第3章
知识体系建设

如前所述，企业需要通过知识图谱技术，将分散的数据和知识连接、聚合、转化为业务知识图谱，并在此之上，围绕人、物、企业等实体，构建营销、服务、供应链、生产和研发等认知智能应用。但是企业在落地实践的过程中，第一个面临的挑战往往是如何建设业务可用的知识体系。

在学术定义中，知识图谱需要通过本体论来确定知识体系，包括知识模式、范围等。然而在企业级业务实践中，企业业务的数据体系、知识体系与公开的开放域知识体系相比，从建设目标、形态约束到落地场景都有显著差异。同时，知识图谱的理论与概念对企业业务人员而言，也有相当高的门槛。以上这些都导致企业难以有效落地知识图谱的概念、理论，以及设计业务可用的知识体系。

为了应对以上挑战，知识图谱的知识体系建设理论需要与企业已有的数据仓库管理、业务数据指标体系设计、数据治理、知识管理等方法论相结合，并围绕企业的业务场景进行理论适配与调整。综合本体论、数据治理、特征管理等理论，本章梳理了企业业务知识体系建设方法论。

如前所述，想要进行企业认知智能转型，就需要对企业的目标用户、商品、设备、产业上下游企业、员工、业务流程形成全面的认知与协同。因此，企业的业务知识体系应包含人、物、企业的实体状态数据、业务事理知识和业务需求概念。业务知识体系应围绕业务场景的目标，对解决业务需求所需的专业事理知识、业务规则逻辑、实体状态数据知识进行体系化梳理及关联、聚合。因此，业务知识体系应由需求概念域、事理知识域、实体状态域的知识体系互相关联、聚合而成。企业通过业务知识体系实现对业务需求、业务领域知识及业务相关实体状态数据的全面连接。

本章首先介绍面向企业业务的知识体系建设理论；然后以人、物、企业为核心，介绍用户画像、设备管理、企业营销等不同场景中的知识体系案例；最后在数据治理的理论体系基础上，梳理并分享知识治理的方法论。