Cloud-Cybersicherheit & Infrastrukturresilienz · B2B SaaS Provider
Neo4j
Führender Anbieter von Graphdatenbanken und Software für Graph-Analytics im Enterprise-Bereich.
Die verfügbaren Informationen unterscheiden sich je nach Unternehmen und Quelle.
Profil-Datensatz aktualisiert:
Unternehmensdaten
- Offizieller Name
- Neo4j, Inc.
- Einheitentyp
- COMPANY
- Gegründet
- 2007
- Hauptsitz
- 111 East 5th Avenue, San Mateo, CA 94401, USA
- Unternehmensgröße
- 501–1,000
- Markt-Cluster / Sektor
- Cloud-Cybersicherheit & Infrastrukturresilienz
- Marktrolle
- B2B SaaS Provider
- Offizielle Website
- neo4j.com
Was Neo4j macht
Das Geschäftsmodell von Neo4j basiert auf einer spezialisierten B2B-Infrastruktur-Software. Das Unternehmen schafft Wert, indem es Organisationen ermöglicht, stark vernetzte Daten mittels nativer Graphen-Technologie performant zu speichern, abzufragen und zu analysieren. Kunden können die Software flexibel in eigenen Umgebungen (Self-Managed) betreiben oder als vollverwaltete Cloud-Services nutzen, wobei komplementäre Visualisierungs- und Management-Tools die Kundenbindung und den Account-Wert kontinuierlich steigern.
Einordnung und Abgrenzung
Neo4j ist kein Unternehmen für AdTech, MarTech oder Social-Media-Graphen, sondern ein reiner B2B-Anbieter von Graphdatenbanken und Analyse-Infrastruktur.
Strategische Einordnung
KI-gestützte Einordnung aus der bestehenden Unternehmensrecherche; Interpretation und belegte Fakten sind zu unterscheiden.
Neo4j ist ein privates Softwareunternehmen, das Graphdatenbanken und hochentwickelte Graph-Analytics-Produkte für Unternehmenskunden entwickelt. Das Kernportfolio kombiniert eine selbstverwaltete Graphdatenbank mit einer vollständig verwalteten Cloud-Datenbank (SaaS), Tools für Graph Data Science und Datenanalyse sowie Visualisierungs- und Betriebsprogramme. Die Lösungen richten sich primär an Entwickler, Data Engineers, Data Scientists und IT-Plattform-Teams, die geschäftskritische Anwendungen oder Analyse-Workflows auf Basis stark vernetzter Datenstrukturen realisieren. Das Unternehmen generiert Umsätze über wiederkehrende Software-Abonnements, Enterprise-Lizenzen sowie verbrauchsbasierte Cloud-Preise. Die aktuelle Produktstrategie zeigt eine klare Expansion über die reine Datenbank hinaus in Richtung verwalteter Analyseplattformen und tiefer Integrationen mit führenden Cloud-Datenplattformen wie Snowflake und Microsoft Fabric, was die Relevanz von Neo4j in modernen Daten- und KI-Architekturen weiter stärkt.
Unternehmens-Newsbriefing
Briefing aktualisiert:
Neo4j hat nach der Übernahme von GraphAware die Lösung „GraphAware Financial Crime Intelligence“ zur umfassenden Erkennung, Untersuchung und Prävention von Finanzkriminalität eingeführt. Zudem wurden neue Graph-Analytics-Funktionen für selbst verwaltete Bereitstellungen vorgestellt, wodurch das Angebot im Bereich der Enterprise-Graphendatenbanken erweitert wird.
Geschäftsmodell und Monetarisierung
Neo4j nutzt ein hybrides wiederkehrendes Umsatzmodell. Verwaltete Cloud-Produkte wie AuraDB werden über ein kapazitätsbasiertes Nutzungsmodell abgerechnet, während On-Premises- oder selbstverwaltete Deployments über Enterprise-Software-Abonnements lizenziert werden. Ergänzende Umsätze stammen aus Premium-Support-Paketen, Professional Services sowie direkten Abrechnungen über die Marktplätze großer Cloud- und Datenplattformen.
- Managed-Cloud-Datenbankabonnements und nutzungsbasierte Abrechnung
- Verbrauchsabhängiges SaaS-Pricing
- Abonnements für selbstverwaltete Enterprise-Datenbanken
- Software-Abonnement / Lizenzierung
- Lizenzen für Graph-Analytics und Data-Science-Tools
- Software-Abonnement
- Premium-Support und Managed Services
- Service-Gebühr / Retainer
- Partner- und Marktplatz-gestützte Bereitstellungen
- Kanalbasierte Software-Abrechnung
Produkte und Fähigkeiten
Für diese Ansicht liegen keine Produkte mit zugeordneten Quellen vor.
