Une base de données graphes convient parfaitement aux cas d'utilisation de Master Data Management, tels que la création d'une vue à 360 degrés du client. Les entités du monde réel telles que les clients, les produits et les tickets de support, ainsi que les relations entre eux, peuvent être directement modélisées dans le graphe, ce qui permet l'analyse et la visualisation de l'ensemble de données combiné.


Avant que cela ne se produise, les données doivent être collectées à partir d'un ensemble varié de sources et ingérées dans la base de données de graphes. Les données source peuvent être situées dans des fichiers plats, dans des bases de données relationnelles, dans des plates-formes basées sur le cloud ou même dans une file d'attente de messages.
Extraire des données de leur source, les transformer en la structure et le format requis et les charger dans la base de données graphes (processus ETL) peut être un projet majeure. L’écriture de scripts personnalisés ou l’utilisation d’outils traditionnels ETL donne lieu à une solution fragile qui échoue face à la modification des structures de données et aux exigences, telles que l’acquisition de données en continu.

Au cours de cette session, vous apprendrez à créer des pipelines de données robustes pour charger des données par lots et en continu dans Neo4j. Nous examinerons les particularités de différentes sources de données et examinerons des cas d'utilisation réels, tels que l'extraction de données clients du cloud et leur combinaison avec les données de produit d'une base de données relationnelle.

Au préalable, nous ferons une courte introduction à Neo4j avec Cédric Fauvet, Business Développement France chez Neo4j.




Benoît Simard
Field Engineer, Neo4j

Benoît est un développeur en informatique passionné par les nouvelles technologies et la philosophie du libre.

Ayant réalisé ses études à l'institut des mathématiques appliquées à Angers, son domaine d'expertise s'est tourné vers le domaine du web et des graphes. Evangéliste Neo4j depuis 3 ans, Benoît travaille actuellement chez Neo4j France comme expert et consultant technique. Il aime par ailleurs partager ses connaissances sur les graphes avec la communauté et lors de sessions de formation dédiées.
Kelsey Bieri
Data Governance Analyst, ICC

Kelsey Bieri is a Data Governance Analyst at ICC in the Master Data Management and Data Governance Practice. She has contributed to numerous data governance and data lineage projects in the Banking industry, helping organizations build a better understanding of their data universe. Kelsey holds a degree in Management Information Systems from the College of Business at Ohio University.

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