凭借其无限大小，企业知识图包含组织的所有数据 - 结构化，非结构化，内部或外部 - 呈现为数万亿个相互关联的事实，可根据需要以任意组合形式提供给已批准的用户。企业知识图使组织能够利用云规模的内存计算，为每个人带来即时访问和分析。这些工具支持所有用户的直观，交互，一致和透明的查询生成 - 从非专业业务用户到IT资深人员。
通过高级查询和分析机制强化，这些机制遍历组织范围内的数据以进行实时响应，企业知识图表具有时间价值，可以为企业提供新发现的数据命令。只需使用图表来实现业务目标，IT领导者就不可避免地利用这些战略优势改变其组织，从而强化数据驱动的文化：
- 商业术语中的数据变得可以理解。数据的含义常常被数据存储定义和对少数技术和后勤人员有意义的术语所掩盖。
- 公民数据科学家比比皆是。通过理解数据的意义，由于其业务术语和企业知识图的交互式查询功能，企业用户成为“公民”数据科学家随意访问和部署数据。
- 未来的技术和应用得到保证。由于企业知识图中数据的机器可读性，它适用于任何形式的人工智能和机器学习成为最有价值的明天。
- 数字化转型加速。企业知识图提供了所有数据的高分辨率“数字双胞胎”，将数字化转型推向了组织的最前沿。
这些影响的超越性质对组织产生了深远的影响。随之而来的赋权意识增强了对数据及其处理的信任，使数据开始成为真正的差异化因素。反过来，它的用户 - 那些依靠数据完成工作的用户 - 随着组织变得数据密集而变得更加自主。
企业知识图的四大战略差异化因素是：
- 了解数据
企业知识图是业务用户可访问的，因为它在业务语言中呈现数据的含义。该图捕获每个值，数据点，事实和关系，这与非缩放图方法明显不同。参与这些图表的技术自动创建数据及其元数据的人类可读模型，这有助于理解数据与业务术语的关系。这些技术有效地构建了数据应用于组织目标的方式的“思维导图”。数据关系是明确定义的，并使用与它们如何影响业务流程相同的结构进行建模，而无需对已过时的存储库或数据源进行神秘编码。
- 公民数据科学家军队
Enterprise Knowledge Graph的高级查询功能利用对数据意义的深入理解，彻底重塑业务。通过实现用户提出并简单回答数据问题的简单对话，它完成了传统上分配给数据科学家的任务 - 获得业务数据驱动的洞察力。因此，企业知识图消除了企业对IT的依赖，将数据置于实际使用它的人的指尖，同时增加了用户知识和工作效率。自动生成的查询过程将业务用户转变为负责自行获取数据和分析结果的公民数据科学家。这些直观的方法通过让非专业人员了解数据，改善了企业的员工队伍。
- 未来准备
企业知识图的最持久影响可能是它对未来企业的防范倾向。在人工智能和机器学习日益发展的脆弱世界中，企业知识图形用户可以确保部署哪种技术变得最可行，因为这些存储库的基本属性。支撑企业知识图的技术是机器可读的，并且易于适应所有形式的机器学习，自然语言处理和其他AI表现形式。用户无需在今天决定可能在将来过时的技术选项。对企业知识图的投资通过为任何形式的AI变得最有用的企业做好准备来产生经常性回报。
- 加速数字化转型
企业知识图促进了数字化转型，这是当代IT流程的重要必需品。这些存储库的基础组件是在整个组织中发现的所有数据的高分辨率数字传真。这个数字“双胞胎”包含所有数据点，并将这些数据与开放标准联系起来，重点是澄清数据点和数据元素之间的关系。通过从根本上了解所有数据在整个企业中的关联方式，企业知识图提供了一个附加的上下文维度，可以通知从初始数据发现尝试到分析的所有内容。而其他连接数据的方法依赖于涉及基本元数据和关系信息的混合复制方法，Enterprise Knowledge Graph的数字双胞胎包括全面的关系理解，元数据和数据资产。该平台的包含性质归功于其规模，适当地适应数据的这些方面以及持久价值的治理和安全措施。
企业知识图的采用率与他们解决不断扩大的以数据为中心的问题的方式直接相关。只需使用它们，组织就可以获得收益，从而提高数据货币化的能力。部署这些平台与更好地了解数据意味着什么，它们如何相互关联以及它们与各种业务问题的关系有关。自主查询工具可以实现数据的随意，对话交互，这些数据通过改进的数字转换倾向得到强化。这些平台还可以为企业提供面向未来的数据管理开发。
通过增加业务涉及使用数据所需的基础知识，企业知识图有效地传播了从数据中持续获利所需的文化类型。
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