# Migliori soluzioni di database a grafo - Pagina 3 *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* I database a grafo utilizzano modelli di dati topografici per memorizzare i dati. Questi database collegano punti dati specifici (nodi) e creano relazioni (archi) sotto forma di grafi che possono poi essere estratti dall'utente tramite query. I nodi possono rappresentare clienti, aziende o qualsiasi dato che un'azienda scelga di registrare. Gli archi sono formati dal database in modo che le relazioni tra i nodi siano facilmente comprensibili per l'utente. Le aziende possono utilizzare i database a grafo quando estraggono dati e non vogliono perdere tempo a organizzarli in relazioni distinte. Le grandi imprese possono utilizzare query complesse per estrarre informazioni precise e dettagliate riguardanti i loro clienti e le informazioni sugli utenti o i dati di tracciamento dei prodotti, tra altri usi. Gli amministratori di database possono scalare valori di dati elevati e creare comunque modelli utilizzabili. Alcune aziende possono scegliere di eseguire un database RDF, un tipo di database a grafo che si concentra sul recupero di triple, o informazioni organizzate in una relazione soggetto-predicato-oggetto. Tipi simili di database includono strumenti di [database di documenti](https://www.g2.com/categories/document-databases), strumenti di [archiviazione chiave-valore](https://www.g2.com/categories/key-value-stores), strumenti di [database orientati agli oggetti](https://www.g2.com/categories/object-oriented-databases) e altro ancora. Gli sviluppatori che cercano una soluzione economica possono rivolgersi a [software di database gratuiti](https://learn.g2.com/free-database-software). Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria dei Database a Grafo, un prodotto deve: - Fornire archiviazione dei dati - Registrare e rappresentare i dati in uno schema topografico - Consentire agli utenti di recuperare i dati utilizzando un linguaggio di query ## How Many Database a grafo Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 68 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.48/5 - **New Reviews This Quarter**: 1 - **Buyer Segments**: Impresa 67% │ Piccola Impresa 33% - **Top Trending Product**: Elastic Stack (+0.018) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Database a grafo Products? **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 1,000+ Recensioni autentiche - 68+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Which Database a grafo Is Best for Your Use Case? - **Leader:** [Arango](https://www.g2.com/it/products/arango/reviews) - **Miglior performer:** [GraphJSON](https://www.g2.com/it/products/graphjson/reviews) - **Più facile da usare:** [Amazon Neptune](https://www.g2.com/it/products/amazon-neptune/reviews) - **Più in voga:** [Stardog](https://www.g2.com/it/products/stardog/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Neo4j Graph Database](https://www.g2.com/it/products/neo4j-graph-database/reviews) --- **Sponsored** ### Kintone Kintone è una piattaforma di applicazioni aziendali senza codice progettata per consentire agli utenti non tecnici di creare applicazioni, flussi di lavoro e database robusti su misura per i loro team e organizzazioni. Utilizzando un'interfaccia user-friendly che enfatizza i clic rispetto alla programmazione, Kintone consente agli individui di sviluppare applicazioni che semplificano i processi aziendali, migliorano la collaborazione su progetti e compiti e facilitano la reportistica di dati complessi con facilità. Questa piattaforma è particolarmente vantaggiosa per gli utenti aziendali che necessitano di soluzioni immediate senza la necessità di una conoscenza approfondita della programmazione. Kintone offre una vasta gamma di applicazioni predefinite che rispondono a vari casi d'uso, tra cui gestione delle relazioni con i clienti (CRM), gestione dei progetti, gestione dell'inventario e altro ancora. Questi modelli consentono agli utenti di partire subito e adattare le applicazioni alle loro esigenze specifiche, riducendo significativamente il tempo e lo sforzo necessari per implementare nuovi sistemi. Il pubblico target di Kintone include piccole e medie imprese, project manager, team leader e qualsiasi professionista che desideri ottimizzare il proprio flusso di lavoro senza fare affidamento sui dipartimenti IT o sviluppatori esterni. L'approccio senza codice democratizza lo sviluppo di app, consentendo agli utenti di diversi background di partecipare alla creazione di soluzioni