La analítica de grafos ha tomado un valor predominante en diferentes áreas. En el plano de la investigación científica de campos tan profundos como la biología o la sociología cada día se ve una mayor participación de los datos analizados en grafos.

También es una realidad dominante en las áreas de trabajo de negocios, mercadotécnica y en el combate contra el fraude bancario, debido a que sus capacidades de modelado grafico de la información nos da un acercamiento directo con la realidad.

Es por esto que en tiempos recientes la analítica de datos se ha convertido en un requisito casi indispensable para los analistas de datos. Veamos cómo va esto y como Neo4J nos ayuda a potenciar al máximo este importante proceso de análisis de grafos.

Analitica de grafos realizable con Neo4j

Es bastante importante destacar que de forma visual un grafo de tamaño mediano o pequeño puede ser muy fácil de entender, a medida que este aumenta su tamaño y sus relaciones se

van transformando en un entramado complejo de aristas, su interpretación se hace más difícil.

Al encontrarnos con la necesidad de hacer un análisis de grafo, debemos evaluar varios factores para aplicar el método apropiado.

Es importante conocer qué queremos medir o analizar y en qué proporción. A continuación te describimos los análisis más comunes y que son realizables con Neo4J.

Path analysis

Este análisis se caracteriza por realizar una revisión de las características que puede llegar a tener una ruta entre dos nodos. El Path analysis nos permite conocer la distancia mínima entre dichos nodos. Este método analítico es muy útil para conocer los pasos que puede haber realizado un usuario al ingresar a un sitio web, hasta que realiza una compra de un producto.

De esta manera podemos optimizar las transiciones del consumidor por nuestro sitio de e-commerce y asegurar mejores resultados. Pero no queda solo acá, con este tipo de análisis también podemos ir hasta el fondo de cosas más complejas como los patrones de conducta de una persona que llega a cometer fraude.

Análisis de conectividad

El análisis de conectividad principalmente se implementa para conocer la fuerza de las relaciones entre datos. Este análisis nos ayuda a detectar relaciones mínimas o débiles entre nodos, siendo útil para detectar cuellos de botella en canales de comunicación o redes de suministro de logística.

Análisis de comunidades de datos: este es uno de los análisis más interesantes que podemos realizar con las bases de datos orientadas a grafos como Neo4J. En esta modalidad podemos estudiar a profundidad la distancia y la densidad del grafo y comparar los comportamientos de los nodos en un entorno de comunidad, lo que nos puede ayudar a detectar patrones preestablecidos como sospechosos. Es muy útil para la prevención de blanqueo de capitales.

Análisis de centralidad

Este modelo analítico nos ayuda a descubrir el grado de relevancia que puede tener un nodo determinado dentro de un grafo. Con el podemos descubrir la influencia que tiene el nodo en su entorno. Es un método muy atractivo para la analítica de redes sociales. Dependiendo de lo que necesitemos detectar contamos con diversas formas de analizar la centralidad dentro de un grafo.

Entre los métodos más conocidos y usados está el análisis de centralidad por intermediación, por cercanía y por valor propio. Adicionalmente a estos también podemos calcularlos a través de los métodos de centralidad armónica y centralidad de katz que son un poco más complejos.

Isoformismo de un Subgrafo

Este modelo de análisis nos ayuda a conocer cuales patrones estructurales dentro de un grafo se producen o repiten con mayor frecuencia. Este análisis puede ser muy útil en la detección de comportamiento fraudulento.

Se pueden establecer condiciones de alerta que al repetirse o recrearse dentro del conjunto de nodos, los sistemas automatizados de visualización de grafos emitan una alerta, como se puede realizar con Neo4J y Linkurious para advertir sobre el posible fraude a los analistas.

Incrustación de Grafos

Esta técnica es muy importante debido a que nos permite interpretar los nodos como vectores y ejecutar modelos de predicción de Machine Learning sobre el grafo. En la mayoría de los casos los modelos de predicción de Machine Learning son complejos de aplicar en un grafo debido a la estructuración normal de los grafos. Esta dificultad se disipa con este método por la vectorización de los nodos, permitiendo un mejor análisis

Analítica de grafos con Neo4J

Como hemos dicho en anteriores oportunidades, Neo4J nos presenta un conjunto de características y potencialidades que se pierden de vista. Es un motor de bases de datos orientados a grafos que aporta grandes ventajas en cuanto a manejo de volúmenes extremos de datos y puede cubrir con facilidad demandas de escalabilidad. Adicionalmente su vinculación con herramientas de visualización como Linkurious la convierten en una opción excepcional para analizar grafos.

La analítica de grafos desarrollada con esta herramienta nos permite entender y conocer a profundidad de las relaciones que existe entre los datos de forma clara. Con ello podemos ejecutar proyectos de gran valor en investigación de mercados, análisis de producción y logística y en la lucha contra el blanqueo de capitales.

Esperamos que esta información te ayude a profundizar un poco más sobre la importancia de los grafos.

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