Big Data bezieht sich nicht immer nur auf das Volumen, sondern auch die Komplexität, Konnektivität und Heterogenität der Daten. Viele Geschäftsdomänen stellen ein komplexes Beziehungsgeflecht von Entitäten dar, die ein Graph-Modell sehr gut repräsentiert. Für die meisten Anwendungsfälle eines Systems kann eine Graphdatenbank aufgrund der lokalen Traversierung entlang dieser Beziehungen Anfragen in Echtzeit beantworten. Für komplexere Berechnungen über die gesamte Datenmenge (Reporting, Ranking, Metriken) ist eine Integration mit einem Graph-Compute-Ansatz wie Apache Spark sinnvoll. Die Möglichkeiten der Integration von Neo4j mit Spark sind Thema dieses Vortrags.