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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)
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。
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:
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”。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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