这完全取决于逻辑数据模型与相应概念数据模型之间的距离，在图形模型中，即使没有可视化，也很容易掌握。这使得图形数据模型更加健壮和灵活。
在我之前的博客文章中 ：通过了解还是猜测来减轻数据债务？ 我介绍了一点关注依赖模型，可以总结如下：
很明显，元数据和内容是一起演 菲律宾手机号码数据 进的！在我们这个时代，这些变化快得令人眼花缭乱。如果您必须跟上潮流，而又不必付出昂贵的重新设计努力，那么您必须处理元数据和业务数据中发生的变化。您正在流式传输事实，而事实在您看来正在发生变化。显然，您必须处理：
动力由价值驱动
事后影响分析
整合与谱系
发现（图表方式）
依赖关系不是线性的
结果和用途
网络是一个图表
你的网格（网络）是一个图形
了解您的空间！
因此，变化每天都会发生变化，即您必须在知识图谱中跟踪它们！
语境化、联合语义和责任制的结合决定了 你应该（并且能够） 在 年构建知识图谱。
您可以通过以下方式进行操作：
利用 、、 等语义媒体的 和或
利用开放语义源，例如
维基数据
行业标准本体
国际和国家标准本体
其他或多或少开放的资源，如 等
您可以使用属性图技术来构建它，它的学习曲线比 更容易。
您可以将自己的知识图谱作为与企业签订数据合同的重要组成部分 使需求可机器读。