NASA hat kürzlich einen bedeutenden Schritt in ihrer Dateninfrastruktur vollzogen, indem sie ihre langjährige Nutzung der Neo4j-Graphdatenbank zugunsten von Memgraph eingestellt hat. Dieser Wechsel wurde von der Personalabteilung des Weltraumforschungszentrums initiiert und stellt insbesondere eine Antwort auf steigende Kosten sowie den Wunsch nach effizienteren Datenanalysen dar. Über rund zehn Jahre hinweg war Neo4j die zentrale Technologie, um komplexe Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen zu modellieren – speziell im Bereich der Personal- und Wissensverwaltung. Dabei wurden Verbindungen zwischen Kenntnissen, Fähigkeiten, Aufgaben und Technologien (KSATTs), Rollen sowie Ausbildung nachverfolgt. Die Entscheidung für Memgraph markiert somit nicht nur eine technologische Entwicklung, sondern auch eine strategische Weichenstellung, die sich auf organisatorische und wirtschaftliche Herausforderungen bezieht.
David Meza, leitender Datenwissenschaftler bei NASA, erläuterte in einem kürzlich stattgefundenen Webinar die Hintergründe dieses Wechsels. Für ihn steht vor allem der Kostenfaktor im Vordergrund. Neo4j, so Meza, sei für den aktuellen Rahmen des Teams zu teuer geworden. Die kommende Reduzierung des NASA-Budgets, die von der Regierung mit etwa 24 Prozent Kürzung gegenüber dem Vorjahr veranschlagt wird, hat die Dringlichkeit nochmals erhöht, kosteneffizientere Alternativen zu prüfen. Dies wird durch die Tatsache verstärkt, dass Memgraph nicht nur günstiger ist, sondern auch eine reibungslose Migration gewährleistet, da es dieselbe Abfragesprache Cypher verwendet wie Neo4j.
Deshalb war der Umstieg mit nur minimalem Mehraufwand zu realisieren. Die Cypher-Abfragesprache ist ein wichtiger Punkt, da sie eine graphorientierte Datenabfrage ermöglicht, die intuitiv und leistungsstark zugleich ist. Die Nutzung derselben Sprache auf beiden Plattformen erleichtert den Entwicklern der NASA den Umstieg. Gleichzeitig ist Memgraph direkt in C++ programmiert, was im Vergleich zu Neo4j, das auf Java basiert, bessere Integrationen insbesondere mit Python ermöglicht. Python-Erweiterungen sind in der Datenwissenschaft weit verbreitet, weshalb Memgraph hier klare Vorteile im Hinblick auf Entwicklungsflexibilität und Performance bietet.
Dies macht die Plattform nicht nur günstiger, sondern auch produktiver für das Team. Ein weiterer entscheidender Unterschied ist die technische Architektur: Während Neo4j als diskbasierte Datenbank arbeitet und mit komplexen B-Baum-Strukturen sowie In-Memory-Caches ausgestattet ist, die für sequentielle Leseoperationen optimiert sind, wurde Memgraph von Grund auf für datenwissenschaftliche Workloads entwickelt und arbeitet vollständig im Arbeitsspeicher. Diese In-Memory-Technologie ermöglicht eine deutlich schnellere Verarbeitung von Echtzeit-Analysen und Transaktionen, was für die Bedürfnisse der NASA, insbesondere im Personalmanagement mit seinen dynamischen Anforderungen, von großem Vorteil ist. Dominik Tomicevic, CEO von Memgraph, erläuterte gegenüber der Fachpresse, warum Neo4j in bestimmten Szenarien weniger effizient sei. Die Notwendigkeit, Daten für graphanalytische Aufgaben zu duplizieren und in einem eigenen, rohen Format zu analysieren, führe zu erheblichen Mehraufwänden.
Vor allem bei Echtzeitentscheidungen wird der Aufwand für das Nachbauen der In-Memory-Indizes und das Zurückschreiben der Ergebnisse sehr teuer und kompliziert. Memgraph hingegen bietet durch nativen In-Memory-Support und Snapshots ein optimiertes System, das sowohl transaktionale Workloads als auch Echtzeit-Analysen parallel bewältigen kann. Diese technische Stärke ist besonders relevant für NASA, da hier kontinuierliche Updates und aktuelle Verknüpfungen zwischen zahlreichen Policy-Dokumenten und Datenquellen von großer Bedeutung sind. Im Rahmen der Human Capital Intelligent Query System-Initiative der NASA wird Memgraph dazu eingesetzt, Informationen für die Mitarbeiter des Weltraumforschungszentrums schneller und präziser verfügbar zu machen. Die Echtzeit-Fähigkeiten der Datenbank stellen sicher, dass Verbindungen und Abhängigkeiten zwischen Wissen, Fähigkeiten und Richtlinien stets aktuell sie und so eine bessere Entscheidungsunterstützung liefern.