che affrontano le loro sfide uniche. Questa inclusività favorisce una cultura dell'innovazione all'interno delle organizzazioni, poiché i membri del team possono contribuire con idee e miglioramenti basati sulle loro esperienze dirette. Le caratteristiche principali di Kintone includono dashboard personalizzabili, flussi di lavoro automatizzati e strumenti di collaborazione in tempo reale. Gli utenti possono progettare dashboard che forniscono una panoramica dei loro progetti e dati a colpo d'occhio, mentre i flussi di lavoro automatizzati aiutano a eliminare compiti ripetitivi, garantendo che i membri del team possano concentrarsi su attività di maggior valore. La piattaforma supporta anche la collaborazione in tempo reale, consentendo ai team di lavorare insieme senza problemi, condividere aggiornamenti e monitorare i progressi sui progetti senza la necessità di riunioni costanti o scambi di email. Kintone si distingue nella categoria delle piattaforme senza codice offrendo una soluzione flessibile e scalabile che cresce con le organizzazioni. La sua capacità di integrarsi con altri strumenti e servizi ne migliora ulteriormente la funzionalità, consentendo agli utenti di creare un ecosistema completo che soddisfi le loro esigenze aziendali in evoluzione. Fornendo una piattaforma potente ma accessibile per lo sviluppo di app, Kintone consente agli utenti di prendere il controllo dei loro flussi di lavoro e aumentare l'efficienza all'interno dei loro team. [Visita il sito web](https://www.g2.com/it/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=304&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=660&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=318&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=16406&secure%5Bresource_id%5D=304&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fit%2Fcategories%2Fgraph-databases%3Fpage%3D3&secure%5Btoken%5D=a9d611ce2c584e711f573c8d20a6a956cf80e675d566918e3e075160bc22e5ea&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.kintone.com%2Fhow-to-get-started-with-kintone2%2F%3Futm_campaign%3DG2%2520Ads%26utm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_term%3DGet%2520started%2520CTA&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Database a grafo Products in 2026? ### 1. [Aerospike Graph](https://www.g2.com/it/products/aerospike-graph/reviews) Aerospike Graph è un database a grafo distribuito ad alte prestazioni progettato per gestire e interrogare ampi dataset a grafo con velocità e scalabilità eccezionali. Costruito sulla solida base del database Aerospike, sfrutta il framework Apache TinkerPop per supportare calcoli complessi sui grafi. Aerospike Graph è ideale per applicazioni come customer 360, grafi di identità e rilevamento delle frodi, offrendo prestazioni in tempo reale anche a volumi di dati su scala aziendale. **Who Is the Company Behind Aerospike Graph?** - **Venditore:** [Aerospike](https://www.g2.com/it/sellers/aerospike) - **Anno di Fondazione:** 2009 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @aerospikedb (7,839 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2696852/ (306 dipendenti su LinkedIn®) ### 2. [BangDB](https://www.g2.com/it/products/iqlect-bangdb/reviews) BangDB è una piattaforma che fornisce una soluzione completa per il processo di analisi dei big data in tempo reale. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind BangDB?** - **Venditore:** [IQLECT](https://www.g2.com/it/sellers/iqlect) - **Sede centrale:** Bangalore, India - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa #### What Are BangDB's Pros and Cons? **Pros:** - Options (1 reviews) - Search Efficiency (1 reviews) - Visibility (1 reviews) **Cons:** - Difficult Learning (1 reviews) - Learning Difficulty (1 reviews) ### 3. [Data Graphs](https://www.g2.com/it/products/data-graphs/reviews) Il database di grafi di conoscenza più veloce e utilizzabile. Lancia prodotti intelligenti in tempi record. Data Graphs è la piattaforma di database di grafi di conoscenza aziendale più veloce, sia in termini di prestazioni che di velocità di configurazione e lancio. Modella, carica, esplora, integra e distribuisci con facilità. Non c'è bisogno di preoccuparsi della complessità tecnica. Una solida governance dei dati è integrata. **Who Is the Company Behind Data Graphs?