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Database a grafo, quali opportunità generate dal progetto Graph4you

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Digital360 Awards 2018

Database a grafo, quali opportunità generate dal progetto Graph4you

11 Lug 2018

di Redazione

La piattaforma realizzata da Cerved, che utilizza il database a grafo Neo4J, consente di rendere esplicite relazioni implicite presenti tra i soggetti oggetto d’indagine (per esempio per le richieste di subentro e voltura, gare d’appalto, pratiche assicurative), mostrando in un’unica vista a grafo tutte le informazioni che formano i percorsi trovati

In ambito anti frode, procurement e business intelligence, l’esigenza dei clienti era quella di velocizzare in maniera significativa le analisi del proprio workflow, e allo stesso tempo avere la certezza di aver analizzato tutte le informazioni per loro rilevanti. Questa modalità di lavoro non è più sostenibile nell’era dei Big Data soprattutto per la presenza di dati sempre più interconnessi.

Il progetto Graph4you, vincitore del premio per la Categoria tecnologica Big Data Analytics ai Digital360 Awards 2018, nasce all’interno del gruppo di Innovation di Cerved nell’ultimo trimestre 2015 esplorando l’utilizzo della tecnologia a grafi a supporto delle decisioni finanziarie. Dopo il primo rilascio, avvenuto a inizio 2016, del Minimum Viable Product (MVP) ad uso di beta-customer ed early adopter, lo sviluppo dell’applicazione è proseguito utilizzando la metodologia Agile.

La piattaforma Graph4you è interamente costruita sul cloud Amazon (AWS) e ha tre modalità di fruizione:

  • Applicazione web;
  • Marketplace API;
  • Widget.
Foto della premiazione di Cerved Digital360 Awards 2018
Il momento della premiazione

La tecnologia che caratterizza la soluzione è la storicizzazione dei dati in un database a grafo. Nello, specifico, son stati collegati in un unico data lake diversi domini di dati e algoritmi presenti in Cerved quali dati ufficiali della camera di commercio, geolocalizzazione di aziende e persone, proprietà immobiliari possedute, della pubblica amministrazione, della struttura dei gruppi societari e dei titolari effettivi. Sul database a grafo utilizzato (Neo4j) i dati Cerved vengono caricati tramite flussi dedicati (ETL). Nel cluster Neo4j sono storicizzati oltre 45 milioni di nodi e circa 100 milioni di relazioni. L’interrogazione dei dati e degli algoritmi sul grafo è possibile tramite API Rest, implementate tramite il framework Spring.

L’applicazione web e il widget sono stati sviluppati con React, mentre come libreria di graph visualization è stata utilizzata Ogma.js. Ogma è una libreria javascript composta da moduli, sviluppata dalla startup francese Linkurious.

L’intera l’architettura è pensata per poter gestire più viste dei dati con la conseguente possibilità di integrare, direttamente sul grafo Cerved, i dati proprietari dei clienti.

Dal punto di vista pratico, Graph4you rende, in frazioni di secondi, esplicite le relazioni implicite presenti tra i soggetti oggetto d’indagine (per esempio per le richieste di subentro e voltura, gare d’appalto, pratiche assicurative), mostrando in un’unica vista a grafo tutte le informazioni che formano i percorsi trovati, evidenziando così possibili situazioni problematiche. Da tale vista è poi possibile continuare l’analisi, in maniera intuitiva tramite dei semplici clic, andando a espandere nodi di particolare interesse, filtrare e raggruppare porzioni di grafo, e infine archiviare l’analisi scaricando l’immagine del grafo ottenuto e/o il corrispondente file excel/pdf.

Inoltre, gli utilizzatori che hanno la necessità di integrare le analisi all’interno di loro applicativi possono utilizzare le API ottenendo dati e/o un indicatore qualitativo (semaforo) che riassume la forza dei legami trovati, sulla base di configurazioni di pesi personalizzabili.

È possibile utilizzare Graph4You anche per:

  • esplorare la dinamica della struttura dei gruppi societari italiani andando anche a scoprire i legami tra queste macro entità;
  • integrare i propri dati con la base informativa e algoritmi Cerved;
  • gestire proprie anagrafiche in blacklist/whitelist per scoprire la pericolosità/attrattività di un nuovo cliente/fornitore;
  • utilizzare il widget per integrare Graph4you nel proprio sistema di supporto alle decisioni.

Redazione

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