Chi utilizza GraphDB?

GraphDB è un database di grafici semantici molto utilizzato dalle aziende di media, editori, musei, scienze, sanità e ricerche biotecnologiche, assicurazioni, business e intelligence sul rischio, servizi di marketing.

Cos'è GraphDB?

GraphDB è un database di grafici semantici al servizio delle organizzazioni per archiviare, organizzare e gestire i contenuti sotto forma di dati intelligenti arricchiti semanticamente. GraphDB include integrazione e interconnessione dei dati, conformità con gli standard W3C, modello di dati espressivo, ricco e versatile, singolo spazio informativo interconnesso formato da dati strutturati e documenti di testo, ragionamento, dati aperti collegati compatibilità e provenienza dei dati.

Dettagli su GraphDB

Ontotext

http://www.ontotext.com/

Fondata nel 2008

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Panoramica dei prezzi di GraphDB

GraphDB dispone di un piano gratuito e offre una versione di prova gratuita.


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Implementazione e assistenza di GraphDB

Assistenza

  • Orario lavorativo
  • Online

Implementazione

  • Installazione eseguita - Mac
  • Cloud, SaaS, Web
  • Installazione eseguita - Windows

Formazione

  • Di persona
  • Live Online
  • Webinar
  • Documentazione

Caratteristiche di GraphDB

  • Accessibilità serverless
  • Archiviazione dati
  • Database a colonne
  • Database a grafo
  • Database chiave-valore
  • Database di documenti
  • Database orientato agli oggetti
  • Recupero dei dati
  • Ricerca del testo completo

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  • Accesso da dispositivi mobili
  • Analisi della performance
  • Backup e ripristino
  • Controllo accessi/Autorizzazioni
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Le migliori alternative a GraphDB

Altre alternative a GraphDB

Recensioni su GraphDB

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Valutazione complessiva

4,7/5

Punteggio medio

Facilità d'uso 4,6
Servizio clienti 4,4
Caratteristiche 4,5
Rapporto qualità-prezzo 4,6

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Peter C.
President
Gestione formativa, 51-200 dipendenti
Ha utilizzato il software per: 6-12 mesi
  • Valutazione complessiva
    5 /5
  • Facilità d'uso
    4 /5
  • Caratteristiche e funzionalità
    5 /5
  • Assistenza clienti
    5 /5
  • Rapporto qualità-prezzo
    3 /5
  • Consigliato
    9/10
  • Fonte della recensione 
  • Data della recensione: 6/3/2018

"Very easy to use. Great support."

Commenti: Ease of use.

Vantaggi: Very easy to use when trying to parse through qualitative data for my dissertation. Needed to code data from multiple reflections and interviews.

Inconvenienti: was very easy to use.. took a little while to get up to speed, but once I did, I found it very intuitive and easy to use.

  • Fonte della recensione 
  • Data della recensione: 6/3/2018
Mark M.
ontologist
Ricerca, 10.000+ dipendenti
Ha utilizzato il software per: Più di 2 anni
  • Valutazione complessiva
    5 /5
  • Facilità d'uso
    5 /5
  • Caratteristiche e funzionalità
    4 /5
  • Assistenza clienti
    5 /5
  • Rapporto qualità-prezzo
    5 /5
  • Consigliato
    10/10
  • Fonte della recensione 
  • Data della recensione: 29/10/2019

"Nearly instantaneous, rich-featured semantic repository"

Commenti: There are other triple stores with different feature sets, but it don't think there's any triplestore that is better than GraphDB.

Vantaggi: It's very quick and easy to deploy GraphDB, ingest some RDF data, build queries in a IDE-like environment, and visualize relationships. A semantic similarity search tool is provided.

Inconvenienti: The OntoRefine tool is great for converting tabular data files into semantic triples, but there's no support for reading from relational databases. There are nice free text indexing & search tools, but no natural language parser for discovering entities and relationships. There are several pre-configured reasoning levels plus support for writing one's own rules, but no support for SWRL. Like most triplesotres, OWL2 reasoning over complex axioms and millions of data triples isn't fun/fast/realistic? (I say that based on a single node, two threads, and 256 GB RAM.)