** - **Venditore:** [Data Language](https://www.g2.com/it/sellers/data-language) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** London, GB - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datalanguage (14 dipendenti su LinkedIn®) ### 4. [Enterprise GraphQL Platform](https://www.g2.com/it/products/enterprise-graphql-platform/reviews) Grafbase è una piattaforma GraphQL progettata per gestire grafi federati in ambienti aziendali, attraverso sistemi distribuiti. Fornisce un gateway unificato che consente ai team di comporre API da più fonti di dati utilizzando una CLI dichiarativa, un modello di configurazione e un runtime estensibile. Grafbase include un registro degli schemi, controlli degli schemi, supporto per query persistenti e strumenti per lo sviluppo locale e l'automazione del deployment. Le estensioni consentono un'integrazione sicura con sistemi di terze parti e permettono l'adozione incrementale della federazione tra team e ambienti. Le capacità di sicurezza includono autenticazione, autorizzazione, token di accesso, firma dei messaggi e documenti fidati. I controlli del traffico come il rate limiting, i limiti delle operazioni e le regole di complessità delle query sono integrati. Grafbase supporta sia i deployment self-hosted che quelli gestiti nel cloud, con opzioni di configurazione avanzate progettate per supportare le pratiche di ingegneria della piattaforma, i controlli dell'infrastruttura e i modelli di governance SDLC. **Who Is the Company Behind Enterprise GraphQL Platform?** - **Venditore:** [Grafbase](https://www.g2.com/it/sellers/grafbase) - **Anno di Fondazione:** 2021 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Pagina LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/grafbase (13 dipendenti su LinkedIn®) ### 5. [Fluree](https://www.g2.com/it/products/fluree/reviews) Fluree è una piattaforma di gestione dei dati completa progettata per creare ecosistemi di dati sicuri, interoperabili e verificabili. Integrando la tecnologia blockchain con una struttura di database a grafo, Fluree garantisce l'integrità dei dati, facilita la condivisione fluida dei dati e supporta relazioni complesse tra i dati. Questo approccio consente alle organizzazioni di costruire sistemi di dati affidabili, collegati e componibili che possono scalare attraverso applicazioni, organizzazioni e dispositivi. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Fluree Core: Un database a grafo della conoscenza open-source che incorpora fiducia digitale, politiche di accesso basate sui dati e standard di dati collegati. Supporta diversi linguaggi di interrogazione, tra cui SPARQL, GraphQL, SQL e FlureeQL, e offre un controllo di accesso granulare. - Fluree Sense: Una pipeline guidata dall'IA che acquisisce, classifica e gestisce dati strutturati, trasformando i dati aziendali grezzi in record d'oro semantici. Automatizza i processi di scoperta, pulizia e mappatura dei dati, migliorando la qualità e l'interoperabilità dei dati. - Fluree CAM: Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per classificare e taggare automaticamente le risorse digitali non strutturate, convertendole in contenuti organizzati e semanticamente ricchi. - Fluree ITM: Consente la creazione e la manutenzione di vocabolari controllati, da tassonomie semplici a ontologie complesse, facilitando la modellazione e la gestione coerente dei dati. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Fluree affronta le sfide dei silos di dati, della sicurezza e dell'interoperabilità fornendo una piattaforma unificata che incorpora fiducia e governance direttamente nel livello dei dati. Le organizzazioni possono sfruttare Fluree per: - Garantire l'Integrità e la Sicurezza dei Dati: Combinando la tecnologia blockchain con un database a grafo, Fluree offre un'archiviazione dei dati a prova di manomissione e un controllo di accesso granulare, garantendo che i dati rimangano sicuri e verificabili. - Facilitare la Condivisione Fluida dei Dati: Il supporto di Fluree per gli standard di dati collegati e la sua architettura componibile consentono alle organizzazioni di abbattere i silos di dati, permettendo una condivisione efficiente dei dati tra applicazioni, dipartimenti e partner esterni. - Migliorare la Qualità e l'Interoperabilità dei Dati: Attraverso strumenti guidati dall'IA come Fluree Sense e Fluree CAM, le organizzazioni possono automatizzare la pulizia, la classificazione e la mappatura dei dati sia strutturati che non strutturati, risultando in asset di dati di alta qualità e interoperabili. - Supportare Analisi Avanzate e Iniziative di IA: La struttura del database a grafo della conoscenza di Fluree e le sue capacità semantiche forniscono una solida base per analisi avanzate, apprendimento automatico e applicazioni di IA, consentendo alle organizzazioni di ottenere approfondimenti più profondi e stimolare l'innovazione. Integrando queste caratteristiche, Fluree consente alle organizzazioni di costruire ecosistemi di dati intelligenti che sono sicuri, scalabili e pronti a soddisfare le esigenze della gestione e dell'analisi dei dati moderni. **Who Is the Company Behind Fluree?