Sogar ganz im Gegenteil: Viele Unternehmen haben den Warnschuss gehört und machen sich nun im Eiltempo auf in die Cloud oder wagen die ersten Schritte in Richtung KI, ML und Data Analytics. Insbesondere wenn es darum geht, die Daten für komplexe Aufgaben zu nutzen kommen immer öfter andere Datenbanktypen zum Zug – für Predictive Analytics und Data Science bis zu Machine Learning-Verfahren und Künstliche Intelligenz. Für die zukünftige Entwicklung von Graphdatenbanken zeichnen sich vier wesentliche Trends ab: Das Property-Graph-Modell etabliert sich weiter, Entwickler schlüpfen mehr und mehr in die Rolle von Innovationstreibern, Datenbanken wandern in die Cloud und Graph Data Science wird zum Schlüssel für Anwendungen der Zukunft.