免费POC, 零成本试错
AI知识库

53AI知识库

学习大模型的前沿技术与行业应用场景


我要投稿

60分钟讲清:Palantir本体论

发布日期:2025-12-24 10:43:16 浏览次数: 1514
作者:Tin说读写

微信搜一搜,关注“Tin说读写”

推荐语

揭秘Palantir的核心武器Ontology:如何将数据转化为可操作的业务资产。

核心内容:
1. Ontology的核心价值与典型产物
2. 高频核心概念解析(对象、属性、关联等)
3. 技术与操作关键点(回写机制等)

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

Palantir 这个公司神神叨叨的,但它的核心核武器—Ontology(本体论),其实并不玄学。如果不把这个词搞懂,就永远看不懂 Palantir 为什么能卖那么贵,也看不懂它和 Tableau、PowerBI 或者普通数据库的区别。

在接下来的 60 分钟里,帮你拆解这个要把“数据”变成“资产”的核心概念。


1️⃣ 一句话价值定义

核心价值
Ontology 是把冰冷死板的 IT 数据库表(Rows & Columns)翻译成业务人员能看懂、能操作的现实世界对象(Objects & Actions)的中间层。它让 CEO 不用看 SQL 代码,直接对着“飞机”、“工厂”、“订单”做决策,并且能把决策结果写回底层系统。

典型产物

  1. 对象图谱(The Object Graph):一张网状图,显示“这架飞机”关联了“这台引擎”,引擎关联了“那个维修工”。

  2. 操作应用(Operational App):一个给前线人员用的界面,点一下按钮就能触发真实业务变更(如:停飞飞机、重新排产)。



2️⃣ 高频核心词(Top 20)

