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Inhaltlich beschäftigt sich das Projekt mit der Analyse großer Graphen wie Wikipedia, biologischer Netzwerke oder soziale Netzwerke um Informationen über Kunden und Wettbewerber, neue Behandlungsmethoden oder potenzielle Angriffe zu generieren. Derzeit verfügbare Graph-Datenbanken stoßen jedoch bei sehr großen Graphen an ihre Leistungsgrenzen und bieten keinen ausreichenden Support für typische Analyse-Workflows. Die in BIGGR entwickelte Kombination aus der KNIME Analytics Platform und Gradoop, einem in ScaDS entwickelten Framework zur verteilten Integration, Analyse und Speicherung sehr großer Graphen, bietet einen innovatien Ansatz zur benutzerfreundlichen und effizienten Analyse und Visualisierung von Big Graph Data. Die eigentliche Ausführung erfolgt transparent für die Nutzer auf skalierbaren Big-Data-Infrastrukturen, wobei Rückmeldung über Berechnungsfortschritte, Zwischenergebnisse und Analyseergebnisse direkt im Werkzeug visualisiert werden. Anhand eines Use-Cases zur Analyse der Zitationsbeziehungen von Patenten wurde der Ansatz demonstriert.