Construire un graphe de connaissances d'entreprise chez Uber : les leçons de la réalité
Table des matières
- Introduction
- Expérience de travail chez Uber
- Les défis d'une entreprise de grande envergure
- L'importance d'une graphographie d'entreprise
- 4.1 La hiérarchie des besoins de Maslow
- 4.2 Les différents niveaux d'une graphographie
- Les défis de la gestion des données
- 5.1 Données désordonnées
- 5.2 Compétences et connaissances limitées
- 5.3 L'utilisation des standards de données
- 5.4 Les modèles de données personnalisés
- Les avantages de l'utilisation des standards
- 6.1 Économie de temps et d'argent
- 6.2 Partage des vocabulaires
- 6.3 Adaptation du modèle de données aux données
- Le rôle de l'infrastructure dans la réussite d'une graphographie d'entreprise
- 7.1 Utilisation de l'infrastructure existante
- 7.2 Collaboration avec différents services
- La graphographie de données chez Uber
- 8.1 Les trois composants principaux de la graphographie chez Uber
- 8.2 Les modèles de données standardisés chez Uber
- 8.3 Outils et solutions pour la gestion des données
- 8.4 Le développement du modèle de données algébriques pour les graphiques de propriétés
- Conclusion
- FAQ
🚗 Introduction
Dans cet article, nous allons explorer le monde passionnant de la graphographie d'entreprise, en nous concentrant sur l'expérience de Josh, qui a travaillé chez Uber. Josh nous racontera son parcours chez Uber, les défis auxquels il a été confronté lors de la création d'une graphographie d'entreprise, ainsi que les avantages de l'utilisation de normes et d'infrastructures adaptées. Nous découvrirons également les composants clés de la graphographie chez Uber et les outils utilisés pour gérer les données.
🚙 Expérience de travail chez Uber
Josh commence par partager son expérience de travail chez Uber, où il a fait partie de l'équipe de la graphographie des connaissances. Il explique son intérêt pour l'utilisation des données à grande échelle et les possibilités offertes par l'économie des services de covoiturage. Il nous révèle le potentiel incroyable des données chez Uber, avec plus de 200 000 ensembles de données gérés et plus de 10 milliards de trajets effectués l'année dernière.
🚕 Les défis d'une entreprise de grande envergure
Josh aborde ensuite les défis auxquels une entreprise de grande envergure comme Uber est confrontée lors de la création d'une graphographie d'entreprise solide. Il souligne l'importance de gérer des données désordonnées provenant de différentes sources, notamment des entrées manuelles des conducteurs. Il souligne également la difficulté de sensibiliser les employés aux technologies de la Semantic Web et de s'assurer que tous les départements travaillent en harmonie pour développer une graphographie solide.
🚖 L'importance d'une graphographie d'entreprise
Josh utilise la hiérarchie des besoins de Maslow pour illustrer l'importance d'une graphographie d'entreprise solide. Comme Maslow l'a décrit, les besoins physiologiques sont à la base de la pyramide, tandis que l'auto-réalisation est au sommet. De la même manière, une graphographie d'entreprise comprend différents niveaux, tels que l'infrastructure, les données, le graphique, la connaissance et la logique. Ces niveaux sont tous interdépendants et nécessitent une approche stratégique pour garantir leur bon fonctionnement.
🚦 Les défis de la gestion des données
Dans cette section, Josh explore les défis spécifiques liés à la gestion des données lors de la création d'une graphographie d'entreprise chez Uber. Il aborde la question des données désordonnées, provenant des utilisateurs et des conducteurs, et explique comment Uber gère ces données en les intégrant et en effectuant des requêtes à grande échelle. Il souligne également le fait que tout le monde ne possède pas les compétences et connaissances nécessaires pour comprendre et utiliser la Semantic Web, ce qui nécessite une communication claire et un enseignement approfondi au sein de l'entreprise.
🚥 Les avantages de l'utilisation des standards
Josh souligne l'importance d'utiliser des normes et des standards pour faciliter le développement et la maintenance d'une graphographie d'entreprise. Il explique comment l'utilisation de normes éprouvées peut permettre d'économiser du temps et de l'argent, tout en favorisant la collaboration et le partage des vocabulaires. Il met également en évidence les avantages de l'adaptation du modèle de données aux besoins spécifiques de l'entreprise, en évitant les solutions temporaires qui peuvent entraîner une complexité accrue à long terme.
🛣️ Le rôle de l'infrastructure dans la réussite d'une graphographie d'entreprise
Josh Discute du rôle crucial de l'infrastructure dans la réussite d'une graphographie d'entreprise. Il explique comment Uber utilise l'infrastructure existante pour optimiser les processus de gestion des données et faciliter la collaboration entre les différents services. Il souligne également l'importance de collaborer avec les équipes dédiées à l'infrastructure pour tirer parti des outils et des ressources déjà disponibles.
🗺️ La graphographie de données chez Uber
Dans cette section, Josh plonge plus en profondeur dans la graphographie de données chez Uber. Il décrit les trois composants principaux de la graphographie chez Uber : le graphique OLTP en temps réel, le graphique analytique et les embeddings graphiques. Il explique comment ces composants sont utilisés pour différents cas d'utilisation, tels que la sécurité et les recommandations. Il présente également les modèles de données standardisés utilisés chez Uber, ainsi que les outils et les solutions utilisés pour gérer les données et les schémas.
🚀 Conclusion
Josh conclut son article en soulignant l'importance de la graphographie d'entreprise chez Uber et dans d'autres grandes entreprises. Il rappelle aux lecteurs l'importance de gérer les données désordonnées, d'utiliser des normes et des standards, et de collaborer étroitement avec les différentes équipes et services. Il encourage également les lecteurs à continuer à explorer le monde passionnant de la graphographie d'entreprise et à partager leurs expériences.
❓ FAQ
Q : Comment promouvez-vous l'utilisation de vos identifiants uniques (URI) chez Uber ?
R : Pour le moment, nous n'exposons pas les données de manière publique, nous n'avons donc pas besoin d'utiliser des identifiants uniques (URI). Cependant, lorsque nous commencerons à rendre certains ensembles de données publics, nous envisagerons de mapper nos identifiants internes à des URI. Nous ne prévoyons pas que cela posera des problèmes majeurs, car nous utilisons déjà des identifiants uniques au sein de l'entreprise.
Q : Est-il préférable de construire d'abord l'infrastructure, puis de recueillir les données, ou y a-t-il des avantages à commencer par avoir beaucoup de données réelles et désordonnées et ensuite trouver la meilleure infrastructure pour les gérer ?
R : Il est préférable d'avoir d'abord les données, car elles fournissent des exigences qui peuvent être utilisées pour concevoir des solutions internes adaptées. Cependant, il peut également être judicieux de commencer par des outils open source pour explorer la graphographie avant de développer une infrastructure sur mesure. La combinaison de données réelles et d'une infrastructure solide permet de répondre aux besoins uniques de l'entreprise de manière efficace et évolutive.