在当前的数据管理环境中，企业必须处理数量难以想象的多样化、分散的数据。在这种孤立的数据和内容的复杂性中，有价值的业务洞察和机会就会丢失。
毫不奇怪，过去十年见证了企业数据管理的范式转变，导致知识图谱利用的增加。知识图谱提供统一的信息访问、灵活的数据集成和数据管理任务的自动化，对各行业的许多系统和流程产生巨大影响。
知识图谱的价值主张
知识图谱的主要优势之一是它们能够集成和统一来自不同来源的数据。这样，数据就不会再在组织的不同系统或部门之间分散或可能丢失。相反，可以从单个访问点查看、探索和分析它。
知识图谱还可以充当中央枢纽，不仅汇集实际数据，还汇集元数据。这使企业能够全面了解所有信息，并更好地理解其不同部分之间的关系。
知识图谱还确保数据始终以一致的方式表示。无论其原始格式或来源如何，数据都会以一种为所有用户提供理解和使用数据的通用框架的方式进行转换和统一。
使用语义建模技术（例如本体和受控词汇）允许知识图谱定义数据之间的精确含义和关系。这解决了困扰传统数据管理系统的模糊性问题。
知识图谱的另一个独特能力是，它们可以通过利用背景知识作为解释的上下文来增强其专有信息。这意味着除了图谱中包含的数据之外，还可以集成外部知识源，以提供对数据更丰富、更全面的理解。
知识图谱可以克服的挑战
数据的价值取决于我们有效使用它的能力。如今，企业拥有的大量数据需要实时处理、理解和利用。传统的数据管理方法已不足以满足当前的需求。越来越多的企业意识到以不同方式管理数据的重要性，以降低成本、改善维护、释放潜在收入并获得竞争优势。
知识图谱为许多数据管理挑战提供了可行的解决方案。它们适合每个组织，无论其规模大小，并且可以轻松处理现代数据生态系统固有的多样性和缺乏集中控制的问题。
让我们来看看企业数据管理当今面临的一些挑战以及知识图谱如何解决这些挑战。
挑战1：数据源和类型的多样性
传统上，数据表示与特定格式紧密耦合，这决定了数据的组织和存储方式。因此，信息和通信技术基础设施需要支持跨各种系统的各种数据格式和类型。这还包括以超出其原始目的的方式使用的遗留系统。
知识图谱通过提供表示数据的更高级别的抽象来解决这个问题。这允许数据的格式与其目的或预期用途分离。这是一种更灵活的数据建模方法，其中概念表示为节点，概念之间的关系表示为边。由于图结构不依赖于任何特定格式，因此更容易集成来自不同来源和系统的数据，从而增强数据互操作性。
此外，随着数据的目的或用途随着时间的推移而变化，可以修改底层模型，而无需完全重构数据。这种灵活性使企业能够更好地响应不断变化的业务需求或数据要求。
挑战2：断开数据与现实世界的联系
当以直观的方式组织和访问信息时，关系数据库有很大的局限性。“关系数据库”是一个矛盾的说法。在此类数据库中，关系并不是一等公民。它们僵化的表格结构无法捕捉现实生活数据固有的复杂性和丰富的互连性，这通常会导致妥协、简化和阻抗不匹配。
因此，传统的数据管理解决方案通常依赖于人类的努力，以符合可用软件的方式组织现实世界的信息。这需要大量的前期规划和模式设计来确定如何存储、连接和查询数据。
相比之下，知识图谱直观地组织信息。通过实现数据的富有表现力和灵活的表示，图形结构捕获不同信息之间的关系并提供更丰富的上下文。这使企业能够以密切反映其对该领域理解的方式处理数据。它还可以带来更好的洞察、决策和数据资源的利用。
据麦肯锡称，大多数组织中的数据专业人员花费 25-30% 的时间查找和搜索相关数据。知识图谱利用关联数据原则，帮助在语义上发现、查找和探索相关数据。通过利用共享词汇表和标准，数据可以在不同来源之间进行语义链接，从而可以遍历连接以查找所需的信息。
挑战3：数据缺乏意义
