数据图谱的概念源于社交网络与图形理论，该理论将社交图谱定义为人与人之间联系和关系的呈现，如朋友、同事、上司等，每个人被呈现为一个节点，关系则是点与点间的连接。
领先的科技公司运用数据图谱，如亚马逊的采购图谱、谷歌的搜索图谱等，利用不断收集的用户使用数据，加上独有的算法，从产品开发到用户体验等各方面甩开了竞争对手。
要了解数据图谱，首先要了解数据网络效应，即用户使用产品或服务时产生的数据让这项产品或服务对于其他用户更有价值的效应。数据图谱不是静止不变的，必须利用技术，才能实时收集和解读一家公司的产品在全世界消费者使用中产生的几百万份数据。
若想与数据图谱领先企业抗衡，必须明白一件事：战略成功不只取决于是否拥有大量信息，还要实时收集相关的产品使用数据，实现数据网络效应并打造优势。维贾伊·戈文达拉扬（Vijay Govindarajan）提出不善用数据图谱的公司可参考以下改进建议：
1、制定数据图谱战略。思考本公司拥有的数据能否提供独特的优势。你或许有专有的数据收集法，能够获取其他企业无法获得的详细信息。也许你在数据深度和广度上有优势，并且可以从合作伙伴那里得到互补性的数据。你的流动数据（相对于竞争对手用于批量处理的零散数据）速度可能更快。想一想能否通过收购和结盟提升本公司的数据范围、深度和速度。
2、建立专有算法。独立进行不同类型的分析已经不够了。数据图谱领先企业运用专有算法，在总的框架下进行描述性分析（“发生了什么？”）、诊断性分析（“为什么发生？”）、预测性分析（“会发生什么？”）和规范性分析（“应该发生什么？”）。
3、建立信赖。管理客户数据责任重大。企业必须以能够获得信赖的方式使用算法，而且必须获得收集和分析数据的许可并提供价值。用消费者可以理解的语言解释你们公司要用数据做什么。
4、 组织升级。聘请在数据科学和商业两方面都具备广泛、深入知识的人才。必须将数据组织视为连接企业各部分的结缔组织，认识到现代组织必须妥善应对两个相互冲突的强力派别：一派相信数据和算法具备强大的解决问题能力，另一派则不相信。
5、通过数据图谱获取利润。构建数据图谱用于支持和制定战略，表明价值不仅在于产品设计和制造，还在于如何为客户解决具体问题。数据图谱提供的洞察，会帮助你选择最合适的盈利机制，规划从数据到商业成果的清晰路径。
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