企業知識圖的四個戰略差異_Graph

憑借其無限大小，企業知識圖包含組織的所有數據–結構化，非結構化，內部或外部–呈現為數萬億個相互關聯的事實，可根據需要以任意組合形式提供給已批準的用戶。企業知識圖使組織能夠利用云規模的內存計算，為每個人帶來即時訪問和分析。這些工具支持所有用戶的直觀，交互，一致和透明的查詢生成–從非專業業務用戶到IT資深人員。

通過高級查詢和分析機制強化，這些機制遍歷組織范圍內的數據以進行實時響應，企業知識圖表具有時間價值，可以為企業提供新發現的數據命令。只需使用圖表來實現業務目標，IT領導者就不可避免地利用這些戰略優勢改變其組織，從而強化數據驅動的文化：

HashCash將為阿聯酋企業建立加密貨幣交易所:區塊鏈開發公司HashCash將為阿聯酋企業建立加密貨幣交易所。據悉，此次加密貨幣交易平臺建設將會遇到一系列獨特挑戰，包括對交易的規定，伊斯蘭教規定等。（Prweb）[2021/5/8 21:38:12]

商業術語中的數據變得可以理解。數據的含義常常被數據存儲定義和對少數技術和后勤人員有意義的術語所掩蓋。公民數據科學家比比皆是。通過理解數據的意義，由于其業務術語和企業知識圖的交互式查詢功能，企業用戶成為“公民”數據科學家隨意訪問和部署數據。未來的技術和應用得到保證。由于企業知識圖中數據的機器可讀性，它適用于任何形式的人工智能和機器學習成為最有價值的明天。數字化轉型加速。企業知識圖提供了所有數據的高分辨率“數字雙胞胎”，將數字化轉型推向了組織的最前沿。這些影響的超越性質對組織產生了深遠的影響。隨之而來的賦權意識增強了對數據及其處理的信任，使數據開始成為真正的差異化因素。反過來，它的用戶–那些依靠數據完成工作的用戶–隨著組織變得數據密集而變得更加自主。

聲音 | 體育總局經濟司副司長：鼓勵企業利用區塊鏈等新技術培育體育行業新業態:在2月26日舉行的國務院聯防聯控機制新聞發布會上，國家體育總局經濟司副司長彭維勇表示，國家體育總局積極開展國家體育消費城市試點工作，鼓勵各地創新支持政策，包括加大政府采購力度，利用體育產業引導資金，安排專項幫扶資金等。同時，鼓勵企業創新發展，利用大數據、云計算、人工智能、5G、區塊鏈等新技術，培育數字體育、在線健身、線上培訓等新業態。（新華網）[2020/2/27]

企業知識圖的四大戰略差異化因素是：

了解數據企業知識圖是業務用戶可訪問的，因為它在業務語言中呈現數據的含義。該圖捕獲每個值，數據點，事實和關系，這與非縮放圖方法明顯不同。參與這些圖表的技術自動創建數據及其元數據的人類可讀模型，這有助于理解數據與業務術語的關系。這些技術有效地構建了數據應用于組織目標的方式的“思維導圖”。數據關系是明確定義的，并使用與它們如何影響業務流程相同的結構進行建模，而無需對已過時的存儲庫或數據源進行神秘編碼。

聲音 | 挖礦木馬仍是企業服務器被攻陷后植入的主要木馬類型:騰訊御見威脅情報中心今日發文稱，挖礦木馬仍是企業服務器被攻陷后植入的主要木馬類型。2019年三月份挖礦木馬感染處于峰值，隨后逐步下降，感染量基本穩定持平。被植入挖礦木馬的服務器其感染渠道主要是通過爆破進行入侵，最常見的有MSSQL，RDP爆破。此外永恒之藍等高危系統漏洞也是被利用入侵的重要手段。[2020/2/24]

公民數據科學家軍隊EnterpriseKnowledgeGraph的高級查詢功能利用對數據意義的深入理解，徹底重塑業務。通過實現用戶提出并簡單回答數據問題的簡單對話，它完成了傳統上分配給數據科學家的任務–獲得業務數據驅動的洞察力。因此，企業知識圖消除了企業對IT的依賴，將數據置于實際使用它的人的指尖，同時增加了用戶知識和工作效率。自動生成的查詢過程將業務用戶轉變為負責自行獲取數據和分析結果的公民數據科學家。這些直觀的方法通過讓非專業人員了解數據，改善了企業的員工隊伍。

動態 | 馬耳他銀行拒絕為加密和區塊鏈企業開通賬戶 稱其超出風險范圍:據馬耳他時報報道，數十家涉及區跨鏈和加密貨幣的公司在馬耳他當地試圖開設銀行賬戶時遭到拒絕。匿名消息人士稱，銀行“禮貌地”拒絕了他們的業務，稱這超出了他們的“風險偏好”。議會財政司司長Silvio Schembri表示，他正在就此事與不同的銀行和利益相關方談判。[2019/3/1]

未來準備企業知識圖的最持久影響可能是它對未來企業的防范傾向。在人工智能和機器學習日益發展的脆弱世界中，企業知識圖形用戶可以確保部署哪種技術變得最可行，因為這些存儲庫的基本屬性。支撐企業知識圖的技術是機器可讀的，并且易于適應所有形式的機器學習，自然語言處理和其他AI表現形式。用戶無需在今天決定可能在將來過時的技術選項。對企業知識圖的投資通過為任何形式的AI變得最有用的企業做好準備來產生經常性回報。

加速數字化轉型企業知識圖促進了數字化轉型，這是當代IT流程的重要必需品。這些存儲庫的基礎組件是在整個組織中發現的所有數據的高分辨率數字傳真。這個數字“雙胞胎”包含所有數據點，并將這些數據與開放標準聯系起來，重點是澄清數據點和數據元素之間的關系。通過從根本上了解所有數據在整個企業中的關聯方式，企業知識圖提供了一個附加的上下文維度，可以通知從初始數據發現嘗試到分析的所有內容。而其他連接數據的方法依賴于涉及基本元數據和關系信息的混合復制方法，EnterpriseKnowledgeGraph的數字雙胞胎包括全面的關系理解，元數據和數據資產。該平臺的包含性質歸功于其規模，適當地適應數據的這些方面以及持久價值的治理和安全措施。

企業知識圖的采用率與他們解決不斷擴大的以數據為中心的問題的方式直接相關。只需使用它們，組織就可以獲得收益，從而提高數據貨幣化的能力。部署這些平臺與更好地了解數據意味著什么，它們如何相互關聯以及它們與各種業務問題的關系有關。自主查詢工具可以實現數據的隨意，對話交互，這些數據通過改進的數字轉換傾向得到強化。這些平臺還可以為企業提供面向未來的數據管理開發。

通過增加業務涉及使用數據所需的基礎知識，企業知識圖有效地傳播了從數據中持續獲利所需的文化類型。

除非注明，否則均為DataFocus企業大數據分析系統,讓數據分析像搜索一樣簡單原創文章，轉載必須以鏈接形式標明本文鏈接。

Tags：Graph人工智能Graph幣是什么幣人工智能技術應用學人工智能后悔死了人工智能考研考哪些科目

XRP