知識圖譜丨知識圖譜賦能企業數字化轉型

相互關聯是大資料時代的鮮明特徵。激增且日益複雜的海量資料正透過各種方式對企業發展產生重要影響。如何正確理解和解讀資料，發掘其內在價值，從而推動企業的智慧決策備受關注。

在當今的商業世界或者日常生活中，無論是企業還是個人都自覺或不自覺地使用知識圖譜，將解決問題的想法和過程相互關聯。知識圖譜技術可以讓其更加明確，為實現智慧決策的數字化經濟提供支援和保障。

知識圖譜是人工智慧 (AI) 以及人類知識發展的基礎支柱之一，是對人、物、位置、事件和概念等實體的相互關聯世界的真實描述，為資料整合、管理和分析提供框架。

隨著關聯資料、人工智慧以及資料分析日益發展，知識圖譜技術的應用不斷增加，成為各個行業業務的主流需求。IDC預測，全球 65%的GDP將實現數字化，2022年至2023年將推動超過6.8萬億美元的支出。而到2023年，亞太地區20%的商業智慧將整合知識圖譜。

Neo4j知識圖譜尋找隱藏在複雜關聯事件中的模式，在更短的間隔內以可擴充套件的方式從具有複雜上下文情景的大量資料中獲取有價值的資訊，使用者可以對基礎資料進行推理並自信地使用其進行復雜的決策。

Neo4j知識圖譜將智慧融入資料，顯著提升整體價值，用例從管理遍佈到分析乃至機器學習，使人工智慧/機器學習獲得更好的預測，連線資料孤島，為資料結構和數字孿生等創新應用奠定基礎。

Neo4j知識圖譜的應用極其廣泛，覆蓋網路安全、金融服務、醫療保健、生命科學、供應鏈和物流、零售、電信和製造等眾多行業，適用於從欺詐檢測和實時推薦到患者旅程、數字孿生、材料清單等各種用例。以下將以網路安全、醫療和電信行業為例做具體介紹。

整合網路事件，強化網路安全

亞太地區，中國、澳大利亞和新加坡的聯邦及中央政府在網路安全方面的支出處於領先地位。到2025年，他們在增強網路安全的智慧解決方案上的投資將超過7.24 億美元。

網路世界正在快速發展，惡意軟體世界也是如此。IT和OT系統(資料庫、入口網站、邊緣裝置、作業系統等)可能受到潛在攻擊而發生異質性變化，從而使網路安全任務變得更加複雜。知識圖譜能夠整合網路安全相關事件，並且可以透過機器學習方法進一步加以利用。

發現隱藏模式，支援個性醫療

臨床知識圖譜是一個開源平臺，包含大約2000萬個節點和2.2億個可用實驗資料、公共資料和文獻之間的關係。其規模不斷擴大，允許使用統計分析和機器學習來提高生物醫學研究的效率，例如生物標誌物研究。知識圖譜加快了對生物標誌物、個體基因和代謝過程之間關聯的探索，以支援個性化醫療的發展。

2020 年，中國長沙的醫院與四所中國大學合作，研究腫瘤生物標誌物的藥物不良反應 (ADR)。知識圖譜應用於現有文獻，連線腫瘤、生物標誌物、藥物和 ADR 之間的關聯。結果在臨床實驗中得到驗證，證實了比傳統的共現方法更好的模型效能，支援進一步決策。

智慧電信網路，應對複雜運營

亞太區的電信公司預計在2022年將花費超過5.84億美元用於網路最佳化和預防性維護。電信公司在越來越複雜的供應商生態系統中運營，服務必須跨各種硬體和環境進行互動。這給電信支援團隊帶來了重大問題，因為多供應商支援需要更高的能力來理解技術層之間的互動。

物聯網和邊緣裝置的激增繼續在網路拓撲中產生變化，使得進行故障診斷和實施基於規則的策略變得越來越困難。知識圖譜可以幫助電信公司捕獲和對流程、子網路、裝置和事件進行建模，以識別單點故障並支援SDN。

越來越多的公司將在數字優先經濟中面臨全新的挑戰，需要以更大的敏捷性擴充套件解決方案流程。Neo4j知識圖譜是一個非常全面、豐富而且成熟的產品，包括負責資料儲存的Neo4j圖資料庫，致力資料分析的圖資料科學 (GDS) 以及負責資料探勘和探索的資料視覺化工具Neo4j Bloom。作為圖資料平臺的領導者，Neo4j的企業願景就是在不同的行業場景，幫助客戶深入分析高度關聯的複雜資料，使業務資料變為商業智慧，提高資料的應用價值，賦能企業智慧決策和數字化轉型。

學習和關注人工智慧技術與諮詢，更多詳情可諮詢175-3102-1189（v同號），qq群：189696007。