業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)難變動
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式結(jié)構(gòu)不靈活,，擴(kuò)展和調(diào)整數(shù)據(jù),、實體及關(guān)系成本高
聯(lián)動關(guān)系不清晰
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用行列方式存儲數(shù)據(jù),，無法直觀展示局部變化對全局產(chǎn)生的影響
缺少上下文推理能力
數(shù)據(jù)探索場景中經(jīng)常需要基歷史信息分析出新結(jié)論,，背景缺失不便于信息理解和推理
方案架構(gòu)
悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫可以基于多種數(shù)據(jù)格式實現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取,、圖譜構(gòu)建和管理,，通過引入豐富高效的圖算法能力，直觀呈現(xiàn)各國垂直領(lǐng)域的知識圖譜,，并輸入到上層實現(xiàn)智能問答,、搜索推薦等應(yīng)用。
方案優(yōu)勢：立體化探索多維數(shù)據(jù)
悅數(shù)圖數(shù)據(jù)技術(shù)提供了靈活的設(shè)計模式以及高效的關(guān)聯(lián)查詢,，通過對海量信息進(jìn)行圖處理形成大規(guī)模的知識庫來支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用,，并根據(jù)實際需求動態(tài)地調(diào)整存儲和處理能力，幫助用戶快速發(fā)現(xiàn)新的洞察,，提高知識圖譜的應(yīng)用價值,。
使用收益
直觀靈活的數(shù)據(jù)模型
知識圖譜提供了一個統(tǒng)一的語義模型，使得不同來源的數(shù)據(jù)可以相互交互和共享,，促進(jìn)了數(shù)據(jù)的整合和統(tǒng)一，同時知識圖譜的數(shù)據(jù)模型可以方便地擴(kuò)展和添加新的實體,、屬性和關(guān)系,，使得知識圖譜可以持續(xù)地豐富和完善
高效的圖遍歷和查詢
知識圖譜使用圖論模型，支持深度優(yōu)先,、廣度優(yōu)先,、最短路徑、連通分量等多種圖算法的高效查詢,，便于用戶根據(jù)不同需求靈活選擇并能夠快速地獲取實體之間的關(guān)系和屬性,，方便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘
支持語義關(guān)系的推理
知識圖譜使用語義化的方式表示知識，能夠更加準(zhǔn)確地表達(dá)實體之間的關(guān)系和含義,，從而提高了知識的質(zhì)量和準(zhǔn)確性,，目前知識圖譜可以應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，如搜索引擎,、自然語言處理,、智能問答、推薦系統(tǒng)等,，具有廣泛的應(yīng)用前景和商業(yè)價值
客戶案例
中科大腦作為一家城市級數(shù)字資產(chǎn)運營商,，要對各種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效存儲并需要將數(shù)據(jù)充分利用，使用知識圖譜平臺解決數(shù)據(jù)治理問題
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騰訊音樂娛樂集團(tuán)通過建立音樂知識圖譜分析搜索數(shù)據(jù),，用于優(yōu)化復(fù)雜搜索召回,、歌曲關(guān)聯(lián)推薦等應(yīng)用場景
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同花順基于圖數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈圖譜、供應(yīng)鏈圖譜,、人物關(guān)系圖譜,、企業(yè)圖譜等，滿足金融投資的需求
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