作者：Neo4j高级产品市场总监Maya Natarajan博士

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数据大爆炸时代，企业面临着全面数字化转型的挑战。如何挖掘数据之间的内在关联，并将这些洞察应用于关键业务决策，驱动从数据分析到数据智能的转化成为关键。

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作为高级数据科学的一大趋势，知识图谱的应用已经渗透到不同领域的各个细分行业。根据Neo4j一项针对100名企业高管的相关调查揭示，88%的企业管理者已经认识到知识图谱的价值，认为知识图谱可以帮助跨越管理和数据治理的瓶颈，在弥合数据孤岛，改进AI或者机器学习，以及协助开辟新收入来源等方面发挥重要作用。

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什么是知识图谱？阿兰·图灵研究所(Alan Turing Institute)将知识图谱定义为“对知识进行编码以在开放、不断发展、去中心化系统中大规模使用”的最佳方式。简而言之，知识图谱是具有丰富含义、相互关联的数据集。企业可以针对基础数据进行推理，并且自信地将其用于复杂的分析和决策中。

Neo4j高级产品市场总监Maya Natarajan博士

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Neo4j知识图谱包含数据、显示动态内容的图数据及语义在内的三大要素。与关系型数据库的平面结构不同，当数据被抽取到Neo4j动态图结构中存储时，节点和节点之间的关系就被添加进来，为数据提供了动态的内容，即第一层上下文关系。而随着信息不断丰富，图也会不断增长。在图中获取数据并为它添加语义，就获得一个知识图。语义为图添加了第二层上下文关系，图谱就具备了深入动态的上下文关系。通过这个步骤将智能引入到数据当中，便于系统或者客户从中推断出不同的含义。

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根据数据范围，Neo4j知识图谱的应用范畴划分为数据管理和数据分析。数据管理包括汇集、校验、治理和探索数据。而数据分析侧重推理、预测判定。相对应的，Neo4j提供行为图和决策图两种类型的知识图谱，协助客户从行为知识图谱过渡到决策知识图谱，实现数据分析到数据智能，完成数据创新。

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行为知识图谱

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行为知识图谱是以数据管理为核心的知识图谱，其主要目的是提供数据保障，并通过数据洞察来推动决策行动。数据保障侧重把不同数据源的数据聚合在一起，进行数据交叉验证从而产生洞察。而数据治理包括如何溯源数据目录和结构，数据是否存在血缘关系以及是否合规，以甄别存在的风险。数据洞察超越了信息存储的可见性，专注于新知识的探索、演绎和推理。

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行为知识图谱常见的用例包括耳熟能详的客户360和患者360、产品360、供应链360等在内的X360系列，以及金融行业身份验证，访问管理，欺诈、反洗钱的根本原因分析以及改善建议等。Neo4j行为知识图谱帮助客户更加深入了解并精准地划分用户，以提供个性化的服务。

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决策知识图谱

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决策知识图谱侧重于数据分析和预测、判定，提供基于图的分析和基于图的机器学习。数据分析添加不同的语义，帮助客户从更深层次理解数据，从而改进决策系统并采取最佳的措施。

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决策知识图谱的主要用例包括流失分析、欺诈分析、风险分析、假设分析和影响分析以及实体解析和知识图谱补全和预测模型等。由于数据是一个连续的图谱，Neo4j客户典型的数据图都是从行为知识图谱开始，进而演进到决策知识图谱。从数据洞察到数据分析，最后到基于图的机器学习。以金融行业反欺诈为例，欺诈识别是一个数据洞察用例，Neo4j添加了很多图算法开展检测并且进行不同类型的分类和标记。这些算法允许检测不同的欺诈模式，同时通过算法来提取图特征进行训练，通过机器学习来实现建模，预测欺诈。

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知识图谱如何助力企业实现数字化转型？

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Neo4j知识图谱解决方案是一个知识图谱平台，建立在丰富的产品基础上，包括负责数据存储的Neo4j图数据库，帮助建模的知识图谱工作台，致力数据分析的图数据科学 (GDS) 以及数据可视化工具Neo4j Bloom。

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每个企业或组织都有大量各自为政的数据，数据孤岛其实不是一件坏事，由于每个数据孤岛都较小，用户可以方便地对其进行数据维护和控制，并制定政策。但另一方面，数据孤岛会降低数据质量、分析速度和报告的准确性。Neo4j为知识图谱添加各种关联以及丰富的上下文关系，将数据孤岛串联起来，提供一个完整可见的数据查询视图。基于查询视图，过渡到更深入的数据联邦，获得更加丰富的内容。在这个过程当中，知识图谱描述了整个结构中各个数据源之间的关联关系，并添加了上下文，提供数据的上下文智能。