Graph analytics adalah kategori alat yang digunakan untuk menerapkan algoritma guna membantu analis memahami hubungan antara entri dalam graph database.
Struktur graf terdiri dari node (juga dikenal sebagai simpul atau vertices) dan edge (sisi). Node merepresentasikan titik dalam data graf, seperti akun, pelanggan, perangkat, kelompok orang, organisasi, produk, atau lokasi. Sementara itu, edge melambangkan hubungan atau jalur komunikasi antara node. Setiap edge dapat memiliki arah (satu arah atau dua arah) serta bobot untuk menunjukkan kekuatan hubungan tersebut.
Setelah graph database dibangun, analisis dapat diterapkan. Algoritma dapat digunakan untuk mengidentifikasi nilai atau menemukan wawasan dalam data, seperti menghitung rata-rata panjang jalur antar node, mendeteksi outlier dalam jaringan, serta menemukan node dengan aktivitas dominan. Selain itu, analisis juga dapat digunakan untuk mengelompokkan data, membagi informasi menjadi beberapa bagian untuk analisis spesifik, atau mencari node dengan kriteria tertentu.
Beberapa alat yang umum digunakan dalam graph analytics meliputi Apache Spark GraphX, IBM Graph, Gradoop, Google Charts, Cytoscape, dan Gephi.
Jenis-jenis Graph Analytics
Terdapat empat jenis utama analisis yang dapat diterapkan pada graf:
- Path analysis – Fokus pada hubungan antara dua node dalam graf. Analisis ini membantu mengidentifikasi jalur terpendek antara node, menemukan jalur terlebar pada node berbobot, serta menghitung pohon rentang (spanning tree) dari titik pusat.
- Connectivity analysis – Fokus pada bobot edge antar node. Digunakan untuk mengidentifikasi kelemahan dalam sistem atau mendeteksi anomali seperti aktivitas yang sangat tinggi atau rendah.
- Community analysis – Fokus pada interaksi antar node. Algoritma ini mengelompokkan node ke dalam grup yang serupa untuk membantu pengorganisasian data.
- Centrality analysis – Fokus pada relevansi setiap node dalam graf. Digunakan untuk menentukan tingkat kepopuleran atau pengaruh suatu node dalam jaringan.
Contoh Penerapan Graph Analytics
Graph analytics dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti:
- Deteksi kejahatan siber, termasuk pencucian uang, penipuan identitas, dan cyberterrorism.
- Analisis jejaring sosial untuk memantau statistik serta mengidentifikasi influencer.
- Evaluasi lalu lintas jaringan dan kualitas layanan (QoS) pada sistem komputer.
- Optimasi logistik dalam industri manufaktur dan transportasi.
- Analisis peringkat halaman (page rank) untuk melacak popularitas atau jumlah klik.
- Evaluasi struktur aplikasi perangkat lunak guna mengidentifikasi potensi permasalahan.
Perkembangan Terbaru dalam Graph Analytics
Seiring berkembangnya teknologi, graph analytics semakin banyak digunakan dalam bidang kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML). Model berbasis graf kini digunakan untuk meningkatkan efisiensi analisis data skala besar, seperti dalam sistem rekomendasi, deteksi anomali dalam keamanan siber, serta analisis genom dalam bioinformatika.
Selain itu, integrasi dengan teknologi cloud memungkinkan analisis graf dalam skala besar dengan kecepatan yang lebih tinggi. Beberapa penyedia layanan cloud, seperti AWS Neptune, Microsoft Azure Cosmos DB, dan Google Cloud Graph Database, kini menawarkan solusi graph analytics berbasis cloud yang lebih fleksibel dan dapat diakses secara global.
Dengan semakin banyaknya penggunaan graph analytics, teknologi ini diperkirakan akan terus berkembang untuk memberikan wawasan yang lebih dalam dan presisi lebih tinggi di berbagai industri.