** - **Venditore:** [Fluree](https://www.g2.com/it/sellers/fluree) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Winston Salem, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fluree-pbc/ (50 dipendenti su LinkedIn®) ### 6. [Gemini Data](https://www.g2.com/it/products/gemini-data/reviews) Gemini Enterprise è una piattaforma cloud-native, no-code progettata per integrare senza soluzione di continuità l'AI generativa con i dati aziendali critici della tua organizzazione. Creando uno strato contestuale sopra le fonti di dati esistenti, consente un rapido processo decisionale attraverso un'esperienza AI sicura e affidabile. Questa piattaforma user-friendly permette sia agli utenti tecnici che non tecnici di connettere, gestire e analizzare i dati senza la necessità di competenze IT specializzate, accelerando l'adozione di intuizioni guidate dall'AI in tutta l'azienda. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Connettività Dati: Connetti facilmente a varie fonti di dati aziendali, inclusi vendite, finanza, prodotti, catena di approvvigionamento e sicurezza, facilitando un'integrazione dati completa. - Interfaccia No-Code: Utilizza un ambiente guidato da wizard, no-code che semplifica l'importazione e la modellazione dei dati, eliminando la necessità di codifiche complesse o linguaggi di query. - Creazione di Strato Semantico: Sviluppa una comprensione semantica dei tuoi dati per migliorare l'accuratezza, la specificità e la spiegabilità, riducendo così le allucinazioni dell'AI. - AI Generativa Agnostica: Applica i più recenti modelli di AI generativa ai tuoi dati aziendali senza richiedere competenze di machine learning, fine-tuning o formazione aggiuntiva. - Assistente AI Aziendale: Interagisci con un assistente AI capace di rispondere a domande relative al business e generare report analitici, semplificando i processi di recupero delle informazioni e di reporting. Valore Primario e Problema Risolto: Gemini Enterprise affronta la sfida di integrare l'AI generativa nelle infrastrutture aziendali esistenti fornendo una piattaforma semplice, sicura ed efficiente. Consente alle organizzazioni di sfruttare le capacità dell'AI senza le complessità tipiche associate all'integrazione dei dati e all'addestramento dei modelli. Abilitando un rapido dispiegamento e un'ampia adozione, Gemini Enterprise migliora i processi decisionali, aumenta l'efficienza operativa e offre un maggiore ritorno sugli investimenti in AI. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Gemini Data?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Gemini Data?** - **Venditore:** [Gemini Data](https://www.g2.com/it/sellers/gemini-data) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** Greenbrae, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gemini-data-inc (29 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Mid-Market, 50% Piccola impresa ### 7. [Graph Story](https://www.g2.com/it/products/graph-story/reviews) Graph Story fornisce database a grafo, applicazioni e soluzioni come servizio. **Who Is the Company Behind Graph Story?** - **Venditore:** [Graph Story](https://www.g2.com/it/sellers/graph-story) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Memphis, US - **Twitter:** @graphstoryco (584 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/graph-story/ (6 dipendenti su LinkedIn®) ### 8. [IBM Compose for JanusGraph](https://www.g2.com/it/products/ibm-compose-for-janusgraph/reviews) JanusGraph è un database a grafo scalabile ottimizzato per l'archiviazione e l'interrogazione di dati altamente interconnessi e ti offre un recupero dati semplice ed efficiente da strutture complesse. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate IBM Compose for JanusGraph?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind IBM Compose for JanusGraph?** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (709,223 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 9. [Macrometa](https://www.g2.com/it/products/macrometa/reviews) Macrometa è una piattaforma cloud iper-distribuita che presenta una Rete Dati Globale (GDN) e PhotonIQ, una Rete di Consegna Edge potenziata dall'IA. Con oltre 175 punti di presenza (PoP) in tutto il mondo, Macrometa consente alle imprese di costruire app e API in tempo reale che memorizzano, elaborano e servono dati in millisecondi agli utenti a livello globale. PhotonIQ: Servizi Edge Guidati dall'IA PhotonIQ, la suite di servizi edge di Macrometa, sfrutta l'IA e il machine learning per offrire esperienze digitali più veloci, efficienti e sicure in vari settori, tra cui eCommerce, Gaming e Servizi Finanziari. I principali servizi PhotonIQ includono: Performance Proxy (P3): Migliora i Core Web Vitals e ottimizza le risorse web Prerendering Dinamico: Migliora la velocità del sito e la SEO Sale d'Attesa Virtuali: Gestisce scenari di traffico elevato Fingerprinting Digitale: Consente il tracciamento degli utenti preservando la privacy Prestazioni Senza Pari La piattaforma di Macrometa garantisce tempi di risposta globali P90 inferiori a 50ms, con la capacità di fornire risultati in meno di 50ms a livello globale. Queste prestazioni ultra-veloci possono aumentare significativamente le conversioni, con incrementi fino al 72% riportati per miglioramenti delle prestazioni delle app. Conveniente ed Amichevole per gli Sviluppatori L'architettura efficiente di Macrometa riduce tipicamente la spesa cloud del 50% o più rispetto ai fornitori tradizionali. La piattaforma accelera i cicli di sviluppo, consentendo alle imprese di implementare i servizi AI di PhotonIQ all'edge in 60 giorni o meno. Gli sviluppatori possono sfruttare l'API di Macrometa in qualsiasi linguaggio di programmazione, facilitando lo sviluppo rapido di prodotti e il dispiegamento di funzionalità senza richiedere competenze nei sistemi distribuiti. Combinando tecnologia all'avanguardia con facilità d'uso, Macrometa consente alle aziende di offrire esperienze utente eccezionali, aumentare il traffico organico e ottenere miglioramenti sostanziali nelle prestazioni web e nella sicurezza. **Who Is the Company Behind Macrometa?** - **Venditore:** [Macrometa](https://www.g2.com/it/sellers/macrometa) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Palo Alto, US - **Twitter:** @macrometa (397 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/macrometa-corporation (54 dipendenti su LinkedIn®) ### 10. [mapgraph](https://www.g2.com/it/products/mapgraph/reviews) mapgraph ha un database di base in memoria per memorizzare mappe collegate in Clojure e ClojureScript **Who Is the Company Behind mapgraph?** - **Venditore:** [mapgraph](https://www.g2.com/it/sellers/mapgraph) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 11. [OrigoDB](https://www.g2.com/it/products/origodb/reviews) OrigoDB ti consente di costruire sistemi di alta qualità, critici per la missione, con prestazioni in tempo reale a una frazione del tempo e del costo. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind OrigoDB?** - **Venditore:** [OrigoDB](https://www.g2.com/it/sellers/origodb) - **Anno di Fondazione:** 1989 - **Sede centrale:** EDINBURGH, GB - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/origo-services-ltd/?originalSubdomain=uk (160 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 12. [Relay Framework](https://www.g2.com/it/products/relay-framework/reviews) Relay è progettato per alte prestazioni a qualsiasi scala. Relay rende la gestione del recupero dei dati semplice, che la tua app abbia decine, centinaia o migliaia di componenti. E grazie al compilatore incrementale di Relay, mantiene la velocità di iterazione elevata anche quando la tua app cresce. **Who Is the Company Behind Relay Framework?** - **Venditore:** [Relay.dev](https://www.g2.com/it/sellers/relay-dev) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 13. [SAP Knowledge Graph](https://www.g2.com/it/products/sap-knowledge-graph/reviews) Guida processi aziendali ad alte prestazioni con l'IA che comprende il contesto completo dei tuoi dati. **Who Is the Company Behind SAP Knowledge Graph?** - **Venditore:** [SAP](https://www.g2.com/it/sellers/sap) - **Anno di Fondazione:** 1972 - **Sede centrale:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,228 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NYSE:SAP ### 14. [Sparksee](https://www.g2.com/it/products/sparksee/reviews) Sparksee (precedentemente noto come DEX) è un database a grafo che rende compatibili spazio e prestazioni con un ingombro ridotto e un'analisi rapida di grandi reti. **Who Is the Company Behind Sparksee?