{"id":26873,"date":"2024-06-17T10:19:50","date_gmt":"2024-06-17T08:19:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=26873"},"modified":"2024-06-06T10:38:03","modified_gmt":"2024-06-06T08:38:03","slug":"snowflake-und-neo4j-kooperieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=26873","title":{"rendered":"Snowflake und Neo4j kooperieren"},"content":{"rendered":"\n<p>Die Graph-Data-Science-L\u00f6sung von <a href=\"https:\/\/neo4j.com\/\">Neo4j<\/a> wird nativ in die &#8222;AI Data Cloud&#8220; von <a href=\"https:\/\/www.snowflake.com\/en\/\">Snowflake<\/a> integriert. Auf diese Weise erhalten Anwenderinnen und Anwender, die die Plattform von Snowflake nutzen, die M\u00f6glichkeit, direkt auf die Library von Neo4j zuzugreifen, einschlie\u00dflich ML-Tools und Graph Algorithmen. Sie k\u00f6nnen dann in der Snowflake-Umgebung, die sie ja bereits gewohnt sind, Graph-Funktionalit\u00e4ten nutzen, ohne dazu ihre Daten transferieren zu m\u00fcssen. Die Integration verfolgt demzufolge das Ziel, die administrativen H\u00fcrden und Komplexit\u00e4t zu verringern.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"500\" src=\"https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Clipboard_06-06-2024_01-1024x500.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-26875\" srcset=\"https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Clipboard_06-06-2024_01-1024x500.webp 1024w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Clipboard_06-06-2024_01-300x147.webp 300w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Clipboard_06-06-2024_01-768x375.webp 768w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Clipboard_06-06-2024_01-1536x751.webp 1536w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Clipboard_06-06-2024_01-1320x645.webp 1320w, https:\/\/www.sysbus.eu\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Clipboard_06-06-2024_01.webp 1686w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Screenshot: Sysbus<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<!--more-->\n\n\n\n<p>Au\u00dferdem soll f\u00fcr Kunden von Snowflake den Einsatz von Graphtechnologie vereinfacht werden. Gerade f\u00fcr KI\/ML, pr\u00e4diktive Analysen und GenAI-Anwendungen ist dieser einfache Einstieg entscheidend. Unternehmen k\u00f6nnen ihre sicheren, verwalteten Daten nativ in Snowflake nutzen, skalieren und sie mit den Graph-Analytics-Funktionen von Neo4j erweitern. Die dadurch gewonnen Erkenntnisse helfen, die Entscheidungsfindung in Unternehmen zu verk\u00fcrzen, Zeit und Ressourcen einzusparen und die Time-to-Value von Projekten zu beschleunigen.<\/p>\n\n\n\n<p>Die neuen Funktionen von Neo4j Graph Data Science in Snowflake Data Cloud sind ab sofort als Preview und \u00fcber Early Access-Zugang verf\u00fcgbar. Die allgemeine Verf\u00fcgbarkeit folgt im Laufe des Jahres \u00fcber den <a href=\"https:\/\/www.snowflake.com\/en\/data-cloud\/marketplace\/\">Snowpark Marketplace<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Weitere Informationen: <a href=\"https:\/\/neo4j.com\/\">Neo4j Graph Database &amp; Analytics | Graph Database Management System<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Graph-Data-Science-L\u00f6sung von Neo4j wird nativ in die &#8222;AI Data Cloud&#8220; von Snowflake integriert. Auf diese Weise erhalten Anwenderinnen und Anwender, die die Plattform von Snowflake nutzen, die M\u00f6glichkeit, direkt auf die Library von Neo4j zuzugreifen, einschlie\u00dflich ML-Tools und Graph Algorithmen. Sie k\u00f6nnen dann in der Snowflake-Umgebung, die sie ja bereits gewohnt sind, Graph-Funktionalit\u00e4ten nutzen, ohne dazu ihre Daten transferieren zu m\u00fcssen. 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