隨著移動互聯網的發(fā)展和企業(yè)數字化轉型的深入，社會正在快速數字化，個人、企業(yè)與信息的關聯更加密切。市場上對處理海量、復雜、關聯、多變的網狀數據的需求不斷增加，而傳統(tǒng)的大數據處理和關系型數據庫產品已經很難勝任這種海量復雜的分析需求。在這類場景下，圖數據庫成為眾多用戶的首選工具，在發(fā)現和分析數據間關聯關系方面，圖數據庫的性能遠遠高出傳統(tǒng)的數據管理和分析手段。目前，圖數據庫適用的應用場景正在不斷增多，在金融交易、征信、反欺詐、社交網絡、智能營銷、生物工程的使用需求大量涌現。
在此背景下，IDC發(fā)布了《IDC TechBrief：圖數據庫》（IDC TechBrief:Graph Databases,Doc#US46433020），這份報告著眼于全球圖形數據庫軟件市場，從最終用戶的視角對圖數據庫的用途、益處和使用風險做出了梳理，并給出了技術使用建議。
基于本次研究，IDC發(fā)現：
使用情況：從全球來看，圖數據的使用仍處于早期階段，市場飽和度不足5%。大多數用例是在銀行、金融服務以及能源部門。
用戶分布：由于目前缺乏相關的圖分析工具和人才，圖數據庫用戶往往集中在能夠自己獨立建立的圖分析的大型企業(yè)。通常服務于財務、營銷和運營部門。
應用場景：主要用例集中在欺詐檢測、人際關系分析（執(zhí)法部門）和預測分析（營銷和商業(yè)計劃）。
IDC數據管理軟件研究副總裁Carl Olofson表示，“不同種類的圖有不同的用途，屬性圖可用于發(fā)現異常行為，例如可疑數據訪問、信用卡欺詐、身份盜竊和惡意程序，而用傳統(tǒng)的分析方法很難檢測到這些行為。用于語義分析的圖有時被稱為‘語義圖譜’或‘知識圖譜’。它們通?？梢詳z取和描繪自然語言內容，用于查找關聯文檔或內容是否存在有意義的關系。在這些場景下，圖數據庫成為知識管理方面的關鍵工具。”
從長遠來看，中國領先的移動互聯網環(huán)境、巨大的社會和市場規(guī)模，未來對圖數據庫的應用需求將遠超其他國家，IDC將在2022年發(fā)布針對中國圖數據庫市場的專項研究，以期對中國圖數據庫市場的使用現狀、應用場景、市場生態(tài)、產品與技術等方面做出梳理。
