Les Big Data représentent depuis longtemps le point clé de la  numérisation progressive de notre société. Cependant, un surplus de données peut également  poser de nombreux problèmes : une croissance trop rapide en constante évolution et cela d’une manière peu structurée ce qui nécessite des solutions informatiques performantes pour pouvoir les analyser et les utiliser de manière efficace. 

La base de données orientée graphe est un modèle de base de données capable de gérer de nombreuses informations et ainsi un grand nombre de données. Elle apporte ainsi une réponse aux problèmes posés par la base de données relationnelle classique. En effet, un trop grand nombre de données ne peut être géré par une base de données classique. 

C’est pour cela que chez DCbrain nous utilisons des bases de données graphes,  également regroupées sous le terme NoSQL (« Not only SQL »)

Une question se pose ainsi : comment fonctionne une base de donnée graphe et pourquoi l’utiliser ?

 

Le fonctionnement des bases de données graphes :

Comme son nom l’indique, une base de données orientée graphe  est une représentation basée sur des graphes. Ces graphes permettent de représenter de manière lisible un grand nombre de données, des informations qui sont connectées les unes aux autres de manière complexe, ainsi que leurs relations les unes avec les autres.

Les graphes sont composés de nœuds, qui sont des entités ou des objets de données désignés et identifiables de manière unique, et d’arêtes, pouvant également êtres appelés “edges”. Ces dernières représentent les relations entre des “objets”. Visuellement, ces deux éléments sont respectivement représentés par des points et par des lignes. Les arêtes ont donc chacune un point de départ et point d’arrivée, tandis que chaque nœud a toujours un certain nombre de relations vers d’autres nœuds, qu’elles soient entrantes, sortantes ou non orientées. 

 

Le fonctionnement des requêtes dans une base de donnée graphe :

Lors de l’utilisation d’une base de données orientée graphe, de nombreuses requêtes peuvent être traitées. Cela est principalement dû au  fait qu’il n’y a pas de langage de requête standard et uniforme. Les bases de données orientées graphe mettent également en œuvre des algorithmes spécifiques pour accomplir leur mission essentielle : faciliter et accélérer les requêtes et le traitement  d’un grand nombre de données ou de données complexes. 

L’un des points forts de la base de données orientée graphe est que les relations sont stockées dans la base de données elle-même ce qui est extrêmement pratique quand on  a un grand nombre de données pour un réseau (logistique par exemple) ce qui est souvent le cas pour DCbrain. Cela permet une vitesse d’exécution et de traitement rapide pour tout type de requêtes. 

 

Quelle est l’utilité des bases de données graphe? 

Les bases de données orientées graphe ont la possibilité d’être utilisées sur tout type de réseau complexe ou non et pour n’importe quel flux physique. Elles permettent d’analyser des informations interconnectées, de comprendre, d’évaluer et d’exploiter les processus et les connexions. 

L’analyse des relations entre utilisateurs sur les réseaux sociaux (type Facebook ou encore LinkedIn) ou du comportement d’achat des clients dans les magasins en ligne sont des exemples concrets de l’utilisation de ce genre de base de données. Sur la base des différentes données et relations, des recommandations ciblées de produits ou de connexions de type « ami » peuvent ainsi être données et des réseaux de personnes ou de produits individuels peuvent être constitués. Dans la gestion de la supply chain, les bases de données orientées graphe permettent de suivre tous les processus, de la conception à la vente ou encore l’entreposage, ce qui est notamment réalisé par DCbrain dans son projet ITER avec Daher

Chez DCbrain, ces bases de données sont utilisées pour l’analyse des risques,  la détection d’anomalies, la prévision des flux, l’optimisation du réseau (trajet des transports par exemple) ou encore la prévisualisation du réseau.

 

Les avantages des bases de données graphe :

La force d’une base de données peut être principalement mesurée selon quatre critères : intégrité, performance, efficience et passage à l’échelle. La requête de données doit être plus rapide et plus simple, c’est là tout l’intérêt pour une base de donnée orientée graphe. Le nombre de données et leur complexité n’est pas un problème pour ce genre de bases de données contrairement aux bases de données dites traditionnelles, ce qui est la raison essentielle de leur utilisation chez DCbrain. 

De plus, les faits réels peuvent être stockés de manière naturelle  (catastrophes naturelles, aléas…)  avec le modèle de base de données orientée graphe. La structure utilisée est très similaire à la pensée humaine et rend donc les liens particulièrement compréhensible et utilisables. 

  

L’utilisation des bases de graphes chez DCbrain :

Le logiciel INeS de DCbrain combine  intelligence artificielle et bases  de graphes, car cela est plus efficace que de n’utiliser que de l’intelligence artificielle. Par exemple, un bon programme utilisant l’IA a besoin de beaucoup de données pré-existantes pour être efficace ; si on applique également  de la théorie des graphes, le programme aura besoin de moins de données. Les données de DCbrain sont stockées sous forme de graphe, car un graphe est parfait pour représenter un réseau (de gaz, transports etc) et que nous devons utiliser de nombreuses données pour des réseaux physiques complexes . De plus, nos bases de graphes nous permettent ainsi de créer des doubles digitaux, qui sont la clef de voûte de notre travail chez DCbrain.

 

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