業(yè)務挑戰(zhàn)
數(shù)據(jù)結構難變動
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式結構不靈活,，擴展和調整數(shù)據(jù),、實體及關系成本高
聯(lián)動關系不清晰
關系型數(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生的影響
缺少上下文推理能力
數(shù)據(jù)探索場景中經常需要基歷史信息分析出新結論,，背景缺失不便于信息理解和推理
方案架構
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)技術提供了靈活的設計模式以及高效的關聯(lián)查詢,，通過對海量信息進行圖處理形成大規(guī)模的知識庫來支撐業(yè)務應用，并根據(jù)實際需求動態(tài)地調整存儲和處理能力,，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)模型可以方便地擴展和添加新的實體,、屬性和關系,，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系和屬性,，方便進行數(shù)據(jù)分析和挖掘
支持語義關系的推理
知識圖譜使用語義化的方式表示知識,，能夠更加準確地表達實體之間的關系和含義，從而提高了知識的質量和準確性,，目前知識圖譜可以應用于眾多領域,，如搜索引擎、自然語言處理,、智能問答、推薦系統(tǒng)等,，具有廣泛的應用前景和商業(yè)價值