** - **Venditore:** [Sparsity Technologies](https://www.g2.com/it/sellers/sparsity-technologies) - **Anno di Fondazione:** 2010 - **Sede centrale:** Barcelona, ES - **Twitter:** @SparsityTech (874 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sparsity-technologies/ (14 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 15. [ThingSpan enterprise graph and data fusion platform](https://www.g2.com/it/products/thingspan-enterprise-graph-and-data-fusion-platform/reviews) ThingSpan è una piattaforma distribuita di livello enterprise, massivamente scalabile, progettata per l'analisi dei grafi e la scoperta in tempo reale delle relazioni. Consente alle organizzazioni di analizzare le connessioni tra più fonti di dati in tempo reale, facilitando la navigazione rapida e la ricerca di schemi all'interno di dataset complessi. Integrandosi con tecnologie open-source standard del settore come Apache Spark, Kafka, YARN e Hadoop, ThingSpan garantisce una scalabilità economica su cluster di commodity. La sua architettura supporta sia dati strutturati che non strutturati, permettendo l'analisi immediata dei dati in streaming da sensori IoT e altre fonti, fornendo così intuizioni tempestive e intelligenza azionabile. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Analisi dei Grafi in Tempo Reale: Facilita la scoperta immediata di relazioni e schemi all'interno dei dati, permettendo decisioni rapide. - Integrazione con Tecnologie Open-Source: Funziona senza problemi con Apache Spark, Kafka, YARN e Hadoop, garantendo compatibilità e scalabilità. - Supporto per Dati Strutturati e Non Strutturati: Capace di ingerire e analizzare diversi tipi di dati da varie fonti, inclusi dispositivi IoT. - Prestazioni ad Alta Velocità: Organizza i dati in oggetti del mondo reale, eliminando le inefficienze associate ai database relazionali tradizionali e supportando volumi di dati oltre il livello petabyte. - Ingestione e Analisi Parallele: Consente la raccolta e l'analisi simultanea dei dati, riducendo la latenza e migliorando la reattività. Valore Primario e Problema Risolto: ThingSpan affronta la sfida di scoprire relazioni e schemi nascosti all'interno di dataset vasti e complessi in tempo reale. Fornendo una piattaforma scalabile ed efficiente per l'analisi dei grafi, consente alle organizzazioni di trasformare rapidamente i dati grezzi in intuizioni significative. Questa capacità è cruciale per le applicazioni che richiedono un'interpretazione immediata dei dati in streaming, come quelle che coinvolgono sensori IoT, dove un'analisi tempestiva può portare a decisioni proattive e vantaggi competitivi. **Who Is the Company Behind ThingSpan enterprise graph and data fusion platform?** - **Venditore:** [Objectivity](https://www.g2.com/it/sellers/objectivity) - **Anno di Fondazione:** 1988 - **Sede centrale:** San Jose, US - **Twitter:** @objectivitydb (1,942 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/objectivity (21 dipendenti su LinkedIn®) ### 16. [Vaticle](https://www.g2.com/it/products/vaticle/reviews) Vaticle è un team di persone guidate da uno scopo: risolvere i problemi più complessi del mondo, attraverso l'ingegneria della conoscenza. Siamo gli inventori del database di conoscenza Grakn e del linguaggio di interrogazione Graql. La nostra tecnologia aiuta le organizzazioni in vari settori, tra cui le Scienze della Vita, la Difesa e Sicurezza, i Servizi Finanziari e la Robotica, a costruire sistemi intelligenti che crediamo cambieranno il mondo. **Who Is the Company Behind Vaticle?** - **Venditore:** [vaticle](https://www.g2.com/it/sellers/vaticle) - **Anno di Fondazione:** 2021 - **Sede centrale:** London, GB - **Twitter:** @GraknLabs (16 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/typedb (22 dipendenti su LinkedIn®) ### 17. [Vertexdb](https://www.g2.com/it/products/vertexdb/reviews) Vertex è un database a grafo ad alte prestazioni che supporta la raccolta automatica dei rifiuti, costruito su libevent e tokyocabinet. **Who Is the Company Behind Vertexdb?** - **Venditore:** [Vertexdb](https://www.g2.com/it/sellers/vertexdb) - **Sede centrale:** Newcastle Upon Tyne, - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 18. [xtendr](https://www.g2.com/it/products/xtendr/reviews) xtendr facilita la condivisione sicura dei dati e la collaborazione tra team, dipartimenti e organizzazioni, generando potenti intuizioni senza mai compromettere la privacy. Utilizzando una combinazione delle migliori tecnologie di miglioramento della privacy (PETs) sul mercato, xtendr consente ai partecipanti di condividere in modo sicuro i dati con fornitori di analisi esterni, nonché di unire i loro dataset per apprendere da una gamma più ampia di informazioni, il tutto senza mai esporre informazioni personali o sensibili. Con applicazioni in settori come la sanità, la finanza e la produzione, xtendr consente ai collaboratori di combinare dataset per una ricerca avanzata, analisi del pubblico, rilevamento di modelli e tendenze, e altro ancora. **Who Is the Company Behind xtendr?