知识变得“机器可理解”
现实数字化转型是大多数“数据驱动”的 数据目录的出现是为了 努力注定要失败，主要是因为机器不是人类！人类的决策基于情境智能，为了成功实现自动化，机器需要知道我们所知道的东西。企业知识图谱 (EKG) 是一种有助于满足这一需求的技术，它是一种现代数据集成方法，通过推理发现隐藏的事实和关系，而这些推理在大型复杂组织中是无法实现的。EKG 通过从特定主题、人员、项目等的不同数据源捕获现实世界背景，使知识不仅可由机器读取，而且可由机器理解。
问答编织成功的数据结构
数据结构开始受到广泛关注，因为它能够将现有 手机数据 的数据管理系统整合在一起，丰富所有连接的应用程序。它们被认为是数据管理领域成熟的下一步。数据湖曾承诺将企业的数据资产集中起来，但除了将所有数据存储在一个地方之外，它无法使数据可用。鉴于数据格局的多样性，数据仓库实际上比数据湖更不具备能力，因为它们一开始只接受结构化 以 翻译出版社 Translate Press 是广 在愿 数据，而半结构化和非结构化数据孤岛则完全不相连。 令人眼花缭乱的企业数据格局多样性清单，但它面临的下一个巨大挑战是：如何使底层数据在企业规模上可用和可重用？简而言之，通过创建数据结构。
EKG 结合了图形
推理和虚拟化，是数据结构的核心，并将在 2021 年变得 化 印度手机号码 的复 更加重要。通过基于数据含义而非位置来统一数据，组织可以创建知识体系来支持业务并回答跨数据孤岛的复杂查询，同时支持大量用例并全面支持当今日益复杂、互联的企业。