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随着数据环境复杂性的增加，客户在以经济高效且一致的方式捕获沿袭时，面临着巨大的可管理性挑战。在这篇文章中，我们将向您介绍为数据湖构建端到端的自动化数据沿袭解决方案的三个步骤：沿袭捕获、建模和存储，最后是可视化。

在AWS，我们相信可以提供帮助的一种方法是为这些专家提供所需的数据和工具，来帮助科研人员找到不同疾病之间的关系、不同药物的综合作用以及基因到蛋白质再到表型之间的通路。 此博文主要介绍基于AWS Neptune图数据导入表型、遗传等不同生命科学维度的数据。通过Neptune Gremlin来清洗、处理相关数据，生成相关知识图谱。以及如何利用Neptune查询语句来快速发现定位相关数据通路，如不同表型之间的关联，基因位点对应的表型数据等。

大家可以使用Neptune为客户360度解决方案建立企业知识库，并将这套解决方案与不同数据源关联起来，据此建立各类客户状态看板、增强分析方案、在线推荐引擎乃至组群趋势分析等。

图数据库解决方案正快速成为分析团队在分析业务体系内建立独特优势的必要条件。但需要强调的是，除了图数据库这一强大工具之外，我们还需要参考战略设计流程构建起有见解的平台。

SEC EDGAR 数据库包含大量金融信息。您可以使用 Neptune 的图形模型来记录关系并映射共性，以了解 SEC EDGAR 公司之间的依存关系。 通过公开数据创建的模型只是一个构建块。您可以扩展它以显示问题关联、与证券相关的市场事件以及与证券相关的经济事件。我们在笔记本中包含了示例数据集，该笔记本位于 Amazon Neptune GitHub 存储库中。

Neptune 是一项完全托管的图形数据库服务，使您可以轻松地专注于为客户构建出色的应用程序，而不必担心数据库管理任务，如硬件预置、软件修补、设置、配置或备份。本文演示了如何通过几个简单步骤将 Neo4j 数据迁移到 Neptune。

在本文中，我们探讨了AWS所构建的多种不同类型的数据库服务和相应的用户案例和应用场景，帮助我们了解如何针对不同的需求场景，在AWS云上选择一款适合自己需求的数据库服务。

时至今日，社交媒体数据集已经成为各类组织分析客户情绪、识别关系并提供业务建议的高价值素材。本文简要介绍了如何利用Apache TinkerPop Gremlin分析经过合并的社交媒体馈送内容。您可以使用同样的方法对Neptune集群上的应用程序进行负载测试，或者在大型数据集上对查询性能进行基准测试。如果您对本文的内容有任何建议或意见，欢迎在评论中留言分享。