今天准备接着聊一下Palantir和本体论。因为最近在网上看到相当多的文章聊本体论，所以我今天还是想用最简单的方式把Palantir本体论真正最核心的内容讲清楚。
首先还是讲一下本体论。
我在公众号文章也发了相当多关于西方哲学的文章。整个哲学体系简单概括，你可以把它理解为包括了本体论和认识论。对于本体论里面，它本身又研究两个关键的东西：
一个就是整个宇宙事物它本身的本质构成，能不能形而上的进一步抽象；还有一个就是整个宇宙事物的类型规则规律究竟是什么样。
第二个就是我们说的认识论。认识论里面其实又包括两个细点，一个叫知识论，一个叫方法论。早期古希腊哲学大家可以看到本体论和认识论两者是分离的，包括对于亚里士多德，你看他对于本体论核心的是给出了四因说。而对于认识论，它核心的内容是形而上和形式逻辑。所以说这两者并没有更好地结合起来。
没有结合起来导致一个关键的问题：
你要更好地去研究世界事物的构成，一定要遵循科学的方法、科学的认识，才能够把这个事情做好。这个事情本身就结合到我们怎么样形成科学的方法论。所以说到了后面近代哲学培根时期，他进一步对形式逻辑进行了完善，通过科学归纳法这么一个思路，形成一种更加方便或更加严谨的认识研究事物，或者叫认识分析世界的方法。
再到后面我原来也讲过，到了康德的哲学的时候，它其实有一个重点就是它的十二范畴。十二范畴里面包括了质的范畴、量的范畴和关系的范畴。其实它的范畴核心就是逻辑。但是这个逻辑它其实是将核心的本体论的知识和认识论的知识做了相关的融合和统一。
包括我原来在讲深度思考的也在谈，深度思考核心就是空间加时间加逻辑。这个逻辑不能单独存在，它是一定依附在事物上面，依附在一定的空间和时间上面的。这个就是我们对整个本体论最基础最基本的认识。通过我刚才讲的这些内容，大家理解到一个关键的点就是什么呢？事物它不是一个静态的东西，研究事物一定要去研究事物的动态特征，包括它的行为特征，以及事物和事物组成要素之间的关系，这个才是重点。
然后再回到Palantir这家公司。这家公司早期仅仅是一个做数据类，或者叫数据中台的公司。但后来为什么有了本体论的思想和相关技术算法后，真正让这家公司如虎添翼了呢？
很多人理解很简单，认为Palantir只是在原来的数据模型和架构上增加了关系，这个理解是严重不对的。
我们原来在做数据架构时，除了数据对象和组件，本身也研究数据之间的关系，比如一对一、一对多、多对多，以及主外键的依赖和关联。但大家一定要意识到，数据之间的关系原来也是静态的。关键是我们没有研究：看到的数据是一个结果，而形成这个数据的过程是什么？促进数据和数据之间流动的行为规则因素是什么？我们原来没有研究。这些东西很多时候存在于个人经验中，没有显性化成为规则定义。
如果你再看Palantir的本体论，会发现它的核心不仅仅是数据和数据关系，更重要的是行为建模。这个行为就是我们讲的算法规则——促进数据形成的行为，促进数据流转的行为。行为建模，包括行为的可视化、显性化，才是整个本体论最核心的内容。
理解这个后，举个最简单的例子：
生产管理中的生产排产。我们有静态数据，比如采购订单、生产工单、供应商数据、物料数据、工厂生产线工艺路线等。但拿到这些数据就能做出高质量的排产计划吗？当然不是。真正要做好排产计划，还需要积累显性化的行为和规则约束。你把这些行为规则一起丢给AI或者大模型，才可能得出一个最优化、符合你实际情况的生产排产计划。数据之间的关系原来就有，大家真正缺的是什么呢？缺的是规则建模，缺的是行为建模，缺的是怎么样把这部分内容更好地去显性化。
那么我原来有没有做这个事情呢？
原来我们在聊数据中台的时候，更多的是在聊大数据平台，聊BI分析决策这么一个纵向的线条。它在纵向的线条上面加速了数据的流动，加速了数据之间的关联聚合和相关的计算。在这个里面仍然有算法、有规则，但这个规则的作用是纵向的作用，是支撑决策用的。类似于我们会去构建相应的分级多级的指标体系，每个指标都涉及到底层相当多的数据去做关联依赖或计算，才会得出顶层的一个决策性看盘指标。这个东西当然有用，但它是纵向决策用的。
纵向决策用的意思就是只要我底层有这些静态数据，那么我原来的业务运作流程即使有相当大的差异，其实是不影响相关的分析决策的。 也就是我们原来经常谈到的，对数据的研究更多的是为了数据支撑决策。当我的目的是数据支撑决策的时候，数据和数据之间的关系建模、行为建模就没有这么重要。
但如果我期望对数据的研究是为了更好地支撑业务运作，那么这个时候就必须要去研究数据形成的过程、数据的流转过程，让数据和数据横向之间真正能够打通，形成相应的数据链。横向形成了相应的数据链，自然就能够更好地支撑上层的端到端业务流。这才是我们去构建数据本体、包括构建行为建模最核心的内容。 它不再是简单的支撑决策了，而是更好地支撑整个企业的业务运营。
那么这个时候，我们整个核心的本体论价值就会越来越大。它已经不是简单的底层数据模型，而是整个企业本身的数字原生模型。
好了，今天关于本体论的简单分享就到这里，希望对大家有所启发。
