“本體”這個源于哲學領域的詞匯，終于在信息科學領域里引發了一場新的思考（炒作）和創新（機會）。本體能被計算機所識別、模擬和處理，就必須經過“數據本體”這個中間概念。作為一名數據管理人員，初聽“數據本體”這個詞感覺很抽象，看它的定義卻又有“老酒裝新瓶”之嫌，不就是數據管理里的元數據、數據架構、數據標準這幾方面工作的整合嗎？換個角度不就是主數據管理的擴展升級版嗎？

本著事物都是螺旋上升，歷史總是曲折前進這一基本原理，結合近一年人工智能技術的快速躍變，筆者認真對比和思考了數據本體與當下主流數據管理的范圍和關系，認識到數據本體確實為數據管理這壇老酒帶來了新的意義和任務，兩者上下承接，相互成就，最終目標是使人工智能可以脫離人工干預，成為真正自主的智能。

一概念辨析

1.數據本體

數據本體源于哲學概念“本體”（Ontology），在信息科學中被定義為"對領域概念體系的規范化描述"，是對數據領域內概念、概念屬性、概念間關系的規范化、形式化描述，強調數據的語義一致性、可理解性、可復用性和互操作性。

可以認為數據本體回答了“數據”的哲學三問：我是誰？我從哪里來？我到哪里去？從而使語義離散的數據聚合為了數據本體，就具備了一定意義上的能動性和智能決策的基礎。

我是誰：數據的業務含義、語義、屬性、規則；

我從哪里來：語境、上下關系、數據之間的語義關聯，概念間的邏輯聯系，

我到哪里去：實現機器對數據語義（含義）的理解和自動推理，實現語義搜索、知識圖譜構建、自動決策等。

2.數據管理三個基礎要素

上述數據本體的哲學三問，很容易與數據管理中的三個數據資源的管理工具和要素關聯起來，即：元數據、數據標準、數據架構，本文內暫稱它們為數據管理三要素。

3.數據本體與數據管理三要素

基于數據本體和數據管理中三個基礎要素的概念解析，我們進一步對比兩者的不同。數據本體不是現有數據管理的優化和簡單升級，也不是元數據、數據架構、數據標準的簡單相加，而是伴隨智能技術質變的一種管理思路和方式的躍遷，面向的目標是最終實現機器或系統的自主決策和行為。

4.主數據與數據本體

數據本體與主數據兩者雖不是同一層級和顆粒度的概念，但兩者也有一些重疊和易混淆之處，有必要梳理一下，以便更好地理解數據本體的內涵，明晰兩者的關系，在實踐過程中更容易做好銜接與升級。

主數據是描述組織核心業務實體（事務對象）關鍵的、共享的、統一的、相對穩定的數據，是組織的核心業務實體（如客戶、產品、供應商、員工）的唯一、準確、權威的數據源。

二數據本體與數據管理的聯系

1.數據本體對數據管理三要素的"升維整合"

數據本體不是元數據、主數據、數據標準的簡單組合拳，而是“增強升級、升維整合”，它從更高維度解決了傳統數據管理流程難以解決的“語義鴻溝”問題。數據本體提供“語義依據”—— 沒有本體的統領，數據管理的各環節很容易變成“各自為戰”，出現“貌合神離”的治理痛點。

對于數據架構：數據本體提供語義層的關系網絡，而非簡單的實體間的有向圖，如：客戶與訂單關系，從原來的關聯變為“提交”，給實體間的連線賦予了具體的業務含義和動作。

對于元數據：數據本體將元數據轉化為可推理的知識單元，將對數據的描述升級為對實體的業務屬性和規則的全面透視掃描，不同組織的數據本體進行對接時，即使字段名稱、規則不同，也可根據字段語義自動進行匹配。如：一個系統中是姓名字段，另一系統是姓和名兩個字段，則兩個系統數據對接時，可自動匹配，而不需要轉換。

對于數據標準：數據本體實現標準的動態語義校驗，如：檢測采購單中的商品、型號、規格和兼容性是否滿足物料需求，價格與數量是否滿足成本要求，是否滿足優惠條件等。

2.數據管理對數據本體的"基礎支撐"

數據本體的構建不是從零開始，也不是憑空搭建，而是基于已有數據管理的基礎。如果組織已具備了較成熟和較優質的數據管理基礎，數據架構、元數據、數據標準的管理信息都是比較完整、真實、準確的，那么構建數據本體的基礎框架、基礎結點信息、實體范圍、語義邊界就基本具備了。

三面向數據本體的數據管理進階

基于良好的數據管理基礎，構建數據本體的管理，具體到數據架構、元數據、數據標準這三方面，還要做全面的升級和擴展。升級的核心邏輯是：以數據本體的“語義、規則、關聯”為導向，重構三個要素的管理目標、方式和工具。

1.數據架構管理：從“技術架構”到“語義架構”

傳統數據架構多聚焦存儲架構、系統架構等技術設計，缺乏對數據語義的統籌。數據本體的架構需要完成數據語義的整合。

升級要求：以數據本體為實體，實現“語義驅動架構設計”，特別是對概念級數據架構進行升級或重構，定義組織全域數據的本體概念、業務區域和關系，作為架構設計的頂層設計。構建本體語義和行為導向的數據分層與流轉架構；關注語義的一致性而非簡單書面的一致性；通過模塊化、虛擬技術等方式增加架構的彈性擴展能力。

2.元數據管理：從“被動記錄”到“主動賦義”

元數據是描述數據的數據。傳統元數據管理做的是：數據是什么，元數據就記錄成什么，且多為技術元數據采集，缺乏對業務語義的關聯映射。

升級要求：拓展元數據覆蓋范圍，對齊本體概念的各維度，補全業務元數據（如業務術語、指標口徑、業務規則），或增設語義元數據（如數據與本體概念的映射關系、概念間的語義關聯），形成“管理－技術－業務－語義”四位一體的元數據體系。建立元數據到本體概念的映射規則庫，通過自動匹配+人工校準進行同步，本體發生變更時，觸發聯動更新，確保映射關系的時效性：基于自然語言處理（NLP）等技術，進行語義定義和標簽；強化關聯分析能力，增強本體關系的血緣分析、影響分析功能，挖掘數據間的隱性關聯，補充數據本體的關系定義。

3.數據標準管理：從“規則固化”到“規則自適應”

傳統數據標準多聚焦格式、編碼、命名規范等技術規范，缺乏與業務語義的綁定，業務邏輯規則不足甚至缺失。

升級要求：以數據本體為單元，重構數據標準的層級體系，基于數據本體的概念層級制定數據本體的行為標準，建立行動層、語義層、技術層的不同層面的規則與標準，并隨數據本體和業務邏輯的變化而動態調整。建立“本體－標準－本體”的標準制定與校驗互證機制，構建自動化校驗鏈路；將數據標準規則嵌入數據本體模型，推動數據標準的動態迭代，適配本體的演進。

四總結

數據向數據本體轉變的過程就像從“被動的有機算料”進化為“自驅的智能生物”的過程。數據管理也需要完成相應的向“數據本體管理”的轉換。數據架構管理構建數據本體為單元的全域數據本體的多維地圖；元數據管理完成數據本體的語義構建；數據標準管理負責數據本體的語義一致性和行為規則的構建。三者協同改進，滿足數據本體管理的新目標和新任務。