核心概念类

1. Object(对象)

  • 人话解释:Ontology 的原子单位。不是数据库的一行字,而是现实里的一个东西。

  • 常见误解:以为就是数据库里的 Table(表)。

  • 直觉例子:数据库里有 10 张表碎片,Object 是把这些碎片拼成的一辆完整的“宝马 X5”。

2. Property(属性)

  • 人话解释:描述这个对象特征的数据字段。

  • 常见误解:以为所有数据都要塞进去。

  • 直觉例子:对于“员工”这个对象,工号、姓名、职位是属性,但“今天中午吃了啥”这种废话数据就别放进去。

3. Link / Relation(关联)

  • 人话解释:对象和对象之间的那根线,定义它们怎么发生关系。

  • 常见误解:以为是 SQL 里的 Join(表连接)。

  • 直觉例子:“张三”这个员工(Link)隶属于“销售部”这个部门

4. Action(动作)

  • 人话解释:Palantir 最值钱的地方。允许用户在界面上修改数据,并把修改同步回源系统(Write-back)。

  • 常见误解:以为只是像 Excel 那样改个单元格数字。

  • 直觉例子:你在界面上点击“批准贷款”,后台自动触发 SAP 系统里的审批流,改写数据库状态。

5. Backing Dataset(支撑数据集)

  • 人话解释:Object 的原材料,通常是清洗干净的数据表。

  • 常见误解:以为 Ontology 自己产生数据。

  • 直觉例子:面粉(Dataset)是做面包(Object)的原材料。

技术与操作类

6. Write-back(回写)

  • 人话解释:把在 Palantir 里做的改动,硬写入企业原本的 ERP 或 CRM 系统里。

  • 常见误解:以为只读不写(像 BI 报表那样)。

  • 直觉例子:你在 Palantir 里改了库存,真实的仓库管理系统里的数字也跟着变了。

7. Ontology Management App (OMA)

  • 人话解释:配置本体的地方,管理员的后台。

  • 常见误解:以为普通用户能看见。

  • 直觉例子:这是游戏的“地图编辑器”,只有上帝(架构师)能进。

8. Function(函数)

  • 人话解释:用代码(TypeScript/Python)定义的复杂逻辑,挂在对象上。

  • 常见误解:以为只能做简单的加减乘除。

  • 直觉例子:对于“贷款申请”对象,写一个函数自动计算“违约概率”,每次打开自动跑。

9. Phonograph(留声机/同步引擎)

  • 人话解释:Palantir 内部处理数据变更和历史记录的黑科技引擎。

  • 常见误解:不需要知道太细,知道它是管“状态变化”的就行。

  • 直觉例子:它是系统的“记账员”,你改了任何数据,它都拿小本本记下来。

10. Digital Twin(数字孪生)

  • 人话解释:Ontology 构建的最终形态,现实世界什么样,电脑里就什么样。

  • 常见误解:以为必须要有 3D 模型才叫孪生。

  • 直觉例子:只要你能实时看到工厂的良品率、库存、人员状态,哪怕是 2D 的,也是数字孪生。

11. Traversal(遍历)

  • 人话解释:顺藤摸瓜,从一个对象跳到另一个对象。

  • 常见误解:以为要写复杂的 SQL 查询。

  • 直觉例子:从“受影响的零件” -> 查到“供应商” -> 查到“该供应商的其他零件”。

12. Time Series(时间序列)

  • 人话解释:挂在对象上的历史数据流(如传感器读数)。

  • 常见误解:以为就是普通的静态属性。

  • 直觉例子:“体温”不是一个数字,而是一条每分钟变化的曲线。

应用场景类

13. Object Explorer(对象浏览器)

  • 人话解释:给业务人员用的“谷歌搜索”,专门搜公司里的对象。

  • 常见误解:以为是给程序员查数据库的。

  • 直觉例子:搜“高风险客户”,直接出来一堆人名卡片,而不是数据库行。

14. Workshop

  • 人话解释:Palantir 的低代码平台,用 Ontology 里的对象搭应用程序。

  • 常见误解:以为要写代码才能做界面。

  • 直觉例子:像拼乐高一样,拖拽一个“列表”,拖拽一个“按钮”,就做成了一个管理系统。

15. Quiver

  • 人话解释:针对 Ontology 对象的高级分析工具(画图表、做统计)。

  • 常见误解:以为就是 Excel 图表。

  • 直觉例子:能分析“所有关联了故障引擎的飞机,在过去 3 个月的平均飞行时长”。

16. Lineage(血缘)

  • 人话解释:追踪这个对象的数据是从哪儿来的,经过了什么处理。

  • 常见误解:以为数据是凭空出现的。

  • 直觉例子:食品安全溯源,这块肉(数据)是哪个农场(数据库)哪头猪(表)身上的。

17. Granularity(颗粒度)

  • 人话解释:定义一个 Object 到底多大。

  • 常见误解:颗粒度越细越好。

  • 直觉例子:你是把“一箱苹果”定义为一个对象,还是把“每一个苹果”定义为一个对象?(决定了系统会不卡死)。

18. Cardinality(基数/对应关系)

  • 人话解释:一对一,一对多,还是多对多。

  • 常见误解:搞错关系导致数据重复。

  • 直觉例子:一个“母亲”可以有多个“孩子”(1-to-many),搞反了就乱套了。

19. Multipass(权限控制)

  • 人话解释:决定谁能看哪个对象,细到“某行数据”。

  • 常见误解:以为只有“能进系统”和“不能进系统”的区别。

  • 直觉例子:上海区的经理只能看到“上海门店”对象,北京的只能看北京的,尽管他们在用同一个系统。

20. Scenarios(沙箱/情景)

  • 人话解释:允许你在平行宇宙里做模拟,不影响真实数据。

  • 常见误解:以为做预测会改乱真实数据。

  • 直觉例子:如果你把价格上调 10%,利润会变多少?算完之后,如果不满意,就当没发生过。



3️⃣ 最常见工作流(Input -> Output)

构建 Ontology 是一个从死数据到活应用的过程。

  • 步骤 1:数据准备(洗菜)

    • 工具/载体: Foundry Dataset (SQL/Python)。

    • 核心注意:必须确保每一行数据都有唯一的 Primary Key(主键),否则做成对象后会打架。

  • 步骤 2:对象映射(捏人)

    • 工具/载体: Ontology Management App (OMA)。

    • 核心注意:不要把原来的 100 张表变成 100 个对象。要按业务概念合并,比如把“用户表”和“用户详情表”合并成一个“客户”对象。

  • 步骤 3:建立关联(结网)

    • 工具/载体: OMA Link Definition.

    • 核心注意:方向别搞反了。是“订单属于客户”,还是“客户属于订单”?(通常是前者)。

  • 步骤 4:定义动作(赋能)

    • 工具/载体: Action Type / Function.

    • 核心注意Side Effect(副作用)。你改了这个状态,会不会导致下游系统报错?必须做好校验逻辑。

  • 步骤 5:构建应用(搭台)

    • 工具/载体: Workshop.

    • 核心注意:不要只做展示。Ontology 的精髓是 Interaction(交互),必须放几个按钮让用户点,不然就只是个昂贵的 BI 看板。



4️⃣ 典型任务清单(Top 5)

