TigerGraph的博客

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本期直播课程将解析当前风险识别和信用评估痛点，分享如何用图技术提升风险识别和信用评估能力，并通过demo向您展示图技术是如何应用到实际业务场景中。

通过之前在线课程的答疑，我们发现，很多客户都有同样的困扰，“我知道图是很前沿的技术，也知道用图分析所带来的价值很大，可是有了图，我也有数据，却不知道然后该怎么办？”就好像有了面粉和面包机，有人告诉你这是最好的面包机，能做出最好吃的面包，但是没有说明书和教程，只留下一脸茫然的你不知所措。TigerGraph高级解决方案工程师提出想要应用图分析给企业带来真正的价值，需要图的思维方式（产生需求&问题）+企业数据（解决问题的数据基础）+解决方案（解决问题的方法）+工具（选择合适的工具解决问题）。很多

（一）引言我们知道，家庭物品收纳整理有个重要的原则，就是分类。人们不会把所有的衣物乱堆在一起，而会按衣服的用途、颜色等等进行分类，这样衣物才会井然有序，容易取用。类似的，现代企业的数据容量爆发式增长，如果没有数据模型，数据就会杂乱无章。人们需要对数据按业务概念进行抽象和归类，设计数据结构，让数据各归其位，这就是数据建模的过程。（二）数据建模的重要性数据建模影响重大，因为它是业务与技术之间的桥梁。企业从数据库的建立之初，到日常的数据分析，无时无刻不与数据模型打交道。当业务人员对日常数据进行分析时，

一、制造业与图（一）复杂制造业的特点常见的复杂制造业包括汽车制造业、芯片制造业、化工行业等等。　　复杂制造业之所以复杂，有如下几个原因：　　1. 物料变化复杂　　以汽车制造业为例，一辆汽车有上万零件，而每个零件的产商、型号、版本都很多样，所以组合变种就极其多。制造业常用物料清单（Bill of Material，简称BOM）来表示最终产品由子件构成，而子件又拆分为更小的子件，最终形成母件...