Bases de données orientées graphes avec Neo4j

Ces dernières années, les besoins relatifs au traitement des données ont
évolué à un rythme soutenu. Les sites web aux millions d'utilisateurs (réseaux
sociaux, plates-formes de diffusion de contenus) sont à l'origine de l'essor
de la plus dynamique des familles de moteurs de données : le NoSQL.

#### Une base de données optimisée pour le big data

Parmi les bases de données NoSQL, celles orientées "graphes" connaissent un
succès fulgurant du fait de leur souplesse et de leur évolutivité extrême. Ne
reposant sur aucun schéma, un graphe peut accepter de nouveaux flux de données
sans nécessiter d'interventions lourdes. A l'heure où les sociétés ont compris
que la fusion de leurs silos de données (CRM, ERP, Web, etc.) est une
condition sine qua non pour créer de la valeur (solutions d'intelligence
prédictive, moteurs de recommandation), cette propriété du graphe se révèle
essentielle.

En considérant les relations entre objets comme des données de premier ordre,
de nouvelles perspectives d'exploration et d'analyse apparaissent et
favorisent la découverte d'informations inédites. L'absence de barrières
logiques ouvre également la porte à des modalités d'exploitation de la donnée
en profondeur, sans nuire aux performances. Installés depuis de nombreuses
années au coeur des infrastructures des géants du Web (Google, Facebook,
Linkedln), les graphes sont désormais accessibles au plus grand nombre grâce à
l'émergence des moteurs de graphes et notamment au leader du domaine : Neo4j.

#### Un ouvrage de référence sur Neo4j

Le présent ouvrage s'adresse à tous les publics confrontés au volet data d'un
projet informatique : développeurs, DSI, directeurs techniques, chefs de
projets, data miners et data scientists. Son objectif majeur est de vous aider
à identifier les projets informatiques qui gagneront à mettre en oeuvre un
graphe.

Après une introduction au concept de graphe et une présentation de Neo4j et de
son langage de requête (Cypher), le présent ouvrage illustre à l'aide
d'exemples concrets la puissance des graphes pour traiter des problèmes aussi
pointus que la recommandation et l'analyse de réseaux sociaux. Les grandes
étapes d'un projet data-driven reposant sur le graphe sont illustrées de la
conception à la mise en place de modèles prédictifs, en passant par
l'ingestion des données et l'analyse.

À qui s'adresse cet ouvrage ?

* Aux administrateurs de bases NoSQL de type graphe.
* Aux développeurs et architectes, pour mettre en pratique les concepts avec Neo4j.
* Aux data scientists qui trouveront avec les graphes un outil complémentaire pour concevoir leurs modèles.