Neo4j を使用している企業
Neo4j stores data in nodes connected by directed, typed relationships with properties on both, also known as a Property Graph. It is a high performance graph store with all the features expected of a mature and robust database, like a friendly query language and ACID transactions.
Neo4j を使用している企業のリスト
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"neo4j\"
]
}"Technology
is any of
Neo4j
従業員数412k収益$45BProfessional ServicesNeo4j信頼度：高
従業員数244kFinancial ServicesNeo4j信頼度：高
従業員数738k収益$63BBusiness Consulting and ServicesNeo4j信頼度：高
従業員数24k収益$6.2BComputer and Network SecurityNeo4j信頼度：高
従業員数2.5kTechnology, Information and InternetNeo4j信頼度：高
従業員数10k収益$1.9BResearch ServicesNeo4j信頼度：高
従業員数46k収益$262BHospitals and Health CareNeo4j信頼度：高
従業員数731k収益$27BIT Services and IT ConsultingNeo4j信頼度：高
従業員数16kIT Services and IT ConsultingNeo4j信頼度：高
従業員数19k収益$5.1BFinancial ServicesNeo4j信頼度：高
当社は、Neo4j を使用している 10,192 社とユーザーに関するデータを保有しています。当社の Neo4j ユーザーと顧客リストはダウンロード可能で、業界分類、組織規模、地理的位置、資金調達ラウンド、収益数値などの重要な企業情報が豊富に含まれています。
技術使用統計と市場シェア
Neo4j ユーザーをターゲットにする方法
- このリストをカスタマイズする方法は？
このデータは、地理、業界、企業規模、収益、技術使用、求人情報などでフィルタリングすることで、ニーズに合わせてカスタマイズできます。データはExcelまたはCSV形式でダウンロード可能です。
- 企業がこの技術を採用した際に通知を受ける方法は？
このデータに対する通知を受け取ることができます。興味のある技術を選択することで、該当技術を使用する新しい企業が現れた際に、受信トレイに通知が届きます。
- このデータをCRMにインポートする方法は？
このデータをExcelファイルにエクスポートし、CRMにインポートすることができます。また、APIにデータをエクスポートすることも可能です。
よくある質問
当社のデータは、数百万の企業から収集した求人情報に基づいています。企業のウェブサイト、求人掲示板、その他の採用プラットフォームでこれらの求人情報を監視しています。求人情報を分析することで、企業がどのような技術を採用しているか、内部ツールの使用を含め、信頼性の高い方法で理解できます。
当社はデータを毎日更新し、最新の情報にアクセスできるようにしています。この頻繁な更新プロセスにより、業界内の最新の動向とトレンドを反映したインサイトとインテリジェンスを保証します。
Neo4j is a leading graph database technology that revolutionizes data management by representing data as interconnected nodes and edges, allowing for the efficient traversal of complex relationships. Unlike traditional relational databases, Neo4j excels at handling data with many-to-many relationships, making it ideal for scenarios where relationships and connections are a central part of the data structure. Its query language, Cypher, is specifically designed for graph traversal and pattern matching, making it intuitive for developers and analysts to query and manipulate graph data.
Graph Databases, the category to which Neo4j belongs, are specialized databases optimized for managing and querying graph data structures. This category enables organizations to represent, store, and query relationships between data points in an efficient and scalable manner. Graph Databases are particularly well-suited for use cases such as social networks, fraud detection, recommendation engines, and network analysis, where the relationships between entities are crucial for deriving insights.
Neo4j was founded in 2007 by Emil Eifrem, with the motivation to build a scalable and efficient graph database that could address the limitations of traditional relational databases in handling interconnected data. Since its inception, Neo4j has gained widespread adoption in various industries, including finance, healthcare, and e-commerce, solidifying its position as a key player in the graph database market.
In the current market, Neo4j holds a significant market share within the graph database category, being a preferred choice for organizations looking to leverage the power of graph data structures. With the increasing demand for relationship-centric data analysis and the proliferation of use cases that benefit from graph databases, Neo4j is poised to experience further growth in the future as more companies recognize the value of graph database technologies.