知识图谱解决方案

七星蓝图公司利用先进的知识图谱解决方案,协助某企业完成了数字化转型,为企业构建了关系数据模型,系统主要实现了如下功能:1、根据用户的业务需求及使用场景,完善用户结构化数据的信息采集;2、通过核心算法以及人工智能技术,在用户结构化数据的基础上,搭建用户非结构化数据的关系模型,构建知识图谱平台;3、通过知识图谱以及BI技术,对数据模型的分析结果进行展示。

2021年上旬,应陕西某公司要求,北京七星蓝图科技有限公司为其客户搭建了大数据分析系统,此系统建设的目的在于,通过对该客户分布在全国各地分公司日常物资消耗情况的数据抽取,利用七星蓝图的核心算法进行分析,再辅以人工智能技术,帮忙该客户构建基于各地分公司仓储、物流、生产、损耗等数据的网状关联结构数据库,形成完整的业务知识图谱。

本次项目建设以前,客服并没有构建完整的业务数据关联模型,所有数据采用的是原始的集中式存储方案,数据之间采用了表格结构式的关系进行关联,表格之间的对应关系并没有完全打通,此类方案最大的弊端就是在日常的业务管理中,每个问题决策都需要投入大量的人力成本,因为所有表格与数据、数据与数据、数据与关键字之间的关联关系,即非结构化数据,都需要通过人工去记忆。当决策过程中出现了大量的非结构化数据时,任何的决策都需要决策者及其辅助人员具备非常强的专业性,二是数据容易出现纰漏和偏差,从而也就导致了最终的决策过程非常缓慢,偶尔还会出现不公平、不合理的情况。

通过使用知识图谱的自动抽取技术,可以在表格与数据之间的结构性数据关系以外,建立新的关系维度,也就是非结构化数据关系,通过对非结构化数据的不断增加与积累,最终可以形成企业运营的大数据应用平台,使企业的管理者能够对企业日常的运营问题进行数据挖掘,对工作流程、物资配给、物流路线、仓储管理等方面进行深度优化,在提升企业运营效率的同时,减少相关的人力投入,降低企业经营的边际成本。

在项目建设的过程中,首先,我们对用户各地分公司的基础信息进行了结构化的梳理,其中主要包括工作场地、生产能力、配套设备、物流配送、人员信息、仓储信息等内容。其次,我们根据用户最终需要进行决策的业务场景,利用人工智能技术,对每项内容的各项维度的信息进行抽取,完善用户的结构化数据库。第三,我们通过添加核心算法,从结构化数据库中提取出非结构化的数据信息,建立非结构化数据库,并最终形成完整的知识图谱。

THEEND

最新评论

更多
暂无评论