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数据科学家使用图形算法处理数据，再通过图将数据输入机器学习管道中，从而为机器学习模型和预测提供关系型信号。由此，图数据库成为机器学习管道中的核心部分。一直占有优势的传统关系型数据库在过去几十年的发展坚实且具有非凡的价值，是今日数据库技术的基础。而未来十年，将是图数据平台成为主流并大放异彩的十年，这 不仅引起了行业专家对图技术的重新思考，对于开发人员而言也是一件幸事。图技术为什么如此流行？归根结底的一个事实是世界的连接正变得越来越紧密，数据相互连接，不断变化和日益复杂且呈爆炸式增长。数据是什么？数据即是对世界的描述，世界连接无处不在，数据也越来越相互关联。以供应链为例，10 年前供应链应用并不是图数据库的用例。因为在当时任何生产实物产品的制造公司可能只拥有一个 2 到 3 个级别的供应链，关系型数据库完全能满足企业的需求。如果需要分析，加入2至3个节点即可。时至今日，制造业企业不仅业务分布广泛，横跨不同大陆，而且还要应对此起彼伏的突发事件，例如去年肆虐全球的新冠病毒，年初苏伊士运河阻塞导致航运中断一周等情况。制造业企业需要了解这种事件对供应链乃至业务产生的影响，拥有确保供应链安全的能力，行之有效的解决方案就是实现供应链数字化。如今，企业面临的数据分析不再是 2至3次的跳转挖掘，而是 20、30甚至40次跳转挖掘。