之前 Palantir融合流程挖掘的背后：流程终于成为了不可替代的数据资产聊到Palantir通过流程挖掘丰富其Ontology数据。其最终的目的是构建一个全新的企业上下文层（Context Layer）。是企业级AI快速发展的这两年，语义层（semantic layer）和上下文层成为了众多厂商心目中解决企业级AI落地难点的解药。
Palantir 心目中的 Ontology表面上看起来像是传统数据治理的升级，但实际上，它试图解决的是一个更底层的问题：在 AI 参与决策之前，企业要把自己的业务世界结构化地表达清楚。
一、AI 落地受阻一大原因是企业没人说得清自己在干什么
大量研究MIT企业AI研究解读：农村包围城市表明企业 AI 项目普遍停留在演示和试点阶段，把视角从技术实现拉回到企业运行现实，厂商们发现了一个更核心的断层：企业自身并没有一个可被机器理解的业务说明书。
传统数据治理下的数据只能回答“发生了什么”，却无法解释“这意味着什么”。一个订单延迟的数据记录，对人来说可能立即联想到客户重要性、历史合作关系以及潜在的风险升级路径，但对 AI 而言，它只是一条数值变化的时间序列。
企业中真正影响决策是存在于流程执行中的隐性规则、跨部门协作的默契判断以及长期形成的经验偏好之中，而这些内容从未被系统性地建模和表达。当 AI 被直接接入数据层时，它面对的是一个缺乏语境的世界，只能通过统计和推断“猜测”下一步应该怎么做。
大家步入社会需要9年制义务教育；咨询公司或新人进入公司，需要足够的学习时间和成本。而AI作为还在牙牙学语的一员，也固然需要一个学习材料和融入过程。
二、Context Layer，AI时代的新解药
传统的数据治理解决的是技术问题：企业拥有大量分散在不同系统、不同数据库、不同业务域中的数据资产，于是通过数据中台或数据湖的方式，将这些数据集中到一个统一的平台中，并对表名、字段名、指标口径进行规范化标注，以避免“同名不同义”或“同义不同算”的情况反复出现。这个体系用现在的名称是语义层（Semantic Layer），其核心目标，是帮助分析师、业务人员和管理者正确使用数据。它强调的是可读性、可复用性以及跨系统的一致性，本质上仍然是围绕“数据”本身展开的治理。
上下文层（Context Layer）是AI时代的新产物。Semantic Layer 的目标是“让不同角色对同一数据形成一致理解”，那么上下文层的目标是“让系统对企业的运行方式形成一致认知”。
如果说我们学习一个新领域分三个阶段，专业词汇 > 理论知识 > 实践掌握，那上下文层也包含同样的三类信息。
1.结构性上下文（structural context），例如：词汇表。它定义了企业中的对象体系、核心概念及其关系结构，目标是基本语义一致性，为了让所有部门对同样的表单、指标有着同样的命名和理解提。很多企业从未做过结构性上下文的梳理。
2.操作性上下文（Operational context），例如：规章制度，流程文件。企业的用户手册，它定义了业务流程该如何运行，规则在什么条件下生效，哪些场景需要人工判断，为了让大家对企业运转有常识性的理解。大部分企业具有大量散落的操作性上下文，缺乏整体性的管理。
3.行为性上下文（Behavioral context），例如：真实数据。它刻画的是企业在长期运转过程中形成的真实决策模式，不同决策带来的结果，例外被接受的条件以及不同角色在灰色地带的实际选择方式等等。这一层决定了 AI 是机械地执行制度，还是能够做出符合组织习惯的判断。这些企业无法用文字记录，只能通过BI和流程挖掘分析后的推断，对比操作性上下文，总结背后的隐藏规律。
三、Ontology是Palantir心中的上下文层
Palantir意识到传统数据治理是不足以应对企业对AI的期待后，通过Ontology帮助客户搭建完整的上下文层，从业务对象开始建立结构性上下文 - 客户、资产、订单、合同、任务、风险事件。
同时通过动词设计（定义“对象能做什么、不能做什么、在什么条件下可以触发什么样的操作”）和RAG知识库形成操作性上下文。
又借助流程挖掘和与Databrick，snowflake等的合作，完善行为性上下文的搭建。
由此，Palantir的Ontology形成了完整的上下文层能力。这些对专业人类可能是显而易见的隐形常识，却对嗷嗷待哺的AI非常关键。Ontology也成为了其后续上层AI应用可以顺利落地的关键。
四、得Context Layer者得天下？
可以看到Palantir的 Ontology 不只是一次传统数据治理的升级，而是一种面向 AI 的企业世界建模尝试。它把原本存在于咨询经验、流程理解和业务常识中的隐性知识，逐步转化为机器可以引用、推理和执行的上下文基础。这也解释了为什么在企业级 AI 话题中，Semantic Layer 和 Context Layer 会在最近两年被反复提及——它们不是锦上添花的架构组件，而是决定 AI 能否真正走出 PoC 的关键前置条件。
众多厂商从不同角度开始切入这个领域，包括数据处理厂商（Snowflake，Databricks）、老牌ERP大厂（SAP，Oracle）、流程管理厂商（Celonis，Aris，望繁信）、新晋AI厂商（Palantir，Atlan）等等。