许多企业未能正确使用他们的数据，因为数据的表示方式掩盖了其含义和底层建模假设。这限制了数据在这些假设被明确硬编码的系统中的可用性。它还使得与其他系统集成数据或在不同环境中利用数据变得困难。
知识图谱中数据的表示符合人类和机器都可以明确解释的形式含义。这样可以清楚地理解其内容。这种语义形式主义支持自动推理，从而产生新的数据驱动的见解以及识别隐藏的模式或关系。
通过利用知识图谱的语义丰富性，企业可以更好地执行重要任务，例如回答复杂查询、进行预测或生成建议。他们可以跟踪流经企业的数据、监控其质量、发现错误并追踪其源头，从而减少不良数据质量和数据重复。知识图提供基于丰富且链接的元数据的高质量数据。
挑战4：刚性和脆弱模式
数据管理的传统方法要求基于对所有需求的假定理解，预先定义详尽的数据模式。然而，从一开始就完全掌握业务案例的复杂性并捕获单个模式中所有可能的属性和关系几乎是不可能的。
此外，业务的动态性质和不断变化的数据需求使得期望单个模式长期保持适用和有效是不可想象的。不断变化的技术、市场趋势和业务需求需要适应性强的数据管理方法。
好消息是知识图谱能够以灵活且可扩展的方式对数据进行建模。随着新数据需求的出现，它们允许添加或修改模式元素，而无需对现有结构进行彻底检修。这使企业能够跟上不断变化的业务需求和未来需求。
挑战5：数据孤岛
数据孤岛是高效使用数据的最大障碍之一，企业通常会转而使用点对点数据集成作为快速解决方法。然而，每次集成都会显着增加开发时间、复杂性、资源和工作量，从而减慢依赖及时和准确信息的关键业务流程。
最重要的是，这种方法往往无法解决根本问题。当数据被隔离并限制在特定系统或部门内时，就会出现数据孤岛。此类集成仅在选定的系统之间建立直接连接，从而导致集成环境分散。
另一方面，知识图谱的互联性质使企业能够更有效地重用现有数据资产，并轻松整合外部第三方数据源。这使他们能够在全球信息背景下利用其专有知识，并增强业务分析、决策和创新。
此外，在构建知识图谱时使用开放标准不仅可以确保互操作性并促进多个领域数据的集成，而且还可以避免专有格式和供应商锁定。它们连接不同数据集中的记录之间的实体以获得 360 度视图。知识图谱擅长提供以实体为中心的视图，其中包含跨异构数据源的数据。
挑战6：昂贵的数据管理
正如我们已经讨论过的，处理各种数据格式和类型、对手动工作的依赖以及永无休止的数据集成项目给企业数据管理的总体成本和时间安排带来了压力。
知识图谱方法提供了许多具有成本效益的好处。例如，重用数据的能力使企业能够更好地利用不同应用程序、项目和团队的现有数据资产。使用链接开放数据引导系统可以降低数据采集和维护的成本。灵活的图形模型消除了详尽（且昂贵！）、面向未来的模式设计和重新设计的需要。这个清单还可以一直列下去。
挑战7：时间和资源有限
对于各行各业的大多数企业来说，大部分数据仍未开发、不可见、无法访问，只有一小部分数据得到积极使用。大量数据与有限的处理能力之间的差异阻碍了他们提取有意义的信息和得出可行见解的能力。
通过捕获概念之间丰富的语义关系，知识图谱以实现推理能力、复杂的分析和隐藏模式的发现。它们构成了每个人工智能和分析平台的强大支柱，使用户能够实时发现数据中锁定的见解。
结论
丰富的数据需要一个与我们对信息、领域和上下文的复杂理解相一致的数据模型。为了让数据变得智能，我们需要放弃不灵活的数据模式，选择能够代表现实世界及其丰富而复杂的关系的数据模型。当以具有正式语义的机器可读格式完成此操作时，它可以实现自动推理，从而补充和促进人类专业知识和决策。
语义知识图谱满足了这些要求，并在各个行业的许多数据和信息密集型服务中找到了应用。通过将它们作为数据管理策略的基本组成部分，企业可以应对现代数据环境的复杂性，并使他们的数据和决策更加智能、更快和数据驱动。
用知识图谱重新定义您的数据管理！