** - **Venditore:** [xtendr](https://www.g2.com/it/sellers/xtendr) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Budapest, HU - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/xtendr (10 dipendenti su LinkedIn®) ## What Is Database a grafo? [Software per l'infrastruttura IT](https://www.g2.com/it/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Database a grafo? - [Database Documentali](https://www.g2.com/it/categories/document-databases) - [Database Chiave-Valore](https://www.g2.com/it/categories/key-value-databases) - [Fornitori di Database come Servizio (DBaaS)](https://www.g2.com/it/categories/database-as-a-service-dbaas) --- ## How Do You Choose the Right Database a grafo? ### Cosa Dovresti Sapere sui Database a Grafo ### Cosa sono i Database a Grafo? I database a grafo sono progettati per rappresentare le relazioni (_archi_) tra punti dati (_nodi_). Meno rigidi strutturalmente rispetto ai database relazionali, i database a grafo permettono ai nodi di avere una moltitudine di archi; cioè, non c'è limite al numero di relazioni che un nodo può avere. (Un esempio di questo è nella sezione seguente.) Inoltre, ogni arco può avere molteplici caratteristiche che lo definiscono. Non c'è un limite formale—né una standardizzazione—su quanti archi ogni nodo possa avere, né su quante caratteristiche un arco possa avere. I database a grafo possono anche contenere molti pezzi di informazione diversi che non sarebbero necessariamente correlati normalmente. Ogni nodo è definito da pezzi di informazione chiamati _proprietà_. Le proprietà potrebbero essere nomi, date, numeri di identificazione, descrittori di base o altre informazioni—qualsiasi cosa che descriva il nodo stesso. I nodi sono connessi da archi, che possono essere _diretti_ o _indiretti_. Come nella teoria dei grafi matematica, un arco indiretto è _bidirezionale_; cioè, una relazione può essere portata dal nodo A al nodo B, e dal nodo B al nodo A. Un arco diretto, tuttavia, ha significato solo in una direzione, diciamo dal nodo B al nodo A. Vantaggi Chiave dei Database a Grafo - Organizzare una varietà di dati senza strutture rigide - Offrire scalabilità e adattamento flessibili intrinsecamente - Descrivere simultaneamente numerose caratteristiche delle relazioni dei dati ### Perché Usare i Database a Grafo? I database a grafo sono ideali per memorizzare e recuperare informazioni che sono indipendenti ma correlate in molti modi. Ad esempio, supponiamo che un utente voglia mappare un gruppo di amici. Ogni amico sarebbe un nodo, con archi tra ogni amico con una caratteristica "amici". Ma, supponiamo che due di quegli amici siano colleghi di lavoro; allora, il loro arco avrebbe anche una caratteristica "colleghi". Gli archi possono ottenere ulteriori definizioni aggiungendo interessi comuni, esperienze personali, e così via. Poiché i database a grafo sono, per progettazione, più adatti a organizzare ampi set di dati attraverso i quali non ci sono relazioni uniformi o tipi di dati, possono essere strumenti inestimabili per la mappatura sociale, la gestione dei dati master, la creazione di grafi di conoscenza/ontologia, la mappatura delle infrastrutture, i motori di raccomandazione e altro ancora. Un'azienda potrebbe impostare ogni nodo come uno dei loro prodotti, e lasciare che gli archi disegnino relazioni di raccomandazione basate su quale prodotto un consumatore potrebbe acquistare. Potrebbe anche mappare le relazioni tra contatti, dipartimenti e altro. I database a grafo sono flessibili e scalabili per progettazione, quindi un utente aziendale non avrebbe bisogno di conoscere un caso d'uso esatto o completo per un database a grafo prima di crearlo. Espandere un database a grafo è una questione di aggiungere nuovi nodi e qualsiasi potenziale arco che potrebbe essere associato a loro. ### Chi Usa i Database a Grafo? Come altri database, i database a grafo sono principalmente mantenuti da un amministratore di database o da un team. Detto ciò, a causa della loro ampia copertura, i database a grafo sono spesso accessibili da diverse organizzazioni all'interno di un'azienda. Sviluppo, IT, fatturazione e altro