- Кто в нашей компании отвечает за согласование доступа в выходные на объект N?
 - Александр Иванов.
 - А какой у него телефон?

С таким диалогом легко справится любой офисный клерк, но для чат-ботов и диалоговых помощников подобные сценарии беседы до сих пор являются проблемой.

В статье мы рассказываем о том, как решили задачу преобразования вопросов пользователей на естественном языке в запросы к корпоративному графу знаний.

Структура данных часто пронизывает насквозь все слои приложения. При ее изменении приходится модифицировать структуру базы данных, логику работы с ними в программном коде, спецификации сервисов, интерфейс приложения. А если данные, описание их структуры и значительную часть логики обработки поместить в виртуализированное хранилище, и работать с ними как с единой онтологической моделью? Это сместит фокус с кода на данные и сделает приложения дата-центричными. Мы считаем, что такая трансформация позволит повысить скорость доставки полезных функций бизнес-пользователям и сэкономить ресурсы, требуемые на внесение изменений в приложения, открыть путь перехода к дата-центричной ИТ-архитектуре всего предприятия.

Каждая организация использует множество приложений, каждое приложение имеет свою базу данных. В этих базах хранится описание одних и тех же объектов бизнес-процессов с разных точек зрения. Это порождает необходимость в сложных, дорогих и не всегда эффективных интеграционных решениях.

Мы расскажем о дата-центрической архитектуре — «волшебной пуле», позволяющей забыть об интеграции и открыть новые возможности для создания гибких и управляемых бизнес-приложений, аналитики и монетизации данных за счет их использования при принятии решений.

ZEND_FUNCTION(MyFunction) { … }