RAG-databases, of “Random Access Graph” databases, zijn een gespecialiseerd type database die geoptimaliseerd zijn voor het verwerken en opslaan van grafengegevens. Ze zijn bijzonder nuttig in Big Data-scenario’s waar de relaties tussen gegevenspunten net zo belangrijk, zo niet belangrijker, zijn dan de gegevens zelf. Laten we enkele use cases bekijken waar het verwerken van enorme hoeveelheden data met RAG-databases aanzienlijke voordelen kan bieden.
Een van de meest voor de hand liggende use cases voor RAG-databases is in sociale netwerken. Sociale netwerken bestaan uit gebruikers die onderling verbonden zijn door vriendschaps-, volgers- of andere soorten relaties. Het efficiënt beheren van deze relaties kan een enorme uitdaging zijn wanneer er miljoenen of zelfs miljarden gebruikers zijn.
Bijvoorbeeld, Facebook gebruikt een grafendatabase genaamd TAO om efficiënt de relaties tussen zijn gebruikers te beheren en om zo snel mogelijk updates te leveren aan de nieuwsfeeds. Een traditionele relationele database zou een aanzienlijk hogere latency en lagere efficiëntie hebben voor dergelijke operaties.
In financiële instellingen, worden RAG-databases steeds vaker ingezet voor fraudedetectie. Frauduleuze activiteiten vertonen vaak patronen die zichtbaar worden in een graafstructuur. Bijvoorbeeld, meerdere rekeningen kunnen gekoppeld zijn aan hetzelfde IP-adres of dezelfde fysieke locatie, iets dat gemakkelijk te traceren is wanneer de gegevens als een graaf worden opgeslagen.
Een bekend voorbeeld is het gebruik van grafendatabases door banken om transacties in real-time te analyseren en verdachte patronen, zoals opeenvolgende geldopnames van verschillende locaties binnen een korte tijdspanne, te identificeren.
RAG-databases zijn ook nuttig in de transport- en logistieke sector voor routeoptimalisatie. Denk aan bedrijven zoals UPS of DHL die dagelijks miljoenen pakketten moeten leveren. Een grafendatabase kan helpen bij het bepalen van de meest efficiënte routes door rekening te houden met verkeersdata, leveringsschema’s en andere variabelen.
Analoog hieraan, gebruikt Google Maps een grafendatabase om de beste routes te berekenen door wegen en kruispunten als knooppunten en ribben in een graaf te modelleren.
Bedrijven zoals Amazon en Netflix maken gebruik van grafenanalyse om aanbevelingen te doen. Door gebruikers en producten te modelleren als knooppunten in een graaf en de interacties tussen hen (zoals productrecensies of kijkgeschiedenissen) als ribben, kunnen complexe aanbevelingsalgoritmen efficiënt uitgevoerd worden.
Amazon’s productenaanbevelingssysteem gebruikt bijvoorbeeld een combinatie van grafenanalyses en machine learning om de meest relevante producten voor elke individuele klant voor te stellen.
In de gezondheidszorg kunnen RAG-databases worden gebruikt om complexe relaties tussen genen, eiwitten en ziekten te analyseren. Dit kan bijvoorbeeld helpen bij de ontdekking van nieuwe geneesmiddelen of bij het beter begrijpen van genetische aandoeningen.
Het Human Genome Project levert een goed voorbeeld waarbij de enorme hoeveelheid genetische data wordt geanalyseerd met behulp van grafen om de onderlinge relaties tussen genen te begrijpen en zo nieuwe inzichten in menselijke ziekten te verkrijgen.
- Facebook’s TAO: https://www.usenix.org/conference/atc13/technical-sessions/presentation/bronson
- Fraud Detection in Banking: https://link.springer.com/article/10.1007/s10203-017-0209-3
- Route Optimization with Google Maps: https://research.google.com/pubs/archive/42257.pdf
- Amazon Recommendations: https://dl.acm.org/doi/10.1145/1924610.1924635
- Human Genome Project: https://www.genome.gov/human-genome-project
In samenvatting, RAG-databases bieden aanzienlijke voordelen in verschillende scenario’s die te maken hebben met het beheren en analyseren van complexe relaties binnen Big Data. Hun vermogen om efficiënt grafen te beheren maakt ze een essentieel hulpmiddel in moderne databeheerstrategieën.
