去年 12 月，Gartner 的趨勢報告將圖分析技術列入 2022 年的新興技術，並指出該技術能影響未來 3-8 年市場走向，外界也評估，圖分析的市場規模預計在 2024 年增長至 25.22 億美元。那麼，圖分析到底是什麼？其優勢又為何呢？以下將透過其內涵和應用，說明圖分析技術為何將崛起。
什麼是圖分析技術？
圖分析技術（Graph Analysis）是用於發掘資料之間的關係，在應用此技術時，會將具有語意屬性的資料，轉化為圖像，通常是一個個圓點，並被稱為節點（nodes）；而節點之間的關係，會具象化為一條條線，並被稱為邊（edges）。之後，再透過演算法和電腦指令，洞察這些關係背後的意義。
圖分析技術的優勢，在於其背後由圖數據庫（graph database）支撐，和傳統的關係數據庫（relational databases）相比，圖數據庫靈活度高，可以輕鬆添加新的關係，而且分析的速度更快，數秒即可完成。另一方面，圖分析技術可以解決傳統分析方法難以解決的問題，也可用以檢驗傳統分析方法得出的關聯性是否出現錯誤。
目前，全球圖分析市場的主要供應商包含微軟、IBM、Oracle、Neo4j 等公司，知名的圖數據庫則有 ArangoDB、Amazon Neptune、Neo4j 等。
疫情讓圖分析技術獲得注目
由於 COVID-19 疫情，圖分析成為用於追蹤個案的重要技術，有助於科學家馬上追蹤和分析與患者有關的訊息，並找出患者之間的關聯。透過可視化工具、知識圖（knowledge graphs）、特定應用程序，甚至商業智能工具，皆可完成圖分析。
據 ZDNet 報導，科學家指出，在生命科學的領域裡，會出現許多高度相關、異質的數據，且實體（entity）是以非常複雜的方式連接。而對於研究員來說，冠狀病毒複製和變異的方式多變，每種病毒都有自己的策略進入細胞繁殖並感染其他細胞。
因此，科學家會運用 AI、機器學習等技術分析數據，並且透過圖分析，用不同的訓練方式，找出異質數據之間的關係，以此提出新的假設和針對另一問題的證據。
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除了生醫領域，這些領域也會用到圖分析
除了追蹤病毒，圖分析技術的應用範圍廣泛，且隨著數據複雜性的增加，企業更需要藉由此技術掌握情勢、加速商業分析。目前，企業會運用圖分析幫助行銷、檢測欺詐行為、搜尋引擎優化等。
例如，電商可以透過圖分析檢測和阻止來自被駭帳戶的訂單，銀行和金融機構也可用以解決欺詐性保險索賠、未經授權的交易、亂開多個帳戶等問題。分析師可以將社交媒體、電話號碼、電子郵件等資訊，連結犯罪記錄，並以此識別其犯罪模式。
企業也可以運用圖分析優化操作，例如鎖定供應鏈管理中的最短路徑、為不同地區建立產品分銷網絡等，降低營運成本。此外，也可運用此技術，找出誰是社群網絡中的影響者，以及辨認真實帳號，避開影響力大的機器人帳號。
圖分析的市場規模預計將從 2019 年的 5.84 億美元增長到 2024 年的 25.22 億美元。
圖分析技術成熟但卻引發爭議？
一家名為 Palantir 的公司在 2003 年即開展其圖分析的業務，該公司建立平台，自詡能從大數據中建構一個真實世界的模型。企業可在平台匯入數據並備有分析工具，並從數據中洞察趨勢，分析產品開發、使用者體驗等領域的問題。
然而，外界對於該公司褒貶不一，2015 年一個遭洩漏的文件指出，如 CIA、FBI 等 12 個美國政府機構皆使用 Palantir，因此該公司被視為是協助一些機構使用大規模監視系統。即便如此，Forbes 推估一旦 Palantir 成功上市，便能夠獲取商業性質的客戶，減少道德層面的爭議。
Palantir 也持續開發名為「data OS」的系統，解決多數企業內部數據不透明的問題，讓各層級人員在平台共享和分析資訊，以利他們快速及時地做出決策。
網站 Seeking Alpha 的評論則認為，Palantir 主攻非結構化（unstructured）數據的分析。所謂非結構化數據，就像是臉書上的評論、貼文、照片等內容，而臉書會幫助用戶量化、組織社交生活，將這些數據結構化。而 Palantir 也在做類似的事，幫助企業分析趨勢，因此評論指出 Palantir 將會更近似於臉書，而非如 Tableau 等普遍的可視化工具。
雖然很早就開始發展圖分析的 Palantir 現在被視為大規模的監視系統，但不可否認的是，圖分析將會在未來從各種不同的面向影響許多產業。
參考資料：TechTarget、linkurious、The Startup、datateam、ZDNet、Seeking Alpha、Forbes、Biconnector。圖片來源：Shutterstock
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