最近一段时间关于面向一线人员数字工作平台思考的干货与大家分享。
在数字化转型的大背景下，工业企业一线人员的工作方式越来越依赖于企业后台系统数据的支撑，工单下发、工作指导、工作执行、过程记录、结果反馈，工作任务完成不只是操作机器按钮这么简单。面对新的工作环境，一线人员需要全新的工作模式，实现从人找数据、依赖脑补到知识找人、人机协作、以人为主的工作方式转变，这就需要考虑如何让人的生产力充分发挥出来，传统的数据仓、数据湖、搜索引擎的数据信息组织模式难以支撑，需要新的思考，基于知识图谱的数据经纬(Data Fabric)模式是一种选择。
目标是从传统的数据仓、数据湖、搜索引擎升级成为知识图谱驱动的数据经纬、智能搜索和实时数据、信息、知识的推荐引擎。
•传统方式局限
数据仓、数据湖 - 打散解耦，换地儿后重新组合
信息原来所处的上下文背景消失打散后消失，无法传递到新地方 – 背景无法提取、编码、重建，结果的质量依赖于人的自行脑补。
搜索引擎 - 使用搜索引擎索引全部信息
搜索引擎不懂你在找什么，只是根据输入的关键字匹配返回一大堆信息，你要的结果可能深埋其中，它帮助我们从大海捞针前进到沲塘捞针的地步；
缺少上下文背景，只是无意义关键字进，含无意义关键字的结果出；
依赖人对搜索结果的挖掘和解读，有用但没有想象中的有用。
•新的选择 - 知识图谱赋能的数据经纬
无需汇聚，原地互联，访问路径清晰明确
保留上下文背景；
有助于解决数据管理中一个古老的问题，即一旦信息离开数据孤岛的定义边界，就无法正确，自动地重用和解释信息，并且所有组织都拥有丰富的信息。
没有必要将所有信息放入一个单一的系统;所需要的只是有一个明确的方式来获得这些信息。这是一个统一资源标识符 （URI）;一条信息的标识符和定位器。因此，您可以将信息保留在原处，并且您知道将来可以通过其URI访问它。
在上下文背景中理解信息对象，传递完整要素
从语义上描述系统中的信息对象，以及至关重要的信息对象之间关系的性质；
在上下文中将信息对象关联在一起，这种关系使业务的信息发现过程具有充分的意义。
信息架构 – 底层数据基础的演变
•如何实现转变 - 数据、元数据和语义层之间的逻辑
业务对象
业务对象的有效负载是信息，用户感兴趣的且需要获得的信息。
元数据
业务对象具有描述性元数据，提供额外线索来帮助信息发现并给信息赋予上下文，实现信息的情境化、语境化；部分元数据还能描绘当前业务对象和其它业务对象之间的语义链接关系，用于巩固凝结业务对象对组织工作的价值和相关性。
语义链接
语义链接不只是意味着业务对象之间存在关系，而且链接本身也具有含义；在事物之间建立语义链接不仅可以将事物连接在一起，还可以提供事物相互关联的上下文；确定两件事是相关的，并且知道它们是如何相关的，为简单的关系添加语义提供了大量上下文情境丰富的价值。
语义网络
语义链接会形成一个网络，因为两个业务对象之间的简单一阶关系并不是这两个对象中的任何一个所具有的唯一关系；
例如业务对象一篇文章有一个作者链接指向业务对象一个人，在这里，链接本身有意义，但是那个人可能写了很多文章，所以会有很多作者关系指向其他文章对象。一篇文章还将具有描述其撰写时间的日期信息，它将具有代表文章类别属性的分类学概念的链接，它可能具有代表其存在的更大结构的链接（文章A是信息资产B的一部分）以及许多其他此类链接。
多方向语义探索
语义网络中语义关系的本质是它可以在多个方向上进行探索。
文章 A 有作者 B 的事实 意味着 B 人撰写了文章 A。使用链接对象网络，您可以在任一方向上进行探索 - “谁写了文章A？”和“人B写了哪些文章？”。
由于每个信息对象都可能与许多其他信息对象具有语义链接，因此广泛而丰富的信息对象网络涌现出来。
借助语义网标准和机器学习简化复杂性 – 知识图谱
语义网络复杂性 – 业务对象多、元数据多、语义链接多、探索方向多。
语义网标准简化复杂性 - 整个图可以简化为三个组件的集合：主题（业务对象）、谓词（语义定义的链接）和对象（另一个业务对象），一种关系中的主体也可以是另一种关系中的客体。
因此，在探索图形时，您可以定义要从哪里开始，要探索的关系，要结束的位置，或者这些的任意组合。它很复杂，但业务很复杂，图形方法有助于驾驭这种复杂性。
语义网RDF表达形式能够同时让人和机器都理解，引入人机协作，人制定规则，机器学习按规则自动提取构建业务对象、元数据、语义链接，基于语义网标准实现自动推理，保持整个体系的动态活性。
最终的结果 – 知识图谱为核心的现代系统数据架构。
信息架构 - 数据、元数据和语义层之间的关系
但不可避免地，人们不愿意采用任何新技术，尤其是像知识图谱这样全新的技术。因此，用户早期常见反应如下：
•我们是否必须干掉Oracle？（答案：不; 图形数据和关系数据可以愉快地共存）
•我们是否必须干掉我们的搜索引擎？（答案：不，它会增强您的搜索工具）
•这将花费多少钱？（答案：战术上很少; 从战略上讲，这个金额取决于您在想法上的实施深度）
•我们需要投入多少人力？（回答：可能比你想象的要少; 设计和构建知识图谱有很好的标准体系和技术支持）
欢迎有兴趣的朋友一起探讨！