高盛最近 认为 ，物联网，即所谓的“互联网第三次浪潮”，将“改变我们的生活和工作方式”，因为它为“公司、政府和消费者带来了一系列新的机遇和挑战”。 。”
与此同时，摩根士丹利最近 预测 ，在未来五年内，全球将有大约 750 亿台联网设备投入使用。这个数字正在迅速接近人脑中估计的 860 亿个神经元。正如人类智能不是由我们大脑中的神经元数量产生的，而是由它们之间 100 万亿个左右的连接产生的一样，构成物联网 (IoT) 的设备的价值也与这些连接和交互有着密切的关系这些设备之间。
虽然神经元到设备的类比仅到此为止，但有两点值得记住：
- 孤立的设备对物联网几乎没有价值；相反，真正带来潜在可能性的是设备之间的连接。
- 我们不仅仅是在谈论跟踪数十亿个连接；物联网将拥有数以万亿计的连接，特别是考虑到连接的不仅仅是设备，还有人员、组织、应用程序和底层网络。
因此，物联网或许应该被称为“物联网”。这强调了网络本身，以及各个设备、人员、应用程序和位置之间的许多交互点；以及他们如何以及应该（或不应该）如何互动。对于企业来说，理解和管理这些连接至少与理解和管理设备本身一样重要。
想象力是释放互联事物价值的关键。例如，在电信或航空网络中，问题是“哪个基站遇到问题？” 以及“哪架飞机会迟到？” 通过了解各个组件如何连接并相互影响，可以更准确地回答。
了解连接也是了解依赖关系和揭示级联影响的关键。这种洞察力使企业能够识别出充分利用物联网的新服务和产品的机会。为了识别这些机会，企业需要能够快速、轻松地显示这些联系的工具。
这就是图数据库的用武之地。所谓的 NoSQL 数据模型的最通用目的是，图数据库通过将连接放在首位来存储和处理任何类型的数据。“图表”可以被认为是白板草图：当你在白板上画圆圈和线条，勾勒出数据时，你画的是一张图表。图形数据库在您绘制的结构内存储和处理数据，提供显着的性能和易用性优势，以及无与伦比的数据模型演变过程。没有其他类型的数据库可以做到这一点。由于它们的设计初衷是这样，图数据库正在成为发现、捕获和理解错综复杂的关系和相互依赖性的重要工具。这不仅提供了显着的 IT 效率，而且为企业启用了下一代功能。
图数据库的一些新兴物联网用途包括使制造商能够了解整个供应链中真实或模拟事件的上下游影响。它们还允许零售商通过所有用户的设备和交互点将有关内部部署和在线行为（购买或浏览）的信息结合起来。这使卖家能够使用与 Facebook 使用的搜索技术不同的基于图形的搜索技术来做出更智能的销售点推荐。它们还开启了网络和设备监控和管理的新世界，允许进行更复杂类型的影响和依赖性分析，用于优化路由、构建网络并立即找到故障的根本原因。
解决物联网复杂性和互连性的方法是将数据清洗减少到其共同点——设备之间的连接。图数据库提供了一种自然的方式来表示这些联系，因为它们旨在开辟从物联网中提取真正商业价值的新途径。毕竟，就像人脑中的神经元一样，真正的智能不是来自设备的总和，而是来自对连接它们的连接的导航。了解连接是公司在（互联）物联网中寻求新机遇时必须应对的重大挑战之一。