目前，中國的電信行業(yè)蓬勃發(fā)展，產(chǎn)業(yè)規模持續擴大，5G、物聯(lián)網(wǎng)和AI三駕馬車(chē)拉動(dòng)整個(gè)行業(yè)的增長(cháng)，孕育了各種各樣的市場(chǎng)機會(huì )。對電信公司來(lái)說(shuō)，連接就是一切。但隨著(zhù)服務(wù)的復雜性急劇上升，IT 越來(lái)越難以在確保高水平的客戶(hù)滿(mǎn)意度和留存率同時(shí)，管理日益復雜的網(wǎng)絡(luò )結構、多樣化的產(chǎn)品和捆綁包。

　　此外，激烈競爭和實(shí)時(shí)洞察對于確保高性能至關(guān)重要。雖然有大量數據可用于此，但數據點(diǎn)之間的關(guān)系和相關(guān)性并不容易辨別。

　　而這正是圖數據平臺發(fā)揮作用的地方，數據可以與無(wú)限數量的節點(diǎn)相連接。每個(gè)節點(diǎn)代表一個(gè)實(shí)體，例如人、地點(diǎn)、事物或類(lèi)別。目的是揭示和預測人、流程和系統如何相互關(guān)聯(lián)。對于電信公司來(lái)說(shuō)，圖數據平臺可以為他們提供顯著(zhù)的競爭優(yōu)勢。

圖：Neo4j 亞太區副總裁尼克·沃拉

　　發(fā)現、捕捉和理解復雜的相互依賴(lài)關(guān)系是更有效地運行 IT 組織的核心。從優(yōu)化網(wǎng)絡(luò )到提供更有效的、安全相關(guān)的訪(fǎng)問(wèn)，這些問(wèn)題涉及一組復雜的相互依賴(lài)關(guān)系，這可能對管理帶來(lái)挑戰。

　　一旦將這些領(lǐng)域中的任何兩個(gè)或更多組合在一起，這種關(guān)系就很少是線(xiàn)性或分層的。傳統的關(guān)系型數據庫管理系統不再適合管理這些連接，相比較，圖數據平臺則可以輕松捕捉不適合傳統分層模型的關(guān)系。

　　網(wǎng)絡(luò )也很少是靜態(tài)的。重組、人事變動(dòng)、并購、開(kāi)發(fā)新應用程序、淘汰舊應用程序以及持續的數據中心改進(jìn)等時(shí)有發(fā)生。而圖數據平臺在支持復雜和不斷變化的環(huán)境方面則更加靈活。

　　建模也更加容易。如果最初的數據模型不正確，則可以輕松對其進(jìn)行調整。圖也可以增量構建，隨著(zhù)時(shí)間的推移添加層以容納更多數據和更復雜的關(guān)系。

　　當今電信網(wǎng)絡(luò )的復雜性使得查明網(wǎng)絡(luò )或基礎設施的問(wèn)題所在變得異常困難。但是，圖數據庫可以輕松捕捉有助于診斷故障的相互依賴(lài)性并對其進(jìn)行建模。

　　IT 還可以幫助預測服務(wù)中斷。例如當設備必須進(jìn)行停機維護。一家歐洲的電信公司希望尋求一種可在服務(wù)中斷之前預警客戶(hù)的方法。其之前的影響分析系統涉及大量的表格手動(dòng)工作，成本高昂且容易出錯。而通過(guò)切換到圖數據平臺，該公司實(shí)現了更快的查詢(xún)、自定義的可視化模塊，及更復雜的根源分析。

　　在競爭激烈且創(chuàng )新至關(guān)重要的市場(chǎng)中，進(jìn)行快速概念驗證和部署新功能及服務(wù)至關(guān)重要。借助圖數據平臺，電信公司可以使用反映當前業(yè)務(wù)的數據模型而非關(guān)系型數據庫，從而更快地進(jìn)行原型設計。

　　此外，由于圖數據平臺可以輕松模擬現實(shí)生活，因此它為非技術(shù)人員提供了更好的工作基礎，從而在決策和項目簽署方面獲得高層的支持變得更加容易。

　　一家亞太電信公司使用圖數據平臺為每個(gè)產(chǎn)品和服務(wù)開(kāi)發(fā)了一個(gè)統一的數據庫，并帶有相關(guān)規則，以確保捆綁適當的服務(wù)。

　　通過(guò)在圖中映射其商業(yè)產(chǎn)品線(xiàn)層次結構，該電信公司能夠極大地提高其業(yè)務(wù)敏捷性和 IT 響應能力。圖數據平臺還通過(guò)向基層銷(xiāo)售人員提供實(shí)時(shí)信息來(lái)幫助優(yōu)化客戶(hù)服務(wù)。

　　關(guān)鍵信息通常是孤立的，需要時(shí)可能無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)。以前必須依賴(lài)于網(wǎng)絡(luò )和服務(wù)的碎片化視圖，通常是手動(dòng)創(chuàng )建且往往不準確。

　　通過(guò)使用圖數據庫，具有單一統一基礎架構視圖的跨域依賴(lài)關(guān)系更容易可視化。這有助于提高服務(wù)保障。

　　服務(wù)保障需要性能和可預測性做支撐，例如實(shí)時(shí)監控最終用戶(hù)體驗并進(jìn)行自動(dòng)響應。隨著(zhù) 5G 和物聯(lián)網(wǎng)向網(wǎng)絡(luò )添加指數級數量的設備和數據，需要自動(dòng)化提供服務(wù)及故障反應。所有這些問(wèn)題都可以"繪制"。

　　因此，成功的電信公司正在利用全面實(shí)時(shí)的服務(wù)和基礎設施視圖，并著(zhù)眼于最終用戶(hù)體驗、新服務(wù)創(chuàng )建和預測建模，實(shí)現新一代的服務(wù)保障。

　　作為圖數據行業(yè)的領(lǐng)導者，Neo4j已幫助全球一些領(lǐng)先的電信公司通過(guò)部署圖數據平臺處理連接的數據挑戰，實(shí)現了性能和洞察雙提升，解決了傳統關(guān)系型數據庫無(wú)法解決的問(wèn)題，從而助力電信公司獲得極大的競爭優(yōu)勢。