GraphDb을(를) 사용하는 기업
It is an enterprise ready Semantic Graph Database, compliant with W3C Standards. Semantic graph databases (also called RDF triplestores) provide the core infrastructure for solutions where modelling agility, data integration, relationship exploration and cross-enterprise data publishing and consumption are important.
GraphDb을(를) 사용하는 기업 목록
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\": [
\"graphdb\"
]
}"Technology
is any of
GraphDb
직원 수244kFinancial ServicesGraphDb신뢰도 높음
직원 수6.9kBroadcast Media Production and DistributionGraphDb신뢰도 높음
직원 수717수익$58MInformation ServicesGraphDb신뢰도 높음
직원 수61kFinancial ServicesGraphDb신뢰도 높음
직원 수740Advertising ServicesGraphDb신뢰도 높음
직원 수224수익$7.8MIT Services and IT ConsultingGraphDb신뢰도 높음
직원 수177IT Services and IT ConsultingGraphDb신뢰도 높음
직원 수14Business Consulting and ServicesGraphDb신뢰도 높음
직원 수14Software DevelopmentGraphDb신뢰도 높음
직원 수18Business Consulting and ServicesGraphDb신뢰도 높음
우리는 GraphDb을(를) 사용하는 1,486개의 기업 및 사용자에 대한 데이터를 보유하고 있습니다. 우리의 GraphDb 사용자 및 고객 목록은 다운로드 가능하며, 산업 분류, 조직 규모, 지리적 위치, 투자 라운드, 수익 수치 등을 포함한 중요한 회사 세부 정보로 풍부하게 제공됩니다.
기술 사용 통계 및 시장 점유율
GraphDb 사용자 타겟팅 방법
- 이 목록을 어떻게 맞춤화할 수 있나요?
지리, 산업, 회사 규모, 수익, 기술 사용, 채용 공고 등을 필터링하여 이 데이터를 필요에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 데이터를 Excel 또는 CSV 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
- 회사가 이 기술을 채택할 때 어떻게 알림을 받을 수 있나요?
이 데이터에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 관심 있는 기술을 선택하면 해당 기술을 사용하는 새로운 회사가 있을 때 받은 편지함으로 알림을 받게 됩니다.
- 이 데이터를 내 CRM에 어떻게 가져올 수 있나요?
이 데이터를 Excel 파일로 내보내 CRM에 가져올 수 있습니다. 또한 데이터를 API로 내보낼 수도 있습니다.
자주 묻는 질문
우리의 데이터는 수백만 개의 기업에서 수집한 채용 공고에서 비롯됩니다. 우리는 기업 웹사이트, 구인 게시판 및 기타 채용 플랫폼에서 이러한 공고를 모니터링합니다. 채용 공고를 분석하는 것은 기업들이 사용하는 기술, 내부 도구 사용을 이해하는 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.
우리는 최신 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 새로 고칩니다. 이 빈번한 업데이트 과정은 우리의 통찰력과 정보가 산업 내 최신 개발 및 동향을 반영하도록 보장합니다.
Graph databases, often referred to as GraphDB, are a type of database that uses graph structures for semantic queries with nodes, edges, and properties to represent and store data. These databases are well-suited for scenarios where relationships between data points are as important as the data points themselves, making them ideal for applications requiring complex querying and deep relationship analysis.
GraphDB falls under the category of databases, specifically graph databases. With a focus on relationships and connections between data points, GraphDB allows for efficient and fast traversal of relationships in various industries such as social networks, fraud detection, recommendation engines, and network and IT operations.
GraphDB emerged in the early 2000s with companies like Neo4j pioneering the space. Founded in 2007 by Emil Eifrem, Neo4j was motivated by the need for a tool that could manage connections and relationships more effectively than traditional relational databases. Since then, GraphDB has seen significant growth in adoption across industries due to its ability to handle complex relationships easily.
Currently, GraphDB holds a notable market share within the database category, with a growing trend expected to continue in the future. As more companies recognize the value of leveraging relationships in data for enhanced insights and decision-making, the demand for GraphDB technologies is forecasted to increase. With an expanding ecosystem and continuous advancements in graph database technology, GraphDB is poised to maintain and potentially grow its market share in the coming years.