知识图谱作为大数据内容的搬运工，在知识算法和使用上，能够放大组织沉淀数据应用价值；目前搜索巨头、购物网站均已经通过应用知识网络，实现了更深层次的“千人千面”。
知识图谱，让用户能够查询到更多潜在内容，为组织节省了大量的知识重复和调阅工作，提升隐形竞争力。
本文，将从知识图谱概念和应用两个角度，帮助看到的您，了解熟悉知识图谱工具，为工作过程降本增效提供新的选择。
知识图谱，是一种复杂网络型知识工具，在2012年由谷歌公司提出，当时的目标是——让搜索找到答案；到如今，随着大数据应用深入大街小巷，知识工程算法能力的得到优化，知识图谱已经成为一家企业能够整合内部资源，更好服务于客户的重要一环。
一、概览知识图谱
概念：本质上看，知识图谱，是一种大规模语义网络，可以算作是知识工程学科的代表。
形式：网链结构，有核心节点，是大数据的价值载体。
应用：知识图谱的使用较为灵活，一方面，可以单独进行使用，作为数据的加工方，直接对接原始数据，从源头进行数据清洗和知识数据图谱关联呈现；另一方面，还可与其他系统进行对接，在有数据沉淀一方，进行实体抽离，在知识图谱端进行知识加工，最终将知识网络和潜在关系，提供到知识使用人员。
二、举个例子
如果说，目前的感觉还不是很直观的话，让我们来一起接受一项知识图谱的构建任务：
1. 任务场景
现在，一家企业求助到你，通过与他进行深度访谈和业务调研，企业面临着以下几点问题：
1）企业人员流动性高，包括新员工和培养了一段时间的经验员工，人员流动的背后，代表着工作经验、知识沉淀的流失，需要耗费更多的精力去做好整理和传承工作；
2）企业知识纷繁复杂，关于工作的相关知识内容，尚未形成体系，很多员工经常需要寻找老员工进行请教，或者想要自学，却总学到的边边角角，难以系统了解知识体系；
3）企业知识成本较高，企业最重要的浪费，就是知识经验的浪费，而企业将知识转化为工作内生动力的过程太过复杂，将潜在影响到企业的运行效率。
2. 解决方案
针对分析出的几项内容，提出利用知识图谱来解决问题，有以下几点优势：
1）打造知识网链化：对沉淀下来的非结构化知识（音视频、图片）、半结构化知识（FAQ）、结构化知识（文档），进行数据梳理，对适合进行FAQ拆分的知识进行二次拆分。
2）实现知识谱系化：对拆解好的知识内容，利用知识关联算法和图谱算法等，构建知识谱系，形成图网，对实体、概念和语义关系进行抽离，让知识之间形成关联。
3）构建知识协同化：对已经整理好的内容，进行数据整合，将知识内容与沉淀数据进行匹配，生成供前、后台企业人员均可以使用的知识资源；前台人员利用知识图谱，识别到客户画像和营销内容之间的匹配，后台服务人员利用知识图谱，识别到客户想问的，和潜在要问的，进一步实现精准服务。
3. 优势
知识图谱的使用优势，总结为以下三点：
1）搜索优化：让每一位知识的使用人员，在搜索时，能够匹配到精确的搜索内容和拓展的相关性、联想性知识内容。
2）知识学习：让每一位知识的使用人员，能够在搜索出结果以后，推荐相关知识，供其调用和使用，并且通过图谱网络的方式，展示出知识之间的谱系关系，提升知识的自学能力。
3）数据匹配：将知识网络中的内容，和其他系统沉淀数据，进行深度优化匹配，并且加工形成更加精确的知识数据，提升场景应用范围，例如关联行为图谱、数据关系图谱等。
三、Q&A
对于大部分人而言，知识图谱，作为一件知识工具，将知识内容，梳理成为知识图谱能够识别的格式，并能够加以应用。
现如今，知识图谱已成为大数据知识工程的代表，但是大部分人在使用的时候，会陷入几点误区，而这个误区，会成为能不能用好知识图谱的关键内容：
1. 知识图谱是不是整理文件夹？
很多人将知识图谱的应用和知识整理的过程联系在一起，这一点是正确的，但是如果把知识图谱的应用仅仅当作是知识整理的过程，就会缩小知识图谱的价值。
从逻辑上看，知识图谱与整理文件夹是包含关系，或者说整理文件夹是一个过程，这个过程是知识图谱应用的基础，在此基础上，能够更好的放大知识图谱的作用。
2. 知识图谱是不是需要很强大的系统支撑？
对于绝大多数的知识图谱，需要有算力提供支撑，系统大小不重要，重要的是系统内的知识体系是否足够清晰，是否能够被知识算法合理高效的抽离和应用，对于知识的处理更加重要。
很多组织的知识存储，要进行改良，将线性的知识，转化为二维、族谱式知识，能够帮助新员工更快了解组织的核心知识，迅速开启工作内容，创造更大的价值。
入了知识图谱的门，才发现知识图谱的深奥，神秘的面纱下，是大量知识基础工作的沉淀，积跬步方至千里。
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