Note de tarification

Profil de tarification de Neo4j Graph Data Science

Neo4j Graph Data Science est un moteur de science des données et d'apprentissage automatique qui utilise les relations dans vos données pour améliorer les prédictions. Il s'intègre dans les écosystèmes de données d'entreprise afin que vous puissiez rapidement mettre en production davantage de projets de science des données.

Emplacement du siège

San Mateo, Californie, États-Unis

Catégorie :

Principaux enseignements

Algorithmes graphiques

Neo4j GDS fournit une vaste bibliothèque d'algorithmes de graphes pour l'analyse et l'exploration de données connectées. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour des tâches telles que la détection de communautés, l'analyse de centralité, la prédiction de liens, etc.

Bibliothèque de science des données graphiques :

La bibliothèque Neo4j Graph Data Science Library contient un ensemble d'algorithmes préconstruits qui peuvent être utilisés prêts à l'emploi, éliminant ainsi la nécessité pour les scientifiques des données de construire ces algorithmes à partir de zéro.

Interrogation en temps réel

Neo4j GDS supporte l'interrogation de graphes en temps réel pour une analyse interactive. Ceci est particulièrement utile dans des cas d'utilisation tels que la détection des fraudes, les systèmes de recommandation et l'analyse dynamique des réseaux où des décisions doivent être prises rapidement sur la base de données graphiques évolutives.

Aperçu du produit

Neo4j Graph Data Science (GDS) est un ensemble d'outils puissants qui permet aux scientifiques des données, aux analystes et aux développeurs d'exécuter des algorithmes de graphes avancés et d'effectuer des analyses de graphes en utilisant Neo4j, une base de données de graphes de premier plan. Neo4j GDS est conçu pour analyser les données graphiques afin de découvrir des modèles, des relations et des informations qui ne sont pas facilement visibles dans les bases de données relationnelles traditionnelles.

Les bases de données de graphes sont particulièrement utiles pour les applications qui impliquent des données connectées, telles que les réseaux sociaux, la détection des fraudes, les moteurs de recommandation, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, etc. Neo4j GDS étend les capacités de la base de données de graphes Neo4j en fournissant une gamme d'algorithmes de graphes et d'outils d'analyse pour aider les utilisateurs à obtenir des informations plus approfondies sur les réseaux et les relations complexes.

REGARDS

Notre point de vue sur la tarification de Neo4j Graph Data Science

Essai gratuit

Tarification de la consommation en fonction de la capacité

Plan gratuit

Modèles de tarification disponibles

Combien coûte Neo4j Graph Data Science ?

Payez pour la capacité de base de données provisionnée - pas de frais supplémentaires pour le stockage, le calcul, l'IO, le réseau ou les sauvegardes. Grâce au comptage horaire, les coûts sont faciles à modéliser et à prévoir.

AuraDB Professional

Créer des applications prêtes pour la production.
$65 /GB/mois (minimum 1GB cluster).

AuraDB Business Critical

Adapter les applications à l'usage de l'entreprise.
$146 /GB/mois (minimum 2GB cluster).

Ce que les utilisateurs disent de Neo4j Graph Data Science pricing

Dipak K.

Le support de Neo4j Aura est limité en termes de mémoire vive et de stockage, et son coût est trop élevé.

Saif U.

Neo4j GDS a été d'une valeur inestimable dans notre parcours ici à Basecamp Research. Nous avons pu exploiter les algorithmes proposés pour construire des pipelines de recherche de clients utiles. Ce processus aurait pris beaucoup plus de temps et de risques si nous avions tenté de construire manuellement la même infrastructure autour de nos données.

Sharath G.

Ce processus d'apprentissage peut nécessiter du temps et des efforts supplémentaires pour acquérir la maîtrise de l'utilisation efficace de l'outil.

Geraldene M.

Ce que j'apprécie le plus dans Neo4j Graph Data Science, c'est sa capacité à analyser et à interpréter efficacement des relations et des modèles complexes dans les données. GDS fournit une plateforme complète pour l'analyse en temps réel et par lots. En outre, son langage de requête graphique intuitif, Cypher, et ses outils de visualisation facilitent l'exploration et la compréhension des données correspondantes. Cela a considérablement amélioré l'efficacité et la profondeur de mes projets axés sur les données.

