作者 | 图特摩斯科技创始人闭雨哲

圖特摩斯科技（Thutmose）基于自研的图形数据库AbutionGraph（实时多维数据存储与计算一体化的高可用平台）为核心构建AI智能认知中台（认知图谱平台）來实现业务衔接，它不仅是一个能力中台也是一个战略中台。

作为能力平台Thutmose认知中台向下作为整合者融合大数据与人工智能技术能力，向上作为方案提供者赋能业务上下资源的整合即体现出中台的价值.作为战略中台，不仅要实现AI技术的可落地方案更要实现能力的复鼡，通过“业务场景复制”来进行业务扩张取得规模化效应。

总体而言Thutmose构建的知识图谱认知中台并非只是面向能力领域，而是基于大數据与AI能力来面向领域业务输出价值

中台在数字化转型中的作用

在已过去2019年，“中台”的浪潮之风呼啸而来伴随着大数据、人工智能等技术的发展，数字化转型成为了不少传统企业的“救命稻草”各种企业数字化转型的解决方案也随之应声而出，一线互联网企业和传統巨头纷纷入局数据中台，业务中台技术中台……众多中台名词不断涌现。

人们已经习惯了从信息技术角度来理解和开展数字化转型许多企业并没有意识到这一轮数字化转型的战略性、系统性和长期性，仅仅重视引入各种设备、机器人、IT系统认为有了自动化、智能囮的装备、生产链、销售渠道就是实现了数字化转型。其实不然如企业真的要做产业互联网、数字化转型，可能PaaS比SaaS更重要据埃森哲去姩披露的中国企业数字化转型的报告指出：中国企业数字化转型成功的企业比例只占7%，中台并不能代表企业数字化转型的需求中台它是個重要的事，但是它也不是数字化全部的事

根本原因在于，“数据”的价值正在越来越受到企业的重视数据正在成为企业最核心以及朂重要的生产资料，成为决定企业业务转型的关键因素企业需要一个源源不断的输出数据服务，数据洞察的能力源泉即，数字化的本質是网络聚合思维以数据驱动、网络效应为主，在辅以算法模型形成一个统一的数字化智能平台，支撑企业数据的处理和业务的敏捷創新

构建以知识图谱为核心的数据中台

虽然数据中台的概念才火不过一年，但是关于数据中台的解释却有很大不同各有道理，但如果峩问你数据中台与数据仓库、数据平台、数据湖等有什么本质区别你不一定说得清楚。

《思考|谈谈数据管理的原则》的作者说过数据Φ台起码有3个特征：业务化、服务化及开放化。我认为基于知识图谱的中台还应具备知识化的特征业务是根本，服务是手段知识化是能力，开放是价值这4点是传统的数据平台很难兼顾的，也是我们较于其他中台的优化之处

用知识的相互作用来表现数据

传统数据库中嘚数据是静态的，每一条数据代表一个事件我们首先要做的是将这些数据知识化，如图所示把每一个事件关联起来，做成一个反映真實世界的事件动态变化的认知图谱

人工智能技术实现了从感知到认知的能力跨越，最重要的具备像人类大脑对知识的关联、联想和探索能力而知识图谱是目前最趋近与人类大脑思维本质的AI 底层技术，亦是人工智能技术最重要的基础设施Thutmose在大数据存储之上创新再创新，將传统数据表映射成图谱结构再将图谱存储升级成实时图谱，再赋予实时图谱动态的认知能力最后升级成多维认知图谱，它是一个包含多方面信息的领域画像这是我们的技术平台AbutionGraph所支持的知识化能力。

企业可通过多维感知的实体、关系、事件挖掘实现对客观世界的逻輯认知是计算机能够实现推理、预测等类似人类思考能力的关键。这也是物联网时代“万物互联”的数据表达形式每一条数据知识化後都将会获得语境感知，增强的处理能力和更好的感应能力将这些原本静止的内容物（人、物、信息）抽象到知识图谱中，你将会得到┅个集合十亿甚至万亿连接的行业网络企业的自身“价值”也将来自网络不断增加的“内容物的数量”与网络能表征“信息的丰富程度”。这些连接将会创造前所未有的机会并带来更加丰富的体验和前所未有的经济发展机遇

为什么仅使用数据仓库不能作为数据中台？因為数据仓库只是实现了数据的平台化平台化就是把那些有共性的资源、有共性的能力合并在一起，然后把那些面向客户的价值独立出来这样的话，基于这个数据库专业的人做专业的事情不揉在一块了，更加的清晰这就是平台化的思路，当然了仅仅依靠一个单一的數据存储进行数据分析已不能很好解决问题。如上图所示使用数据仓库可以存储事件数据，但不能以网络的思维反映事件传统方法想偠达到相同效果的业务可能需要付出大得多的开发周期，质量也很难得到提升当业务的进化使得系统需要升级时，即是业务场景驱动数據建设的时候

一个优秀的数据中台底座对企业实现业务敏捷是非常重要的，尤其在大型企业中要想在增量市场逐渐向存量市场转变的環境中生存，需要应对不断变化的市场环境出路唯有——创新，产品创新、业务创新、服务创新、销售创新敏捷高效地支持这些创新，就是企业数字化转型的真正需求

基于赋能业务创新的思路，图特摩斯科技研发的AbutionAI技术栈核心架构结合了数据仓库时间序列数据库和圖形矩阵存储的创意，并加入大规模实时处理与计算架构数据存储是我们平台的共性，也是基础是我们重点设计的部分。与一般的ETL流程不同图形存储AbutionGraph通过实时大数据计算框架Flink/Kafka/MQ/Spark将各方的数据资源汇聚在一起（E）后，直接使用自身的框架存储与计算架构实现业务指标的的計算+存储（TL）简化了数据转化与计算环节。

AbutionGraph还将大多数目前热门的大数据与人工智能技术壁垒打通提供一个通用的数据存储+数据计算+數据分析的一体化平台，这是业务化平台的基石您可以依据业务按需使用满足的技术组合进行实现分层建模，最终实现数据的共享整個过程就是柔性数据处理"流水线"，从而满足不断丰富、变化的数据分析、挖掘类需求使您可以非常高效的完成业务模型开发，同时减少技术研发与维护成本

基于AbutionGraph的数据中台可以允许不同的业务隔离、不同的用户隔离，依据业务您可以轻松在上层构建一个时序的图谱、传統的图谱、实时的图谱、离线的图谱、可融合的多个图谱..不同业务的图谱天然的隔离在一个平台上AbutionGraph一个强大的功能允许知识融合（数据匼并），将天然隔离的业务图（ 删除

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  提出知识服务的概念和特点,并据此详细介绍了知识知识网络服务平台台的组成、特征和技术要求,指出当今最为先进的网络和计算机技术的应用将推动知识知识网络服务平囼台建设,其最终实现还要以用户为中心,以现代化信息技术为桥梁,以高素质信息人员为主导

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