知识图谱、图数据平台、图技术如何助力零售业飞速发展

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上期的公众号小编带着大家了解了什么是图数据库以及图数据库应用的十大领域。本期文章小编和大家分享下:

一、当前数据面临的趋势与挑战

二、知识图谱的类别有哪些

三、数据存储的方式有哪些

四、采用图数据平台可以带来哪些好处

五、如何借助图技术，创新零售业发展

当前数据面临的趋势与挑战

数据孤立

当前有些数据相互孤立。数据存储和应用通常为单个部门提供服务。如人力资源部门使用一个平台，而销售部门则可能会使用另一个平台。

数据扩张与数据湖

在深度学习的大背景下，大多数数据都有数据湖、数据仓库、关系型数据库，作为记录系统、客户数据、交易数据、产品数据和订单数据等基础。这种数据分散状态将导致数据扩张。

其中数据湖可存储大量结构化、半结构化和非结构化数据，且成本较低，因此备受欢迎。

从成本来看，数据湖具有很大的吸引力，在存储任何类型的数据时起着重要作用，包括应用和服务生成的日志文件。将数据存入数据湖的操作既简单又方便。然而，管理并了解这些数据则困难重重。

云存储

云计算具有颠覆性意义，但仍面临管理挑战，这主要归结于更多数据存储在更多系统中。个人云数据有可能存储在 iCloud、Google Drive、Dropbox、Evernote、Gmail 和 Notes 中。 

这时就需要处理大量数据，这些数据不仅格式不同，且部分数据是重复的，而且大多数数据都没有相互关联性。

历史数据将会被遗忘

历史数据为机器学习预测提供动力。随着新冠疫情的爆发引起经济动荡，导致历史数据过时。如历史数据通常被用来预测购买行为。但由于疫情期间的封控状态，网购成为市场主导购物方式，购买行为几乎在一夜之间发生了变化。由于消费者行为发生翻天覆地的变化，因此历史数据无法对购买行为做出准确的预测。

在数据有限的情况下，数据关联的重要性和价值日益凸显。将数据存入图数据平台可捕获数据关联和数据关系。当然历史数据是有价值的，但存储数据和数据之间已存在的关系可以提高预测能力，即使在没有相关历史数据的情况下也是如此。

这是因为数据关联和关系是数据中最具预测性的元素。以上所有因素都在推动企业向关联图数据平台中的数据转型，从而获取知识。

知识图谱类别

知识图谱就像知识本身一样，涉及方方面面，信息广泛。一般来说，知识图谱分为两类：行动型知识图谱和决策型知识图谱。

行动型知识图谱

数据管理是知识图谱的一个重要用例。很多知名企业使用知识图谱创建元数据中心，并以此捕获数据沿袭：数据源、转换方式以及清理方式。知识图谱针对复杂的数据传输管道进行建模，以便轻松识别数据的消费者和生产者， 并集成新的数据源。

借助数据源的相关强大基础，企业可以针对采集到