知识图谱使用场景
neo4j是一个开放的图数据库，可以无缝集成在任何一个基于开放数据的应用中，比如 Elasticsearch、Objective-C、 Vue、 React等等，当然还有像 Java这种需要数据库和框架一起集成的语言。
数据应用
neo4j知识图谱本身是一个图数据库，可以使用它来处理数据。但是要将它用于业务场景中，需要在上面加一些定义，使得它可以被应用在各种场景中。
neo4j数据库的优势在于其强大的查询功能，通过配置可以将不同的数据源中的数据抽取到neo4j数据库中，并且能够实现以图数据库的方式存储。
业务应用
neo4j知识图谱主要用于业务应用，其与传统数据库不同的是，neo4j可以提供图结构式数据建模和查询，能够很好的解决业务中的复杂问题。
通过neo4j知识图谱，可以很容易的对大量关系数据进行建模和查询。通过neo4j知识图谱，也可以很方便的进行用户行为分析、推荐和用户画像等。这些应用都基于neo4j开放的图数据引擎提供。
数据管理
neo4j知识图谱支持对数据的增删改查操作，它基于 java语言编写，使用起来也比较方便，但它只能支持简单的数据结构，比如数组、字符串等。当然，它也支持类似 Elasticsearch、Objective-C等需要用到关系型数据库的语言和框架，如 sql、 javascript等。
参考资料
- Elasticsearch，提供了一个基于 Elasticsearch的知识图谱管理平台，它能够从一系列结构化和非结构化的数据中提取知识并为业务提供相关分析。Elasticsearch是一个开放的图数据库，它已经被广泛应用于各种领域。
- Databricks，提供了一个基于图数据库的数据管理平台，它提供了一系列的图数据库服务，能够使用这些服务来从结构化和非结构化数据中提取知识。
悦数图数据可为用户提供灵活的设计方式与有效的关联查询，通过对大量数据的图处理，构建面向商业应用的大型知识库，并可随需动态调节存储与处理能力，从而实现对新问题的快速挖掘，提升neo4j知识图谱的实用价值。
