企业级知识本体的构建-横向+纵向的贯通原创

哈喽，大家好，我是任月聊it，今天简单的来分享一下，面对整个企业的业务运作、业务价值链，我们应该怎么样去构建一个完整的本体模型。因为原来我在讲本体模型的时候，更多是出于两个目的，第一个就是我希望去构建一个本体模型，能够从0~1的去生成整个AI原生应用，第二个就是面对我的一些数据分析、场景需求，我能够去构建一个本体模型，实现传统的BI类的系统到你的业务运作类系统之间的穿透或者是贯通。好了，那么回到整个企业的角度，如果从整个企业的知识工程构建为目标，我们应该怎么样去构建一个完整的本体模型？包括在前面我跟甲方客服交流的时候，我就谈到一个重要的功点，一个整个企业的业务运作价值链相当的复杂，你不要一开始就去构建一个完整的大而全的本体模型，而是而是应该参考类似于领域建模的思路，首先拆分到相关的业务子域，针对每一个业务域去构建他们自由的本体模型，然后再去把这些本体模型融合为一个文整体。我在前面几个月针对手机制造行业，其实我输出了一个完整的企业架构，所以我做了一个重要的事情，就是把整个企业架构逆向为一个完整的本体模型，然后去做了一个可视化的知识图谱的展示。但是从这个图里面，大家其实可以看得到，它整个颗粒度相当的粗，我们关注的，特别是5~7级一些核心的业务活动行为规则，其实没有体现在这个本体模型里面，也正是基于这个原因，我们更加的应该注意到构建企业。

级的知识本体一定要拆分到业务域，比如说市场营销、供应链、产品研发、生产制造，你应该按照每个域去构建本体模型，那么拆分到业务域以后，我构建这个本体模型，那里面又有什么样一些关键点呢？

第一个关键点，我把它叫做既要结合企业已有的业务规范、业务运作文档，又要结合企业已有的it系统，通过正向和逆向双向去做知识萃取，然后形成一个完整的本体模型，因为这样的话，整个本体模型里面，它相对来说识别到的核心的对象行为规则相对来说更加全面，这是我想说的第一个点。第二个点就是我去构建这个本体模型的时候，它底层的核心就是对象行为规则，但是这一些对象行为规则它究竟应该怎么样联动的呢？这核心的联动其实就有横向和纵向两条线索，第一个就是我们特别强调的横向的端到端的业务流程，在这个业务流程里面，你会实现了业务对象行为之间的协同和调用，类似于我经常讲的供应链的端到端流程，你有工程项目立项，有采购请购，有采购订单，有采购接收，有最终的出入库，那通过端到端的流程，其实就把底层核心的业务对象全部贯穿起来了，这是我们去构建的第一个横向线条。第二个线条就是任何一个业务我仍然要去做数据分析，基于我当前已有的数据，我怎么样去做相应的指标，去基于指标做数据分析，这个有可能不一定上升到BI层面的数据仓库和维度建模，但是这就是我们讲的纵向的数据分析线条，这条线条仍然很重要。

因为从顶层的指标，你可以拆分到二级、三级指标，最终二级、三级指标往往是底层核心的数据对象数据的统计分析计算出来的，这个就是我们说的纵向的数据分析线条，传统我们再去建模的时候，往往这两条线是拆分开的，第一条线的建模就类似于传统的面向对象分析设计，第二条的建模类似于传统的BI数据仓库，但是我们当前再去构建一个完整的知识本体的时候，我们希望把这两条线进一步融合起来。

当我去做纵向的数据分析线条的时候，拆分到了底层的数据对象的时候，我能够进一步的去延展这个数据对象的上游和下游，了解数据形成的来龙去脉，这样的话，构建的本体模型它就具备了足够的业务语义，方便后面你用AI去做相应的大模型辅助推理。这个本体模型里面就是既有场景又有分析决策，但是支撑这两者的都是底层核心的对象行为规则，这个可能就是我们面向企业架构或者是面向一个核心的业务运，我们去构建本体核心可以考虑的一个关键内容。好了，今天的简单分享就到这里。再见。