隨后的收益與這種洞察的性質(zhì)有關(guān)，遠遠超過從點解決方案中收集的收益。語義圖的鏈接數(shù)據(jù)方法集中于節(jié)點之間的關(guān)系洞察，這有助于其他技術(shù)無與倫比的看似無關(guān)的數(shù)據(jù)元素的背景文化。用戶能夠有更多的數(shù)據(jù)，以識別他們之間的關(guān)系，以及他們的使用情況，否則是無法發(fā)現(xiàn)的。
此外，這種鏈接數(shù)據(jù)方法使數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)過程在很大程度上實現(xiàn)了自動化，同時提供了探索性分析，用戶可以在其中詢問和回答盡可能多的問題。分析的結(jié)果是全面明確，并且包羅萬象。采取零碎的方法，實現(xiàn)這些目標是困難的。。
預(yù)期未來的發(fā)展
培養(yǎng)對集中化需求的最緊迫的營銷力量是大數(shù)據(jù)本身日益擴大的影響。對未來幾年生產(chǎn)的數(shù)據(jù)量的預(yù)測表明，其擴張并不會停止和停滯。當考慮連接的設(shè)備的數(shù)量全部無限地在物聯(lián)網(wǎng)中產(chǎn)生數(shù)據(jù)，以及增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實的進步，并考慮這樣的數(shù)據(jù)的人工智能選項的可用性時，顯而易見的是大數(shù)據(jù)的規(guī)模，速度，結(jié)構(gòu)將在不久的將來大量增加。
集中的圖形感知環(huán)境為這些即將到來的技術(shù)進步做好準備。使用它作為hadoop或其他數(shù)據(jù)湖設(shè)置的基礎(chǔ)，使其具有在這種工作負載密集型數(shù)據(jù)驅(qū)動部署中持續(xù)提供價值所需的規(guī)模和性能一致性。更重要的是，它是一個單一的手段簡化每個組件的短期解決方案，點解決方案不是為大數(shù)據(jù)的需求而創(chuàng)建的。這種方法對于目前來說是不夠的，并且對于未來大數(shù)據(jù)應(yīng)用的更嚴格的負擔當然不可行。這樣的實現(xiàn)僅僅支持這樣的觀念：集中的，關(guān)系精明的語義圖解表示用于以管理數(shù)據(jù)為中心的需求的工業(yè)力量的融合。
必要的集中
從大數(shù)據(jù)的變革性可以看出，無論何處部署數(shù)據(jù)都可以提高業(yè)務(wù)價值。它的增長可以歸因于業(yè)務(wù)加速，支持技術(shù)的新生態(tài)系統(tǒng)，以及企業(yè)中數(shù)據(jù)類型的多樣性的快速發(fā)展。它只有單純的市場力量，需要一個整體的手段來管理每個謹慎的組件轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)到洞察行動。這些力量的影響是消除對現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施簡單地附加一些附加工具的需要。
相反，它強制要求簡化企業(yè)架構(gòu)，實施成本效益好的基礎(chǔ)設(shè)施，用于包圍企業(yè)的大量數(shù)據(jù)類型和技術(shù)，并且監(jiān)督長期重用數(shù)據(jù)所需的組織范圍治理和來源。如今的市場力量促成了對這種整體數(shù)據(jù)管理的需求同，而未來是強制性的。