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要回答题主这个问题，必须先回答或者先明确前提，那就是（1）数字化转型的定义是什么；（2）中台的概念是什么。先回答这两个问题，然后才能回答数据中台是不是数字化的一条实施路径。对于第一点，什么是数字化，我个人的理解是，数字化的终

我理解主要是通过api接口，在接入的同时系统自动调出客户当前的资产负债状况，最近的交易明细，购买产品的状况。在提问的时候，通过nlp系统解析问题中的关键字，识别询问的实体、关系等，找到关联的问题，引导客户按照提问已有的问

1.可视化需要开发一个专门的知识图谱展示界面，将知识图谱中的实体、关系属性等以美观已操作的方式展示出来，因为颜值即正义。可以借用当前比较流行的bootstrap等前端开发语言。2.为满足快速查询，可以将部分索引关键字放

1.当然是可视化展示，知识图谱的魅力之一就是让人直观的看到多实体之间的关系，能用图标示的就不要哔哔2.多种服务提供方式，有些服务使用方，不需要图，那么可能通过api或者批量文件的方式比较合适。所以从系统建设角度来看，最

主要是确认需求，一方面是适不适合用知识图谱这个工具，另一方面做好与其他系统的对接工作，如何能将知识图谱这个服务以简便快捷的方式输出给其他系统。前者可以和多方面行内外专家交流，后者主要还是要与业务部门进行沟通，确

从系统自身考虑的话，包括高可靠性，读写效率、扩展性，与其他系统相同。除此之外，还应该从整体规划和这个系统所处的位置进行考虑，为了满足整体规划，牺牲一些性能或者成本也是必要的。比如为了避免海量数据的多系统存储分析，就

性能的需求应该是与业务场景强相关的，如果是面向外部客户那就要考虑扩容节点提升整体性能，明细数据可以从hbase迁移到es中，加快查询速度，限制部分查询内容或者只能查看经过分析的子图。对于行内系统，从数据安全角度来看，只

横向涉猎不多，答错勿怪。titian就是分布式的，因为它是基于hbase的。Neo4j 好像就不支持，不像hbase这么简单就可以进行扩展。

图数据库本身不会，但是知识图谱这个系统会，一份数据至少存在于hive加工区和hbase查询区，还有少量的elasticsearch索引区。

从技术角度考虑，应该没有，有的是效率孰高孰低、开发成本孰高孰低。