任务:创建“全景客户”视图

  • 输入:CRM 里的客户表、ERP 里的订单表、客服系统的投诉表。

  • 动作:创建“Customer”对象 -> 将这三张表的数据通过 ID 关联挂载到对象属性上 -> 定义关联关系。

  • 输出:在 Object Explorer 里搜这客户名字,能看到他买了啥、投诉了几次、欠多少钱。

  • 验收标准:点击跳转无断链,数据延迟 < 15 分钟。

任务:配置“库存预警”自动化

  • 输入:工厂的库存传感器数据流(Time Series)。

  • 动作:绑定时间序列到“Factory”对象 -> 编写 Function:当数值 < 阈值,触发 Action。

  • 输出:自动生成一个“补货工单”对象,并推送到采购经理的收件箱。

  • 验收标准:模拟库存下降,工单在 1 分钟内自动生成。

任务:实现“供应链中断”模拟

  • 输入:供应链网络图谱(Objects & Links)。

  • 动作:使用 Scenarios 功能 -> 模拟“如果供应商 A 倒闭”。

  • 输出:一张红色的影响范围图,高亮显示哪些下游产品会缺货。

  • 验收标准:能准确遍历出 3 层级联关系以外的受影响对象。

任务:构建一线操作面板(Workshop)

  • 输入:已建好的 Ontology(设备、工单)。

  • 动作:拖拽组件 -> 左边放“设备列表”,右边放“维修按钮” -> 绑定 Action。

  • 输出:一个 iPad 界面,维修工点一下“完成”,工单状态变为 Closed。

  • 验收标准:操作傻瓜化,无需培训即可上手。

任务:数据回写 ERP 接口对接

  • 输入: Palantir 里的 Action 请求。

  • 动作:配置 Webhook -> 映射字段 -> 调用 SAP/Salesforce API.

  • 输出:Palantir 里改的数据,成功同步到了老旧的 ERP 里。

  • 验收标准:双向同步,ERP 改了 Palantir 会变,Palantir 改了 ERP 也会变。



5️⃣ 新手高频坑(Top 10)

NO.1 1:1 搬运数据库

  • 信号:如果你发现你的 Ontology 里有几百个对象,名字和数据库表名一模一样。

  • 后果:那么会导致这只是个昂贵的数据库浏览器,业务人员根本看不懂。

  • 规避:你应该立刻按业务实体合并数据。业务里叫“一个合同”,就做一个“Contract”对象,不管它底层来自几张表。

NO.2 忽略主键(Primary Key)

  • 信号:如果你发现经常报错“Duplicate Key”或者对象张冠李戴。

  • 后果:那么会导致张三的数据显示在了李四头上,重大生产事故。

  • 规避:你应该立刻在清洗阶段确保 ID 的全局唯一性(比如加上前缀 customer_123)。

NO.3 滥用 Property

  • 信号:如果你发现一个对象上有 500 个属性,其中 400 个是空的。

  • 后果:那么会导致系统加载巨慢,用户体验极差。

  • 规避:你应该立刻只保留用于搜索、过滤、展示的核心属性,其他详情放进附件或关联表。

NO.4 忘了配置 Write-back 权限

  • 信号:如果你发现用户点按钮爽了,结果把核心财务数据改乱了。

  • 后果:那么会导致审计不通过,甚至公司亏钱。

  • 规避:你应该立刻设置严格的 Action Permissions,只有特定角色能改关键字段。

NO.5 循环依赖(Circular Dependency)

  • 信号:如果你发现数据更新一直卡死,或者计算逻辑死循环。

  • 后果:那么会导致整个 Pipeline 崩溃。

  • 规避:你应该立刻理清上下游关系,A 依赖 B,B 就不能依赖 A。

NO.6 把 Ontology 当数据仓库用

  • 信号:如果你试图保留所有历史快照(Snapshot)在对象属性里。

  • 后果:那么会导致数据爆炸,查询超时。

  • 规避:你应该立刻区分当前状态(存 Ontology)和历史记录(存 Time Series 或日志表)。

NO.7 忽视数据延迟

  • 信号:如果你发现用户刚改了 ERP,跑来问 Palantir 为什么没变。

  • 后果:那么会导致用户不再信任这个系统。

  • 规避:你应该立刻在界面上标注“数据更新于 XX 分钟前”,或者配置更高频的 Sync。

NO.8 关联关系(Link)太深

  • 信号:如果你在应用里写了“查找 A 的朋友的父亲的邻居的狗”。

  • 后果:那么会导致遍历查询把内存撑爆。

  • 规避:你应该立刻预计算这些复杂关系,直接存成直接关联(Shortcut Link)。

NO.9 不做业务映射(Naming)

  • 信号:如果你发现对象属性名叫 col_x_99或者 T001_Z

  • 后果:那么会导致业务人员打开界面一脸懵逼。

  • 规避:你应该立刻用 Display Name功能,把它重命名为“客户信用分”。

NO.10 把它当 Tableau 用

  • 信号:如果你只用来画饼图,从来不配置 Action。

  • 后果:那么会导致老板觉得这东西不值几百万美金,明年不续费了。

  • 规避:你应该立刻寻找闭环场景,必须让用户在 Palantir 里完成业务动作(审批、派单、修改)。

53AI,企业落地大模型首选服务商

产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业

联系我们

售前咨询
186 6662 7370
预约演示
185 8882 0121

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部

加载中...

扫码咨询