A hálózati adatok elemzése a digitalizáció és az Internet of Things (IoT) térnyerésével elengedhetetlenné vált. A hagyományos relációs adatbázisok korlátokba ütköznek a modern hálózatok komplexitásának kezelésében merev táblázatos szerkezetük és számítási korlátjaik miatt. Ezzel szemben a gráf-adatbázisok rugalmasabb megközelítést kínálnak az adatok közötti kapcsolatok csomópontok és élek általi modellezésével. Ez a cikk bemutatja, hogyan javítja a Neo4j gráf-adatbázis a hálózatokban végzett adatelemzést, különösen az IoT rendszerekben. A gyorsabb anomáliaérzékelés, a mintafelismerés és a fejlett prediktív modellek fejlesztése révén a Neo4j hozzájárul a döntéshozatali és előrejelzési folyamatok javításához. A cikk kiemeli a gráf-adatbázisok előnyeit, beleértve a gyors és rugalmas lekérdezések végrehajtását, valamint a bonyolult kapcsolatok hatékony kezelését. Valós példákon keresztül mutatja be a Neo4j alkalmazását, különböző algoritmusok segítségével tárva fel a hálózati adatok feldolgozási lehetőságeit.