Risposta del fornitore

da Ontotext il giorno 4/11/2019

Thank you for your feedback, dear Mark! We will address all the recommendations you have left to the production team. Be well

  • Fonte della recensione 
  • Data della recensione: 29/10/2019
Alexander R.
Research assistent
Ricerca, 1.001-5.000 dipendenti
Ha utilizzato il software per: 6-12 mesi
  • Valutazione complessiva
    4 /5
  • Facilità d'uso
    4 /5
  • Caratteristiche e funzionalità
    3 /5
  • Assistenza clienti
    Nessuna recensione
  • Rapporto qualità-prezzo
    Nessuna recensione
  • Consigliato
    6/10
  • Fonte della recensione 
  • Data della recensione: 5/11/2019

"review of graphdb in the production planning"

Commenti: We are currently using graphdb in a PoC as semantic web stack compliant database for data integration in a laboratory environment.

Vantaggi: - ease of use (compared to other semantic web stack solutions)
- degree of inferencing implementation
- solution for transforming relational data into RDF with OpenRefine integration
- query performance (for SELECT, a evaluation for INSERT queries could not be given due to use of free version)
- good support even at free version

Inconvenienti: - versioning of data (see changes over time)
- better controllability of role and rights (give rights for specific graphs in repository)
- no IdP based authentiaction like OpenID Connect (or something based on oAuth2 or at least SAML)
- easy to use integration for object storage (like AWS S3)
- documentation could be more detailed in some places

Risposta del fornitore

da Ontotext il giorno 6/11/2019

Thank you for your feedback!

  • Fonte della recensione 
  • Data della recensione: 5/11/2019
Joop V.
Data modeller
Amministrazione pubblica, 201-500 dipendenti
Ha utilizzato il software per: Più di 1 anno
  • Valutazione complessiva
    5 /5
  • Facilità d'uso
    5 /5
  • Caratteristiche e funzionalità
    4 /5
  • Assistenza clienti
    Nessuna recensione
  • Rapporto qualità-prezzo
    5 /5
  • Consigliato
    8/10
  • Fonte della recensione 
  • Data della recensione: 5/11/2019

"GraphDB"

Commenti: We use GraphDB together with PoolParty as part of the Semantic Integrator solution.
We use GraphDB as our test triple store.
We use GraphDB to publish our "small" linked open data sets.

Vantaggi: I can be very short about my (our) experiences so far with GraphDB.
GraphDB is a clear winner for our usecases now. The learning curve is not steep, almost self-explanatory. It’s fast and it fits our needs; for now. We loved the graphics of GraphDB.

Inconvenienti: OntoRefine. It looks fine but we missed some modeling features. We switched back to OpenRefine.

Risposta del fornitore

da Ontotext il giorno 11/11/2019

Thank you for your feedback, Joop. Be well!

  • Fonte della recensione 
  • Data della recensione: 5/11/2019
Adonay andres A.
CTO
Servizi e tecnologie dell'informazione, 2-10 dipendenti
Ha utilizzato il software per: Più di 2 anni
  • Valutazione complessiva
    5 /5
  • Facilità d'uso
    5 /5
  • Caratteristiche e funzionalità
    5 /5
  • Assistenza clienti
    5 /5
  • Rapporto qualità-prezzo
    5 /5
  • Consigliato
    10/10
  • Fonte della recensione 
  • Data della recensione: 29/10/2019

"The best Ontological Database Engine"

Commenti: We've had a really good time working with it. Once we have a good model definition (which applies for any graph engine) it simply works and works really well.

Vantaggi: Over the last years, GraphDB has improved a lot, speaking about performance and inference. Graph DBs have always had the problem of being too slow for solving queries, we always had to structure them in a way that it was optimal for the engine to solve them. Graph DB has been always the most performant one.
Another feature that I loved from it is that, in order to install it, you simply copy a single jar file and you're almost ready to go. The user interface helps a lot. And its compliance with several standards for the interchange formats makes the way pretty straight forward no matter what tool was used to generate an interchange file.

Inconvenienti: The con I find with the product is about updates. When a new version comes up (which sometimes I don't know about the fact that there's a new release), I need to manually download it and deploy it. Also it would be desirable if we had access to connectors for different platforms. We work a lot with node.js and there's almost no libraries to use it with graphDB that are backed by ontotext.

Risposta del fornitore

da Ontotext il giorno 4/11/2019

Dear Adonay, thank you for your great feedback! It is always great to see some extended prons and cons of the product you create! Regarding the cons: If you are part of the GraphDB Update announcements list you should receive a note about every update of GraphDB, so you won't be missing anything new. About the connectors: Latest releases of GraphDB support connectors and plugins to MongoDB Lucene, SOLR, Elasticsearch. If you need connectors to other popular services, you should make a request to the GraphDB Production team. Best Regards

  • Fonte della recensione 
  • Data della recensione: 29/10/2019