avrebbero tutti validi motivi per aver bisogno di accedere ai database a grafo, a seconda dei loro usi assegnati all'interno dell'azienda. ### Caratteristiche dei Database a Grafo Le soluzioni di database a grafo avranno tipicamente le seguenti caratteristiche. Creazione e manutenzione del database — I database a grafo permettono agli utenti di costruire e mantenere facilmente un database. Operazioni CRUD — Un acronimo per _creare, leggere, aggiornare e cancellare_, le operazioni CRUD delineano le operazioni di base di molti database. I database a grafo dovrebbero essere in grado di eseguire queste operazioni e di solito possono con capacità simile al tipo di database più noto orientato a CRUD, il relazionale. Scalabilità e flessibilità — I database a grafo possono crescere ed espandersi con i requisiti aziendali. A differenza di alcune altre soluzioni di database, possono scalare più rapidamente con meno preoccupazioni riguardo all'organizzazione rigorosa dei dati, affidandosi invece allo sviluppo di relazioni tra nuovi ed esistenti nodi. Query semplificate — I database a grafo possono saltare alcune complessità di query più grandi, bypassando cose come chiavi esterne, query annidate e istruzioni di join a favore di relazioni dirette o transitive. Compatibilità con il sistema operativo — I database a grafo non richiedono un sistema operativo specifico per funzionare, rendendoli una scelta flessibile per qualsiasi sistema operativo. ### Tendenze Relative ai Database a Grafo Grafo vs. relazionale — La discussione tra database a grafo e database relazionali è un punto di conflitto continuo per gli utenti e gli amministratori di database. I database a grafo generalmente si prestano a query di dati più fluide con una sintassi di query più semplice, e sono generalmente migliori nel scalare senza dover preparare nuovi o specifici schemi. Tuttavia, la rigidità dello schema e la normalizzazione dei dati dei database relazionali possono essere estremamente vantaggiose in alcuni casi d'uso, e sono anche generalmente più adatte all'implementazione e all'applicazione di politiche di sicurezza e privacy. ### Problemi Potenziali con i Database a Grafo Sicurezza e privacy — Come accennato sopra, i database a grafo possono avere difficoltà con situazioni di sicurezza e privacy. Richiedono implementazioni più rigorose di misure di sicurezza e accesso. Poiché i database a grafo sono più orientati alla mappatura delle relazioni, quella struttura può anche essere utilizzata in modi che potrebbero sollevare preoccupazioni sulla privacy, come rivelare una visione più esplicita di un cliente o cliente potenziale—e di ogni altro potenziale cliente o cliente a cui sono correlati. Le aziende che implementano database a grafo dovrebbero prestare particolare attenzione a proteggere sia il modo in cui questi database sono accessibili, sia i database stessi. Implicazioni sull'integrità dei dati — I database a grafo semplificano i modi in cui le informazioni si relazionano ad altre informazioni. Facendo ciò, accorciando o condensando la relazione (rispetto, ad esempio, al traversare numerose tabelle in un database relazionale), è particolarmente vitale che tutti i dati in un database a grafo siano accurati. Una relazione allineata in modo errato può portare direttamente a dati errati, a differenza di un database relazionale dove dati impropri potrebbero incontrare un ostacolo durante una query annidata, generare un errore e rivelare il problema. Quindi, nell'uso dei database a grafo, l'integrità dei dati è di particolare importanza. ### Software e Servizi Relativi ai Database a Grafo Molte conversazioni sui database a grafo sono contestualizzate da una o entrambe le seguenti alternative. [Database RDF](https://www.g2.com/categories/rdf-databases) — Un tipo di database a grafo, i database del framework di descrizione delle risorse (RDF) o _triplestore_ funzionano attorno al concetto di memorizzare dati come triple. Le triple—in un formato "soggetto–predicato–oggetto"—sono usate specificamente per descrivere la relazione tra due cose. [Database relazionali](https://www.g2.com/categories/relational-databases) — I database relazionali—gli archivi di dati "righe e colonne" standard—sono stati lo standard per i database praticamente sin dalla loro nascita. Portano con sé una struttura significativamente più rigida rispetto ai database a grafo, che può essere estremamente vantaggiosa per tracciare grandi volumi di dati simili ma potrebbe rendere più complicato seguire le relazioni tra quei dati.