Vollständiges Unternehmensprofil von Neo4j freischalten
Erhalte unbegrenzten Zugriff auf alle Gesellschafterstrukturen, historische M&A-Transaktionen, verifizierte Tech-Stacks und automatisierte Markt-Signale im interaktiven Knowledge Graph.
Verifizierte Eigentümer- & Konzernstruktur
Vollständige Holding-Traversierung, Gesellschafter-Historie und Mutterkonzern-Verflechtungen aus Handelsregistern und SEC-Filings.
360° Tech-Stack & Vendor-Audit
Technische Header-Bidding-Konfigurationen, Sellers.json-Knoten, CMP-Offenlegungen und direkte Programmatic-Verbindungen.
Live Markt-Signale & Executive Briefings
Tägliche Überwachung von M&A-Transaktionen, Führungswechseln, Produkt-Launches und Hiring-Shifts im Wettbewerbsumfeld.
Wettbewerber und Alternativen
Wettbewerber-Radar aktivieren
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Cloud-native geospatial analytics software for enterprise data teams.
Enterprise software for building and deploying interactive data applications.
Open-source analytics database with managed cloud and observability.
Enterprise decision intelligence software for risk, compliance and analytics.
Enterprise BI platform for search-led and embedded analytics.
Direkter Unternehmensvergleich
Zuletzt erfasste Signale
Datumsangaben beziehen sich auf die Quellenveröffentlichung. Ältere Einträge sind historischer Kontext, kein Beleg für ein neues Ereignis.
Neo4j GraphAware Financial Crime Intelligence debuts for full-cycle detection, investigation & prevention
Erfasster Impact-Score: 4/5
On September 16, 2026, Neo4j announced Neo4j GraphAware Financial Crime Intelligence, a graph-native detection and investigation solution for banks and insurers to prevent financial crime. It is built on a reusable knowledge layer for enterprise AI and is the first milestone since Neo4j closed its acquisition of GraphAware in August 2026. The solution covers the full crime cycle—Signal, Alert, Investigate, Decide—and is available now.
- Neo4j announced Neo4j GraphAware Financial Crime Intelligence on September 16, 2026, as a graph-native detection and investigation solution for banks and insurers.
- The release is the first milestone after Neo4j closed its acquisition of GraphAware in August 2026.
Benchmark of Five Managed Graph Databases
Infrastructure · Erfasster Impact-Score: 2/5
A reproducible benchmark comparing CognoDB Cloud, Neo4j AuraDB, Memgraph, FalkorDB and ArangoDB revealed major pitfalls in naive measurement: geographic placement of managed instances skewed raw latency numbers, server-reported execution time (via Bolt drivers) is required for fair engine-to-engine comparison, and CognoDB v0.9.11 exhibited a background-indexing behaviour that caused indexed lookups to return no results while an index was building, silently dropping relationship writes. Concurrency characteristics differed: cloud-hosted databases scaled with client concurrency due to network latency hiding server idle time, while local instances became CPU-bound and slowed. The author published the full harness and raw data on GitHub.
- Five graph databases were benchmarked: CognoDB Cloud, Neo4j AuraDB, Memgraph, FalkorDB and ArangoDB.
- Geographic placement of managed cloud instances (e.g., CognoDB in Google Cloud us-east4 and Neo4j AuraDB in Google's Singapore range) skewed raw wall-clock latency measurements.
Unternehmensbeziehungen vertiefen
Fragen zu Neo4j
Was ist Neo4j?
Neo4j ist ein führendes Softwareunternehmen, das performante Graphdatenbanken, Graph-Analytics-Tools und zugehörige Dateninfrastrukturen für Enterprise-Kunden bereitstellt.
Wer nutzt Neo4j?
Die Hauptnutzer sind Softwareentwickler, Data Engineers, Datenbankadministratoren, Data Scientists und IT-Architekten, die graphbasierte Anwendungen oder komplexe Analyse-Pipelines aufbauen.
Wie verdient Neo4j Geld?
Neo4j monetarisiert seine Technologie über verbrauchsbasierte Preise für verwaltete Cloud-Dienste, klassische Enterprise-Software-Abonnements und Lizenzen sowie durch Support- und professionelle Dienstleistungen.
Quellen und Datenabdeckung
Dieses Profil nutzt öffentlich zugängliche, offizielle und technisch beobachtbare Informationen. Fehlende Angaben belegen nicht, dass ein Produkt oder eine Beziehung nicht existiert. Die folgende Quellenliste bedeutet nicht, dass jede Aussage im Profil verifiziert wurde.
23 öffentlich erfasste Primärquellen und Zitate im Knowledge-Graphen verknüpft.
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