ユーザーグループから
- 2.3出たよ
- Graph Connect 2016 Europeをやるよ
グローバルでの導入事例
Neo4j 開発 Jim Webber 来日！
neo4jの人は日本に関心あるらしい
Overview
- 金融関係の紹介
- つまんない業界にどうやってNeo4jが入っていったのか
- 5つのアプリについて
- First-Party Fraud 金融の不正行為
- 自動車保険の不正行為
- 決済・ID関係
- なんか
- ガバナンス
First-Party Fraud
FirstParty 犯罪者当人がアカウント作って普通につかって不正行為をする。
クレジットカードの上限額をドンドン上げたりする。
これが組織化してきて問題になっている。
ヤバイ。
犯罪としては規模が多くてすごい。
Fraud Ring
問題なのは実際に存在する住所とかだから銀行からは普通の人にしか見えない。
段々段々おかしな感じになっていく。
あるとき一気にやって消えていく。
そんな手口。
住所使われた本人はなりすましに使われてて本人確認できない。
／(^o^)＼ﾅﾝﾃｺｯﾀｲ
今までの不正検知は二次元的なもので、ノーマルレンジから飛び出たものを止めるとかそういうことしかできなかった。
画一的な検知じゃあかん。
これを検知するには、もっと深い味方をする必要があって、これを可能にするのがグラフDBだ。
Cypherクエリでリスキーな人を見つける例
Whiplash for Cash
交通事故を利用した犯罪の検知に使ってる
決済系
CookieとかIPから判断してる。
Estyの例。
フィッシングされてる可能性があったりする。
パターンを見てやる。
マスタデータの管理
- Adidas
- 色んなデータベースを一つのグラフDBに統合して使った事例
- ICE
グラフの大きな特徴は三角関係
ガバナンス
Graph Connect 2015 報告会
性能がリニアに上がっていく。
ノードが増えてもまんま上がる。
データを管理することだけではなく、データとデータの関係を見るために使える。
何かが見える、何かに使える。
オンライン企業でもすげーグラフDB使ってる。
- Linked in
- Paypal
↓
レガシー企業にも広がってる
- Walmart
- シスコ
Neo4jユースケース
- リアルタイムレコメンデーション
- 導入案件多い。
- RDBでやるとJOINの嵐
- 今までのものだとリアルタイム性が非常に低い
- マスタデータ管理(MDM)
- 色んなものの管理
- 不正検知
- グラフ検索
- ネットワーク・ITT運用管理
- IDアクセス管理
- トラッキング
Neo4jスタートアッププログラム
小さいところだとNeo4j Enterpriseめっちゃ安く提供してる
Neo4j 2.3リリース
- 高速化
- クラスタの性能限界に挑戦
Dockerオフィシャルイメージ！
3.0の機能
- 統一した言語ドライバを出す。
- 2.xだと色んな選択肢があった。
- それぞれで表記方法に違いがあった
- 3.0で統一する
- Open Cypher
- Spark
- Oracle
これからは
今まではデータの時代。
これからはデータのつながりの時代。
概念的にどう違うのかを理解することが大事。
今まであるものは重視しつつ新しいものは取り入れる。
「つなげること」