Verified User in Marketing and Advertising

Je travaille avec Neo4j Graph Data Science depuis de nombreuses années, et je recommanderais à tous ceux qui sont intéressés par le GDS et l'apprentissage automatique d'y jeter un coup d'œil. Que vous soyez débutant et que vous souhaitiez en savoir plus, vous pouvez commencer votre voyage ici, ou que vous soyez un data scientist expérimenté et que vous souhaitiez passer à l'échelle supérieure ou adopter une approche différente pour relever vos défis. Ils disposent d'une vaste bibliothèque pour démarrer rapidement, et l'évolutivité est infinie. Hautement recommandé !

Dipak K.

Le support de Neo4j Aura est limité en termes de mémoire vive et de stockage, et son coût est trop élevé.

Geraldene M.

Saif U.

Verified User in Marketing and Advertising

Sharath G.

Ce processus d'apprentissage peut nécessiter du temps et des efforts supplémentaires pour acquérir la maîtrise de l'utilisation efficace de l'outil.

Neo4j Graph Data Science Pricing Rating

Intégration de données : 4.8/5

Neo4j GDS s'intègre parfaitement à la base de données de graphes Neo4j, permettant aux utilisateurs d'exécuter des algorithmes de graphes directement sur leurs données de graphes sans avoir besoin d'exporter les données vers d'autres systèmes.

Déploiement : 4.8/5

Neo4j GDS peut être déployé dans le cadre de Neo4j Aura (la base de données en nuage entièrement gérée de Neo4j), ainsi que sur site ou dans des environnements en nuage privés.

Évolutivité : 4,9/5

Neo4j GDS est conçu pour une grande évolutivité, ce qui le rend adapté aux petits et grands ensembles de données. Il prend en charge le traitement des graphes à grande échelle, ce qui en fait un bon choix pour l'analyse des grands réseaux d'entreprise, des réseaux de médias sociaux, des données IoT, etc.

FAQ sur la tarification de Neo4j Graph Data Science

Dois-je savoir coder pour utiliser Neo4j Graph Data Science ?

Bien que Neo4j GDS soit conçu pour être accessible aux utilisateurs ayant différents niveaux d'expertise technique, des connaissances de base en programmation (par exemple, Python ou Cypher, le langage de requête de Neo4j) sont utiles pour tirer pleinement parti de ses capacités. De nombreux algorithmes sont accessibles via des scripts Python ou l'interface du navigateur Neo4j, ce qui le rend convivial pour les scientifiques et les analystes de données.

Comment Neo4j GDS s'intègre-t-il à Neo4j Database ?

Neo4j GDS est étroitement intégré à la base de données de graphes Neo4j, permettant aux utilisateurs d'exécuter des algorithmes de graphes directement sur les données stockées dans la base de données. Cela signifie que vous pouvez utiliser le même modèle de graphe et les mêmes données sans avoir à les exporter vers d'autres systèmes, ce qui rend le flux de travail plus efficace et rationalisé.

Neo4j GDS peut-il gérer des données graphiques à grande échelle ?

Oui, Neo4j GDS est conçu pour traiter des données graphiques à grande échelle. Il peut traiter des graphes comportant des millions, voire des milliards de nœuds et de relations. Le système est hautement évolutif et exploite le traitement distribué pour garantir que les performances restent élevées, même avec des ensembles de données complexes et volumineux.

Qu'est-ce qu'une projection de graphe dans Neo4j GDS ?

Une projection de graphe dans Neo4j GDS est un moyen de créer un sous-graphe ou une vue modifiée de vos données de graphe existantes pour une analyse spécifique. Cela vous permet de vous concentrer sur certains types de nœuds ou de relations (par exemple, uniquement les interactions avec les clients ou des types de transactions spécifiques) sans modifier les données du graphe sous-jacent. Les projections sont généralement utilisées pour adapter le graphe à des algorithmes ou des analyses spécifiques.