unintended drug efficacy
• Journey map & prediction
• At-risk population identification
• Procedure risk score
• Reduce false positives
• Find collaborators & rings
• Support compliance and
investigations
• Outbound supply chain logistics
• Route planning and network
analysis
55. Cypher
Workbench
Risk Management Keymaker
(Applied Analytics Pipeline)
• Cloud modeling environment
• Online and offline modes
• Collaboration features
• Model validation and constraints
• Investment / Credit / Party Risk Management
• Compliance (FRTB, BCBS 239, CCAR, BASEL)
• Faster decisions using suggestions / predictions
• Combine ML & Connected Data analysis into single analytics pipeline
• Hyper-Personalization
• Explainable scored results
• Highly performant & scalable architecture
Kettle/HOP
for Neo4j
• Privacy compliance
(GDPR, CCPA, LGPD, FCPL, …)
Privacy
Shield
• Fast visual data ingestion pipeline development
• Support for most popular data sources out of the box
• Templated best practice pipelines
• Maintainability of ingestion logic
• Citizen journey / 360
• Pseudo-anonymization