在大數(shù)據(jù)時代，常常需要通過海量數(shù)據(jù)尋找到業(yè)務關聯(lián)，梳理業(yè)務展示場景，在常見的業(yè)務場景中，知識圖譜扮演了很重要的分析角色。傳統(tǒng)的知識圖譜系統(tǒng)，需要用戶自行梳理三元組數(shù)據(jù)，耗時費力，美好的愿景往往被繁瑣的過程所打敗。基于這樣的痛點，達觀將核心產品「智能文本審閱系統(tǒng)」與「知識圖譜平臺」，以及「RPA智能機器人」結合到一起，幫助客戶從零構建知識圖譜。
目前在構建行業(yè)知識圖譜的場景中，采集非結構化數(shù)據(jù)普遍仍使用人工。例如，企業(yè)分析的場景中，需要對企業(yè)年報、企業(yè)介紹資料、投融資、人員結構等信息進行人工梳理，才能形成結構化的三元組數(shù)據(jù)以錄入圖譜。
達觀數(shù)據(jù)針對此類痛點整合形成了一整套的解決方案，從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)抽取到圖譜構建，為使用者提供全流程的知識圖譜服務。
下面來看看如何應用達觀知識圖譜解決方案，“一鍵“生成知識圖譜吧！
某園區(qū)企業(yè)分析平臺：助力企業(yè)精細化管理
以園區(qū)企業(yè)分析場景為例，傳統(tǒng)工作方式需要人工在企業(yè)官網、互聯(lián)網、宣傳冊等資料中收集相關文檔，再從海量文檔中梳理出企業(yè)詳細信息。
采用達觀知識圖譜整體解決方案后，用戶可以一鍵完成整個圖譜構建流程，并能方便的搜索知識圖譜中的知識庫，進行企業(yè)分析。例如企業(yè)投融資關系鏈、企業(yè)產品信息、企業(yè)管理架構等，從而對園區(qū)內的企業(yè)進行運營判斷，提供專業(yè)性的幫助。
1、自動下載數(shù)據(jù)源
系統(tǒng)內置的智能機器人，定時下載管轄企業(yè)的官網新聞，省去了手動下載的繁雜。
2、自動分類
從互聯(lián)網環(huán)境搜集到的文章，往往具有很多的主題類別，平臺將這些文章進行專業(yè)化的數(shù)據(jù)分類，包括企業(yè)合作、并購、投資、新產品發(fā)布、重要任務新聞、公司榮譽、公益、負面共8個方向，方便進行后續(xù)處理及分析。
3、自動提取信息
通過內置的自然語言處理模型，將新聞分類，并將其中的重要信息提取出來，以發(fā)現(xiàn)企業(yè)間的合作、并購、投資等動向。
4、一鍵導入圖譜
提取出的信息，經過人工審核后即可進入圖譜，以供使用。
達觀知識圖譜整體解決方案，覆蓋了從數(shù)據(jù)源頭到圖譜落地的全流程，實現(xiàn)了簡單高效的非結構化數(shù)據(jù)構建知識圖譜，極大提高了工作效率。同時，通過達觀智能知識圖譜，有效解決了海量數(shù)據(jù)的查看、分析問題，通過知識圖譜系統(tǒng)，有效打破知識壁壘，實現(xiàn)了知識價值共享。
目前，達觀知識圖譜整體解決方案已涵蓋企業(yè)運營分析、銀行客戶分析、反欺詐預警、情報數(shù)據(jù)分析、汽車制造業(yè)分析、工業(yè)失效圖譜等各個行業(yè)，并通過通過機器人流程自動化（RPA）、自然語言處理（NLP）、光學字符識別（OCR）、知識圖譜、智能推薦等自動化與人工智能技術的結合，提升業(yè)務流程處理效率。
相信在未來，越來越多的行業(yè)可以應用達觀人工智能系統(tǒng)，將這種智能的工作模式和不斷深入的知識管理。
