业务挑战
数据结构难变动
传统的数据管理方式结构不灵活，扩展和调整数据、实体及关系成本高
联动关系不清晰
关系型数据库用行列方式存储数据，无法直观展示局部变化对全局产生的影响
缺少上下文推理能力
数据探索场景中经常需要基历史信息分析出新结论，背景缺失不便于信息理解和推理
方案架构
悦数图数据库可以基于多种数据格式实现数据获取、图谱构建和管理，通过引入丰富高效的图算法能力，直观呈现各国垂直领域的知识图谱，并输入到上层实现智能问答、搜索推荐等应用。
方案优势：立体化探索多维数据
悦数图数据技术提供了灵活的设计模式以及高效的关联查询，通过对海量信息进行图处理形成大规模的知识库来支撑业务应用，并根据实际需求动态地调整存储和处理能力，帮助用户快速发现新的洞察，提高知识图谱的应用价值。
使用收益
直观灵活的数据模型
知识图谱提供了一个统一的语义模型，使得不同来源的数据可以相互交互和共享，促进了数据的整合和统一，同时知识图谱的数据模型可以方便地扩展和添加新的实体、属性和关系，使得知识图谱可以持续地丰富和完善
高效的图遍历和查询
知识图谱使用图论模型，支持深度优先、广度优先、最短路径、连通分量等多种图算法的高效查询，便于用户根据不同需求灵活选择并能够快速地获取实体之间的关系和属性，方便进行数据分析和挖掘
支持语义关系的推理
知识图谱使用语义化的方式表示知识，能够更加准确地表达实体之间的关系和含义，从而提高了知识的质量和准确性，目前知识图谱可以应用于众多领域，如搜索引擎、自然语言处理、智能问答、推荐系统等，具有广泛的应用前景和商业价值