Die Datenintegration ist dabei so gestaltet, dass auf intensive manuelle Koordination verzichtet werden kann. Stattdessen erfolgt eine automatische und effiziente Aktualisierung dank des Graph-basierten Modells. Somit unterstützt Memgraph die Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Prozesse, bei denen relevante Informationen dynamisch und kontextabhängig abgerufen werden, was die Nutzererfahrung bei NASA deutlich verbessert. Der Wechsel der NASA vom etablierten Neo4j hin zu Memgraph zeigt interessante Trends im Bereich Graphdatenbanken: Kosteneffizienz, Reaktionsschnelligkeit und tiefere Integration mit modernen Programmiersprachen gewinnen an Bedeutung. Angesichts der wachsenden Anforderungen an Datenanalysewerkzeuge insbesondere im öffentlichen Sektor und hoch spezialisierten Organisationen wie der NASA bietet die Entscheidung ein Beispiel für effizientes Ressourcenmanagement unter realen Budgetzwängen.
Die Entscheidung zeigt zudem, wie technologische Innovationen genutzt werden können, um herkömmliche Systeme abzulösen und gleichzeitig bessere Performance und Skalierbarkeit zu realisieren. Das Beispiel der NASA unterstreicht auch die Bedeutung von Entwicklungsökosystemen und Softwarekompatibilitäten. Die Tatsache, dass Memgraph Cypher als Abfragesprache verwendet, sorgt für niedrigere Einstiegshürden, da vorhandenes Wissen und bestehende Anwendungen leichter adaptiert werden können. Zugleich ermöglicht die neue Datenbankplattform einen moderneren Entwicklungsansatz, der besser auf die veränderten Anforderungen an Datenanalysen und Echtzeitanwendungen reagiert, die in der heutigen komplexen Verwaltungs- und Forschungslage unerlässlich sind. Der Schritt zur in-memory-Datenbank Memgraph kann als Zukunftsmodell für andere Organisationen gewertet werden, die in komplexen Umgebungen arbeiten und dabei mit begrenzten Mitteln wirtschaftlich handeln müssen.
Gerade in Zeiten, in denen öffentliche Einrichtungen mit knappen Haushalten agieren müssen, bietet die Kombination aus kosteneffizienter Technologie und hoher Leistungsfähigkeit einen klaren Wettbewerbsvorteil. Memgraph beweist hier, dass spezialisierte Lösungen den stark verbreiteten Neo4j-Standard sinnvoll ergänzen oder in manchen Fällen sogar ersetzen können. Die Entscheidung für Memgraph zeigt auch, wie technische Innovationen im Bereich der Graphdatenbanken voranschreiten. Das Thema Graphanalysen erfährt immer mehr Aufmerksamkeit, da es Unternehmen und Institutionen ermöglicht, Datenbeziehungen besser sichtbar und nutzbar zu machen. Durch die Verbesserung der zugrundeliegenden Datenbanksysteme können komplexe Szenarien schneller verstanden und darauf reagiert werden.
Die NASA als weltweit führende Forschungsorganisation zeigt damit einen Trend auf, der sich bereits in vielen anderen Bereichen beobachten lässt, etwa bei sozialen Netzwerken, Finanzdienstleistern oder Pharmaunternehmen. Nach über einem Jahrzehnt mit Neo4j als zentralem Kontrollelement in der Datenanalyse zeigt der Wechsel zu Memgraph die Reifung des Marktes für Graphdatenbanken. Es ist ein deutlicher Hinweis darauf, dass Kosten nicht mehr nur ein Randfaktor sind, sondern zunehmend Einfluss auf die Wahl der Infrastruktur nehmen. Gleichzeitig werden Fragen der Benutzerfreundlichkeit, Integration und Echtzeitfähigkeit wichtiger denn je, um im datengetriebenen Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben. Die NASA demonstriert mit ihrer Entscheidung, dass diese Faktoren zusammenkommen müssen, um den optimalen Technologieeinsatz sicherzustellen.
Abschließend zeigt der Wechsel von Neo4j zu Memgraph bei NASA, wie technologische und organisatorische Bedürfnisse zusammenwirken. Angesichts von Budgetkürzungen und wachsendem Datenvolumen sind intelligente, schnelle, kosteneffektive Lösungen gefragt. Durch die Umstellung auf Memgraph kann NASA nicht nur Kosten sparen, sondern auch innovative Technologien nutzen, die besser auf ihre dynamischen Anforderungen abgestimmt sind. Dies eröffnet für die Zukunft neue Möglichkeiten in der Datenanalyse und stärkt zugleich die Position der Agentur, trotz finanzieller Herausforderungen weiterhin effizient und zielgerichtet agieren zu können.
