本文介绍了数据化建设知识图谱2.0的相关知识，包括知识图谱的定义、构建方法、应用场景等。作者指出，知识图谱是一种基于语义的知识表示方法，可以将各种不同类型的数据进行关联和整合，从而实现知识的共享和利用。在构建知识图谱时，需要进行数据抽取、实体识别、关系抽取等多个步骤。知识图谱的应用场景包括智能问答、智能客服、智能推荐等。最后，作者还介绍了知识图谱的未来发展方向和挑战。
2023-03-29 14:41:01
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数据中台和业务中台是企业数字化转型的必然产物。中台架构作为整个企业各个业务所需数据服务的提供方，形成一套高效可靠的数据资产体系和数据服务能力，从而实现数据资产化和资产服务化。疫情后的2020年是数据中台爆发的元年，接下来的“数据业务化”则是将已经成为资产的数据作为生产资料融入业务价值的创造过程，使之持续产生价值。
2022-12-31 14:18:53
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数据中台是企业级业务流程和数据的融合的一种机制、设施和中间纽带能够完成数据治理和数据组织，打通以往的数据孤岛，完成数据资产化，实现数据之间的价值共通和数据赋能，以服务共享的方式支持业务的快速发展和应用创新。
2022-11-13 14:21:43
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比如当时我们运营提了一个比较有指导意义的数据指标叫爆款率，我们以爆款率为例先说一下OneData每个步骤实施的流程和涉及的角色。
业务口径应该由数据中台的产品经理主导，找到提出该指标的运营负责人沟通。首先要问清楚指标是怎么定义的，比如运营说爆款率的定义分子是是专场中商品销售件数超过20件的商品数，分母是专场内的总商品数（专场如上图所示，商品会放在运营人员组的一个一个专场里面）。这里面有几个坑：1.这个20件可能是运营拍脑袋定义的数据，这时要协调我们的数据数据分析师看下历史专场
2022-08-22 14:42:16
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