기업 지식 그래프는 기업이 다양한 데이터 처리 문제를 기술적 수준에서 해결하고 비즈니스 요구 사항을 정확하게 계산하는 데 도움이 됩니다. 기업 지식 그래프가 해결할 수 있는 문제는 주로 다음 세 가지 사항을 포함합니다.
1 비표준 데이터 처리에는 기술적 어려움이 높습니다. 기존 제품과 솔루션은 기업 내 단일 시스템의 데이터 처리에 중점을 두지만, 외부 데이터 처리에는 통일된 표준이 부족하여 기업 업무 효율성에 영향을 미칩니다. 처리해야 할 데이터가 크고 복잡할 경우, 문제 해결을 위해 인공지능 기술과 의미공학 기술을 활용해 기업 지식 그래프를 구축하는 것이 필요하다.
2. 비정형 데이터를 처리하는 데 기술적인 어려움이 높습니다. 기존 제품과 솔루션은 일반적으로 데이터베이스에 저장되고 계산된 데이터인 정형 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. 하지만 실제로는 음성, PDF 등 비정형 데이터가 많습니다. 이 데이터는 먼저 비즈니스 시나리오의 요구 사항에 따라 구조화된 다음 처리되어야 합니다. 기업 지식 그래프만이 비즈니스 요구 사항에 따라 구조화되지 않은 텍스트를 구조화하는 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.
3. 기존 검색 기술은 비즈니스 요구 사항을 정확하게 계산할 수 없습니다. 비표준 및 구조화되지 않은 데이터를 처리할 때 기존 제품 및 솔루션은 일반적으로 검색 방법을 사용하여 처리하므로 기업에서는 분석하고 계산해야 합니다. 많은 양의 데이터는 대략적인 검색을 위해 여러 키워드를 사용하는 것으로 해석됩니다. 그러나 이 방법은 생산 과정에서 결과의 정밀도와 재현율 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 지식 그래프 기술은 이 문제를 완벽하게 해결할 수 있습니다.