知识图谱是从技术层面帮助企业解决各类数据的处理问题，并对业务需求进行精准计算，知识图谱可以解决的问题主要有以下三点：

1、对非标准数据的处理存在较高的技术难度：传统的产品和方案聚焦于对企业内部单一系统的数据进行处理，但外部数据的处理缺乏统一的标准，影响企业工作效率。当需要处理的数据规模较大、较复杂时，就需要利用人工智能技术和语义工程技术搭建企业知识图谱加以解决。

2、对非结构化数据的处理存在较高的技术难度：传统的产品和方案通常用来处理结构化数据，也就是数据库内已存储的，计算好的数据。但现实中存在大量的非结构化数据，如语音、PDF等。要先针对业务场景的需求将这些数据结构化，再进行处理。这种针对业务需求将非结构化文本结构化的工作，只有企业知识图谱可以胜任。

3、传统的搜索技术无法针对业务需求进行精准计算：在对非标准和非结构化数据进行处理时，传统的产品和方案通常采取搜索的方式来进行处理，将企业对大量数据进行分析计算的需求，转化为使用若干关键词进行近似查找。但这种方式无法满足在生产环节中对结果的精度和召回率要求，知识图谱技术可以完美解决这一问题。