本文转载自公众号：TigerGraph。
凡是有关系的地方都可以用知识图谱。
知识图谱
知识图谱是用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系。在这些复杂的关系中蕴藏了巨大价值。
但人们在挖掘和管理这些关系的过程中，往往把问题复杂化，或者遗漏掉很多有价值的信息。而知识图谱则非常直观、自然和高效，不需要中间过程的转换和处理各类复杂的关系。
知识图谱的应用
最常见的应用就是搜索引擎。Google 最初提出「知识图谱」的概念，就是为了更好地服务于搜索引擎。例如：在搜索框内输入“复仇者联盟”，系统就会通过构筑好的知识图谱，将这一系列电影的视频、演员、评论等信息展示出来。
随着知识图谱的应用，各行各业都在构建并完善其领域内的知识图谱。搜索、地图、个性化推荐、互联网、风控、反洗钱……越来越多的应用场景，都越来越依赖知识图谱。社交网络利用知识图谱寻找你可能感兴趣的人，电商们正在用知识图谱挖掘用户需求，甚至在司法方面知识图谱也在帮助法官们梳理案情、提升办案量。
企业知识图谱
对一个企业来说，消费者与产品、产品与企业各部门、企业与竞品之间均存在各种看不见摸不着的关系。如果将企业中的人事关系完全整理，就会得到一张复杂的关系网。 在这张复杂的关系网和激烈的市场环境中，企业正面临着竞争逐渐加剧、人力成本增加、人员流动率加快等挑战。
而随着企业经历了信息化的成熟阶段，沉淀了大量的数据。如何利用前沿的技术，“盘”活海量的外部数据以及内部积累的业务数据，将数据转化为专业的经验知识，从而提高工作效率、增强用户体验和增加产品销量，正是企业数字化转型的关键。
而“知识图谱”，就是对关系进行表示、推理、预测及可视化表达。可以协助企业从更清晰、更全面、更科学的角度，将这些无形的商业资产加以利用，发挥商业价值。然而遗憾的是，目前企业却没有充分利用知识图谱将效益最大化。
图数据库
而企业想要充分利用企业知识图谱，不得不提到图数据库。知识图谱的图存储在图数据库（Graph Database）中，图数据库以图论为理论基础，图论中图的基本元素是节点和边，在图数据库中对应的就是节点和关系。用节点和关系所组成的图，为真实世界直观地建模，支持百亿量级甚至千亿量级规模的巨型图的高效关系运算和复杂关系分析。
目前市面上较为流行的图数据库有：Neo4j、TigerGraph、Orient DB、Titan等。不同于关系型数据库，一修改便容易“牵一发而动全身”图数据库可实现数据间的“互联互通”，与传统的关系型数据库相比，图数据库更擅长建立复杂的关系网络。
图数据库将原本没有联系的数据连通，将离散的数据整合在一起，从而提供更有价值的决策支持。而在竞争激烈的市场环境中，“时间就是金钱”，因此，能达到实时的洞察和分析的图分析才能帮助企业实现真正的效益最大化。
*文章参考：http://www.woshipm.com/it/1088237.html
OpenKG
开放知识图谱（简称 OpenKG）旨在促进中文知识图谱数据的开放与互联，促进知识图谱和语义技术的普及和广泛应用。
点击阅读原文，进入 OpenKG 博客。
