目前，中國的電信行業(yè)蓬勃發(fā)展，產業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大，5G、物聯網和AI三駕馬車拉動整個行業(yè)的增長，孕育了各種各樣的市場機會。對電信公司來說，連接就是一切。但隨著服務的復雜性急劇上升，IT 越來越難以在確保高水平的客戶滿意度和留存率同時，管理日益復雜的網絡結構、多樣化的產品和捆綁包。
此外，激烈競爭和實時洞察對于確保高性能至關重要。雖然有大量數據可用于此，但數據點之間的關系和相關性并不容易辨別。
而這正是圖數據平臺發(fā)揮作用的地方，數據可以與無限數量的節(jié)點相連接。每個節(jié)點代表一個實體，例如人、地點、事物或類別。目的是揭示和預測人、流程和系統(tǒng)如何相互關聯。對于電信公司來說，圖數據平臺可以為他們提供顯著的競爭優(yōu)勢。
圖：Neo4j 亞太區(qū)副總裁尼克·沃拉
網絡管理
發(fā)現、捕捉和理解復雜的相互依賴關系是更有效地運行 IT 組織的核心。從優(yōu)化網絡到提供更有效的、安全相關的訪問，這些問題涉及一組復雜的相互依賴關系，這可能對管理帶來挑戰(zhàn)。
一旦將這些領域中的任何兩個或更多組合在一起，這種關系就很少是線性或分層的。傳統(tǒng)的關系型數據庫管理系統(tǒng)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(tǒng)分層模型的關系。
網絡也很少是靜態(tài)的。重組、人事變動、并購、開發(fā)新應用程序、淘汰舊應用程序以及持續(xù)的數據中心改進等時有發(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，則可以輕松對其進行調整。圖也可以增量構建，隨著時間的推移添加層以容納更多數據和更復雜的關系。
原因分析
當今電信網絡的復雜性使得查明網絡或基礎設施的問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性并對其進行建模。
IT 還可以幫助預測服務中斷。例如當設備必須進行停機維護。一家歐洲的電信公司希望尋求一種可在服務中斷之前預警客戶的方法。其之前的影響分析系統(tǒng)涉及大量的表格手動工作，成本高昂且容易出錯。而通過切換到圖數據平臺，該公司實現了更快的查詢、自定義的可視化模塊，及更復雜的根源分析。
更快的原型設計
在競爭激烈且創(chuàng)新至關重要的市場中，進行快速概念驗證和部署新功能及服務至關重要。借助圖數據平臺，電信公司可以使用反映當前業(yè)務的數據模型而非關系型數據庫，從而更快地進行原型設計。
此外，由于圖數據平臺可以輕松模擬現實生活，因此它為非技術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產品和服務開發(fā)了一個統(tǒng)一的數據庫，并帶有相關規(guī)則，以確保捆綁適當的服務。
通過在圖中映射其商業(yè)產品線層次結構，該電信公司能夠極大地提高其業(yè)務敏捷性和 IT 響應能力。圖數據平臺還通過向基層銷售人員提供實時信息來幫助優(yōu)化客戶服務。
改善的服務保障
關鍵信息通常是孤立的，需要時可能無法訪問。以前必須依賴于網絡和服務的碎片化視圖，通常是手動創(chuàng)建且往往不準確。
通過使用圖數據庫，具有單一統(tǒng)一基礎架構視圖的跨域依賴關系更容易可視化。這有助于提高服務保障。
服務保障需要性能和可預測性做支撐，例如實時監(jiān)控最終用戶體驗并進行自動響應。隨著 5G 和物聯網向網絡添加指數級數量的設備和數據，需要自動化提供服務及故障反應。所有這些問題都可以"繪制"。
因此，成功的電信公司正在利用全面實時的服務和基礎設施視圖，并著眼于最終用戶體驗、新服務創(chuàng)建和預測建模，實現新一代的服務保障。
Neo4j圖數據平臺為電信公司保駕護航
作為圖數據行業(yè)的領導者，Neo4j已幫助全球一些領先的電信公司通過部署圖數據平臺處理連接的數據挑戰(zhàn)，實現了性能和洞察雙提升，解決了傳統(tǒng)關系型數據庫無法解決的問題，從而助力電信公司獲得極大的競爭優(yōu)勢。
