近来，我们看到图数据库进化到了下一个阶段，新技术通过提供深度关联分析来满足电子商务的需求。这可以实时获取客户情报并实现强大的关系分析。借助这些实时能力，电子商务网站可以快速全面理解客户的行为。最终， 他们可以捕获一些转瞬即逝的关键业务机会，其中人、业务、数据和“实物” 动态地共同创造价值，可用来实现顾客体验的个性化，最终带来更多交易。

这是通过支持超过 10 步（或前面提到的的数据点遍历）的新图技术实现的，而不会像第一代解决方案一样受限于 2 步。不论新顾客还是回头客，每多一步都会增加更多有关各个用户购物历史记录的信息。分析数据 / 产 品 / 客户位置 / 基于位置的天气 / 推荐的产品时需要拥有遍历数据的能力，才能实时给出最具个性化的推荐。

前面提到的查询需要实时三步计算，因此超过了现有图技术在处理大型数据集时的两步局限性。加入其他关系后， 可以轻松将查询扩展到四步或更多步。这些数据源源不断供给人工智能和机器学习算法，帮助带来更好的线上购物体验。

深度关联分析使电子商务公司能够遍历这些数据，打造更智能的人工智能和机器学习，以便形成竞争优势、达成更多交易和建立客户忠诚度。这一切都可以归结为，能够通过考虑数据之间的更多关联得出更好的洞察，以便充分考虑购物者的行为和偏好。