【製品情報】Linkurious Enterprise: 可視化・解析ソフトウェア

膨大なデータを統計や人工知能などで分析するデータマイニングは、今日の技術革新や産業に欠かせない技術です。
特にビジュアライゼーション(視覚化によるデータ解析)は、一見無関係な要素同士の関連性を明らかにすることができ、直感や仮説によらない新しい問題解決として注目されています。

そこで今回は、ユニポスで取り扱っておりますLinkurious社のデータ解析ソフトウェア「Linkurious Enterprise」をご紹介します。複雑なデータセットを視覚化することで関連性を見出すデータ解析ツールです。

 

Linkurious社とは

2013年にフランスで設立されたソフトウェア開発会社です。
視覚化によるデータ解析技術で、マーケティングリサーチや物流・生産システムの最適化、サイバーセキュリティ、犯罪調査、機密情報保護、保健衛生など幅広い分野で信頼を得ています。
特に金融分野では、不正な資金移動やマネーロンダリング、脱税などの捜査に実績があり、2021年のノーベル平和賞候補となったパナマ文書の調査活動にも貢献しました。

Linkurious社は、今回ご紹介します「Linkurious Enterprise」のほかに、Webアプリケーション向けのJavaScriptライブラリ「Ogma」も開発しています。

Linkurious Enterpriseとは

Linkurious Enterpriseは、Neo4j / Azure Cosmos DB / Dataiku / JanusGraph / DataStaxなどのグラフデータベースを視覚化するためのWebアプリケーションサーバーです。
データの可視化に加え、フィルタリング機能やグラフのカスタム・データ編集、高度なデータ分析、検索の自動化、チーム内での共有といった機能が備わっています。
視覚化による分析は、膨大なデータから隠れた関連性を見つけ出すデータマイニング手法の一種です。

以下の動画では可視化によるデータ分析の利点について紹介されています。

 

主な特徴

  • 直感的な操作でデータを可視化
  • 複雑に繋がったデータを素早く分析
  • 大規模データセットからのエンティティ自動検出
    (複雑なパターン、異常なコミュニティ、影響力のあるデータを検知)
  • アセットとワークフローをチーム内で共有し効率的に調査

 

主な用途

  • 金融犯罪の調査
  • 市場調査
  • サイバーセキュリティ
  • 機密情報保護
  • 生命科学研究
  • 物流・生産システムの最適化

 

Linkurious Enterpriseの活用事例は、以下のメーカーページをご参照ください。

User Stories | Linkurious
https://linkurious.com/blog/category/user-story/

 

【ご参考: データベースの接続と設定】

グラフデータの設定は以下のページをご参照ください。

Neo4j の場合
Linkurious bolt configuration
https://neo4j.com/developer/kb/linkurious-bolt-configuration/

Azure Cosmos DB の場合
Azure Cosmos DB for Gremlin で保存されたグラフ データをデータ視覚化ソリューションを使用して視覚化する
https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/cosmos-db/gremlin/visualization-partners#linkurious-enterprise

Administration manual of Linkurious (Linkurious設定マニュアル)
Importing graph data (Linkuriousにグラフデータを読み込む)
https://doc.linkurious.com/admin-manual/latest/importing-graph-data
Configuring data-sources (Linkuriousに読み込むデータの設定)
https://doc.linkurious.com/admin-manual/latest/configure-sources/

 

ライセンスについて

弊社では年間ライセンスをお取り扱いしております。

仕様や価格はご利用条件によって変わりますので、お問い合わせの際は下記項目についてお知らせください。

【お問い合わせの必要事項】
1. 機関名(会社名):
2. お名前:
3. 役職名:
4. ご住所:
5. お電話番号:
6. Email:
7. 導入予定時期:
8. ご利用分野:
(例) 金融、保険、データ保護、競合分析、PLM、生産・物流管理、保健衛生、サイバーセキュリティ、データ管理、データ解析 等
9. ご用途:
※導入環境などをお知らせください。
10. ご利用人数:
11. データベースの種類:
12. ご予算(任意):
13. 新規/更新: