Комментарии 2
– Кто в нашей компании отвечает за согласование доступа в выходные на объект N?
– Александр Иванов.
– Он же уволился на прошлой неделе?
Информация со временем меняется. Следить за этим и исправлять граф будет адский труд. Через пол года бот станет без полезным.
Как раз для этого нужна виртуализация данных, упомянутая в статье. Корпоративный граф знаний в нашем понимании - это не просто слепок информации из корпоративных приложений. Это виртуальная конструкция, которая формируется по частям "на лету" во время выполнения запросов.
Чтобы это воплотить в реальности, мы делаем следующее:
создаем онтологическую модель предметной области, в которой описаны классы и атрибуты: сотрудник, объект, согласование доступа и др.
создаем адаптеры для доступа к данным корпоративных систем с помощью веб-сервисов на их стороне, или прямого доступа к их СУБД на чтение
создаем в онтологии правила сопоставления элементов модели предметной области элементам структуры данных корпоративных систем: список актуальных сотрудников находится в таком-то справочнике системы кадрового учета, сведения о маршрутах согласования - в таком-то виде в СЭД, и так далее
платформа виртуализации данных умеет принимать SPARQL-запросы в терминах модели предметной области (их она получает в результате преобразования вопросов пользователей), с помощью правил мэппинга извлекать на лету данные из систем-источников, строить временный граф, необходимый для ответа на запрос, и формировать ответ.
Благодаря такому подходу информация в корпоративном графе знаний всегда актуальна.
Диалоговые помощники для работы со структурированными данными