Graph Data Management and Analytics [GDMA]

Bei der analytischen Auswertung von Datenbeständen stehen zunehmend die Beziehungen zwischen Entitäten und die Netzwerke, welche sich daraus bilden, im Mittelpunkt. Das mathematische Konzept des Graphen – ein Netz von Knotenobjekten die durch Kanten verbunden sind – bietet dafür eine intuitive Repräsentationsform. Viele Diskursbereiche wie zum Beispiel soziale Netzwerke, Lieferketten oder Straßennetze lassen sich sehr natürlich in Graphen darstellen. So nehmen Graphdaten inzwischen einen wichtigen Platz in der Datenverwaltung und -analyse neben herkömmlich relational strukturierten Daten ein.

Die Vorlesung gibt eine umfassende Einführung in die Grundlagen der Graphdatenverwaltung und einen Ausblick auf Graphdatenanalyse. Zur Graphdatenverwaltung werden Graphdatenmodelle, die wichtigsten Speicherstrukturen, Anfragetypen, Verarbeitungsprimitive und Algorithmen behandelt. Zusätzlich gibt es eine Einführung in die Arbeit mit dem Graphdatenbanksystemen Neo4j und Blazegraph. Zur Graphdatenanalyse werden ausgewählte Analysemethoden vorgestellt, die auf der Graphsicht basieren und für die Auswertung von Netzwerke entwickelt wurden. Zusätzlich gibt es eine Einführung in ausgewählte Analyseplattformen für die Auswertung großer Graphdaten. Die Vorlesung vermittelt damit theoretisches und praktisches Basiswissen für den Umgang mit Graphdaten.