随着移动互联网的发展和企业数字化转型的深入，社会正在快速数字化，个人、企业与信息的关联更加密切。市场上对处理海量、复杂、关联、多变的网状数据的需求不断增加，而传统的大数据处理和关系型数据库产品已经很难胜任这种海量复杂的分析需求。在这类场景下，图数据库成为众多用户的首选工具，在发现和分析数据间关联关系方面，图数据库的性能远远高出传统的数据管理和分析手段。目前，图数据库适用的应用场景正在不断增多，在金融交易、征信、反欺诈、社交网络、智能营销、生物工程的使用需求大量涌现。
在此背景下，IDC发布了《IDC TechBrief：图数据库》（IDC TechBrief:Graph Databases,Doc#US46433020），这份报告着眼于全球图形数据库软件市场，从最终用户的视角对图数据库的用途、益处和使用风险做出了梳理，并给出了技术使用建议。
基于本次研究，IDC发现：
使用情况：从全球来看，图数据的使用仍处于早期阶段，市场饱和度不足5%。大多数用例是在银行、金融服务以及能源部门。
用户分布：由于目前缺乏相关的图分析工具和人才，图数据库用户往往集中在能够自己独立建立的图分析的大型企业。通常服务于财务、营销和运营部门。
应用场景：主要用例集中在欺诈检测、人际关系分析（执法部门）和预测分析（营销和商业计划）。
IDC数据管理软件研究副总裁Carl Olofson表示，“不同种类的图有不同的用途，属性图可用于发现异常行为，例如可疑数据访问、信用卡欺诈、身份盗窃和恶意程序，而用传统的分析方法很难检测到这些行为。用于语义分析的图有时被称为‘语义图谱’或‘知识图谱’。它们通常可以摄取和描绘自然语言内容，用于查找关联文档或内容是否存在有意义的关系。在这些场景下，图数据库成为知识管理方面的关键工具。”
从长远来看，中国领先的移动互联网环境、巨大的社会和市场规模，未来对图数据库的应用需求将远超其他国家，IDC将在2022年发布针对中国图数据库市场的专项研究，以期对中国图数据库市场的使用现状、应用场景、市场生态、产品与技术等方面做出梳理。
