随着“互联网+”时代的到来，知识图谱被广泛应用于各大行业。在金融、医疗、教育、电商、能源等行业中，知识图谱都发挥了重要的作用。 在这些领域中，企业的业务数据就是企业中重要的资源之一。知识图谱将数据资产进行可视化呈现，可以帮助企业进行全局化管控、优化资源配置、提高工作效率。那么，知识图谱数据开发是什么？主要内容有哪些呢？
智能客服
智能客服可以让客服人员从繁忙的工作中解放出来，用更多的时间去做更有价值的工作。知识图谱技术可以为企业带来更好的用户体验，将客服人员从重复性、机械性、低效率的工作中解放出来，从而更好地服务于用户。比如，在客户咨询产品相关问题时，通过知识图谱技术能够了解到用户真正关心的点是什么，并通过挖掘用户问题的内在联系，发现问题背后的深层次原因。在回答用户问题时，系统会根据知识库中提供的信息，不断进行调整和完善，从而更好地为用户提供服务。目前知识图谱已经被广泛应用于各大企业的客服系统中。比如，金融机构就采用了知识图谱技术来提升客户体验。
智能客服推荐
智能客服推荐可以帮助企业收集客户的意见，从而改善客户服务，提高客户满意度。知识图谱可以帮助企业了解客户的偏好和习惯，并提供个性化的服务。因此，通过知识图谱数据开发，企业可以利用智能客服推荐来实现个性化服务。
传统的客服推荐是基于关键词匹配进行推荐的。这意味着你必须对每个潜在客户进行详细分析，然后才能推荐合适的答案。现在，如果你想让你的客户在他们感兴趣的产品或服务之前先联系你，那么只需在知识图谱中搜索这些相关术语即可。
智能推荐
智能推荐可以让用户从海量数据中快速找到自己需要的内容，是推荐系统重要的应用。
知识搜索
知识搜索是知识图谱数据开发的最后一步，它可以为用户提供一个简洁易用的搜索入口，用户通过输入关键词就可以查询到需要的数据。
例如，在电商平台上搜索“奶粉”，就能得到关于奶粉的很多信息，如：品牌、产地、价格、奶粉种类等。用户可以根据这些信息查询到更详细的内容。
综上所述，知识图谱数据开发是通过对数据进行采集、清洗、抽取、构建等一系列操作，最终构建出一个完整的数据图谱。在这个过程中，企业需要把自身业务相关的数据通过知识图谱进行可视化呈现，然后根据不同用户对数据的不同需求进行有针对性地处理和开发。
数据清洗
数据清洗是指对数据进行加工，使其满足数据质量要求，将不合格的数据剔除出，并保留合格的数据。数据清洗的过程包括数据清洗、缺失值处理、格式转换等。
在知识图谱的应用中，清洗工作是非常重要的，它不仅可以让数据更准确地反应出实际情况，还可以让系统更加有效地运行。
图数据库具备良好的数据处理能力，能够轻松对接不同类型和标准的数据源。无论是大规模还是小规模数据，该数据库都能快速导入并进行低时延的实时计算。通过打破数据孤岛，图数据库为企业提供有效统一的数据资产管理，确保数据资源的充分利用和价值较大化。
