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“MATERIA OSCURA”
LAS RELACIONES, LA
DE SUS DATOS
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Durante los últimos años hemos vivido la 
explosión de los datos. Estos son claramen-
te el motor de la transformación digital de 
las empresas, y ya hemos visto que el que 
ha empezado antes a usarlos y el que lo ha 
hecho de la manera más eficaz es el que ha 
logrado despuntar en su sector.
La revolución de los datos ha implicado a la 
aparición de nuevas maneras de gestionar-
los y almacenarlos. Ya nunca más veremos 
las bases de datos relacionales como el 
almacén estándar que usan todas las apli-
caciones, ya sean transaccionales o analíti-
cas. Bien al contrario, el llamado “Polyglot 
Persistence” se ha hecho fuerte como la 
única manera de conseguir sobrevivir en 
este mar de datos que accionan el negocio. 
No se trata sólo de almacenar datos, sino de 
generar valor con ellos, y de proporcionarlos 
en tiempo real a las aplicaciones para dar 
servicios diferenciales a nuestros clientes.
Y sí … hablamos de datos, del tratamiento 
de los mismos, de la aplicación de Machine 
Learning, la Inteligencia Artificial y el Deep 
Learning … pero hay algo que tenemos 
delante de los ojos desde hace años y que 
no habíamos visto y obviamente no hemos
usado todavía: las RELACIONES.
Hasta ahora, los procesos analíticos se han 
basado en datos provenientes de tablas con 
millones de registros que se procesas en 
sistemas como R sobre motores de proce-
samiento paralelo como SPARK. Y esto está 
bien, pero las variables que se han tenido 
en cuenta se refieren sólo a datos discretos 
e información referida las entidades del 
negocio (Cliente, Cuenta, Proveedor, …), 
pero no hemos incluido variables que 
tengan que ver con las relaciones entre
estas entidades.
Las Relaciones son la Materia Oscura que 
une nuestros datos, tenemos muchas más 
relaciones entre los datos que datos propia-
mente dichos, y allí se origina una fuente de 
información de muchísimo valor para el 
negocio. Los hemos tenido delante de los 
ojos y no hemos sabido verlo.
En Graph Everywhere estamos
 especializados en Conectar sus datos 
y hacer que aflore a la superficie el 
valor oculto de estas relaciones.
¿Nos hemos dado cuenta de que las BBDD Relacionales no tienen relaciones? Como 
vemos en la siguiente imagen, tenemos 3 tablas … pero nada más, no hay relaciones. Las 
relaciones son algo inferido a través de los datos, pero no son ciudadanos de primer orden.
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Por el contrario, las BBDD nativas de grafo, 
dan a las Relaciones el mismo estatus de 
ciudadanía que a los datos en sí. Tenemos 
Nodos y Relaciones, que corresponden a 
Entidades del negocio y las Relaciones 
entre ellas. Los dos elementos existen 
físicamente en la base de datos, y este es el 
punto clave de todo el sistema.
La siguiente imagen muestra exactamente 
los mismos datos que las tablas anteriores. 
Aquí vemos que el Pedido se ha transfor-
mado en una relación entre Cliente y 
Producto. Incluso visualmente nos hemos 
dado cuenta que, por ejemplo, hay 2 perso-
nas que comparten el mismo email … 
¿serán la misma?
RELACIONAL VS GRAFO
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Cuanto más valor tenga para la solución el 
uso de las relaciones, más sentido tendrá 
usar neo4j como sistema gestor de los 
datos. Esto habitualmente se refiere a que 
cuando más complejo es el modelo de 
datos que rebe responder las preguntas del 
negocio, más valor se le saca usando un 
gestor de grafos.
Además, Neo4j soporta tanto usos Transac-
cionales como Analíticos. La siguiente 
imagen resume algunos de los casos de uso 
más habituales. Desde sistemas de reco-
mendación o motores de reglas de detec-
ción del blanqueo de capitales o el fraude, 
hasta gestión avanzada de operaciones IT, 
redes, … pasando por la personalización de 
la experiencia de usuario con contenido 
one-to-one en una plataforma digital. En el 
ámbito analítico, hay muchos algoritmos 
nativos de grafos, que neo4j implementa 
de manera nativa, y que se puede usar para 
apoyar las aplicaciones operacionales.
CASOS DE USO
Estamos especializados en llevar las solu-
ciones basadas en grafos desde su concep-
ción hasta la puesta en producción. Ayuda-
mos a las organizaciones a definir el caso de 
uso, crear los pilotos y pruebas de concepto 
que ayuden a ver el valor, a crear el modelo 
de datos del grafo que responde a la necesi-
dad y a implementar la solución hasta 
ponerla en servicio al negocio.
Apoyamos a su equipo técnico con works-
hops especializados y enfocados a cada 
necesidad, desde la capacitación de equi-
pos de desarrollo hasta los administradores 
de sistemas que deberán gestionar la esta-
bilidad de la plataforma.
NUESTROS SERVICIOS 
Y ESPECIALIDADES
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Los grafos son un nuevo paradigma en el tratamiento de la información. Empiece el 
camino cuanto antes, porque las ventajas competitivas que conseguirá se verán en muy 
poco tiempo. Encuentre el caso de uso que más impacte en el negocio, desarrolle un piloto 
que valide la solución tecnológica y empiece a sacar partido a esta materia oscura que une 
sus datos.
Neo4j es la mejor solución a estas necesidades, es una plataforma Open Source muy com-
pleta, con una gran implantación en el mercado, con un soporte muy completo para solu-
ciones corporativas y con una compañía como Graph Everywhere que le dará todo el 
soporte necesario para conseguir el éxito de la iniciativa.
CONCLUSIÓN
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