助力企业数字化转型，知识图谱为应用而生｜爱分析报告(20)

3.2 能源与工业行业最佳实践案例
3.2.1 能源与工业行业领域知识库最佳实践案例
作为劳动密集型企业，能源企业吸收大量劳动资源，但能源行业业务复杂，诸多环节积累大量知识，面临知识难以积累、人员培训难度大等痛点。能源企业需要快速建立领域知识库；同时，面对能源行业的业务挑战，企业需求将数据形成知识，创建支持上层业务应用的领域知识库，在辅助业务应用的同时进行相应的知识积累。员工可通过知识库快速获取知识，降低培训与研发成本；利用知识图谱技术，企业可打通底层数据，将行业知识整合，建立领域知识库，形成企业知识中台，赋能上层业务应用。
知识图谱技术目前已在能源与工业行业领域知识库的业务场景有成功应用。在帮助能源与工业企业构建知识图谱的过程中，知识图谱厂商应具备以下能力：
能源与工业行业具有海量数据，需要厂商具备大规模知识图谱构建能力；
能源与工业行业模型计算复杂度较高，需要厂商在行业内有一定模型积累；
企业针对生产与加工流程等场景构造与业务相关的复杂关系网络时，需要知识图谱厂商具备较强技术能力以及具有一定行业知识积累；
由于能源行业发展时间较早，系统部署情况复杂，要求厂商的知识图谱平台应具备较好的兼容性，能够快速完成平台对接工作。
明略科技助力国内某省电力数据中台创新应用
国网某省电力公司，是国家电网有限公司的全资子公司，担负某省电力供应的重大责任。公司积极开展智能电网建设，将人工智能与大数据技术赋能实际业务场景。
智能电网建设是智慧城市建设的重要组成部分，但由于电力行业属性较强，在数字化以及智能化转型的过程中，在数据层面存在诸多问题：
各部门形成数据孤岛，在应用建设过程中难以进行有效的数据互联；
各部门数据无统一数据标准，包括用户数据、营销部门和设备部门数据，存在数据收集困难和分类不统一等问题；
各部门数据对接存在不对应问题：如用户数据和设备需要对接，但会存在数据和设备不对应问题；
电力行业作为技术密集型行业，在各环节存在大量知识，需要有效途径对各场景内知识进行管理；
海量复杂数据情况下，数据实时性、数据打通以及更便捷地提取数据就会成为问题。
针对诸多的业务挑战，国网某省电力公司与明略科技合作建立统一的数据中台，先做好数据治理与关联工作，再将数据中台的成果服务于业务应用环节。