宜家撰写了关于其知识图谱系统和知识图谱层(KG)的文章。三层方法侧重于
- 概念：代表公司所做的业务概念。
- 类别：表示业务中使用的受控词汇或术语。
- 数据：代表企业的产品或独特的销售单位。
例如，在宜家，概念是产品，类别是书柜，一个数据点是BILLY 白色 80x28x202 厘米书柜。
从技术上讲，一个KG由两层组成：事物的种类和个别事物，这类似于面向对象编程中的类class和实例，或者类似于柏拉图思想理论中的思想和现实世界。
在这个三层的金字塔中，中间一层，即类别，在技术上是个体事物，但表达的信息与事物的种类非常接近，这就是为什么将它们区分为自己的一层是有意义的。
这个理论依据来自：this video by Dave McComb explaining the gist ontology.
1、概念
在宜家，顶层“概念”代表了公司的核心业务概念。
通常，这些概念有数百个，正如Dave McComb在他的《以数据为中心的革命》一书中所说明的，它们是人们可以在周末带回家并用心学习的东西。如果一个人使用W3C堆栈来定义KG，那么这部分就是本体，所以是类型class和属性的定义。如果使用像Neo4J这样的LPG来构建KG，概念将是节点标签和关系类型。
2、类别Categories
类别代表了宜家使用的受控词汇或术语，它们的数量有几千种。宜家的不同专家决定什么是术语。有人负责定义我们对产品的所有分类方式：书柜、沙发、咖啡桌等。一般来说，分类在每个公司都是不同的，这取决于他们的用例：有些术语在概念层面上体现，有些在类别层面上体现，有些甚至在两个层面上都体现。例如，在音乐行业，乐器是一个概念，然后各个乐器，如小提琴、钢琴、大提琴等，就是类别。现在，一个特定的音乐作品将按照演奏它所需要的关键乐器来分类，例如，钢琴三重奏或小提琴协奏曲。
（类型与类别的区别：类型属于顶层概念，数量有限，可以被集中定义管理，这个类似网站SEO中关键词）
3、数据
第三层是数据层。在宜家，这些是我们提供给顾客的所有产品，由它们的瑞典标志性名称、颜色和尺寸信息定义。我们的KG是面向顾客的，它增强了宜家的数字体验。如果我们将我们的KG用于物流，数据层将区分每一个实体产品，所以在世界各地的商店里销售的80x28x202厘米的白色BILLY书柜中的每一个。
我们用这三层之间的区别来组织我们的工作，以建立一个KG。由于概念层很小，并且创建了一个公司的总体术语，所以用强大的治理政策手动定义它是有意义的。从定义上看，类别需要领域的专业知识和协议，所以它是一个包括许多主题专家的内部合作。最后，数据层是如此之大，它需要自动化，并以测试驱动的方式开发。
我在语义网社区的朋友和同事胡安-塞奎达（Juan Sequeda）指出，当公司形成数据战略时，有一个主题似乎在不断重复，那就是集中化和去中心化。受此启发，我根据自己在构建企业知识图谱方面的应用经验，大胆地研究了三层金字塔是如何在企业中撰写、拥有和存储的。
授权、所有权和存储
知识图谱的层次 - 概念的授权是集中的，类别的授权是分散的，数据图谱是自动生成的，概念和类别是集中存储的，数据图谱是分散存储的。
- 概念是由商业概念拥有团队集中撰写的，在实践中，这是一个本体论者团队，他们将人类的概念翻译成机器可读的格式。这些概念需要形成一个逻辑上连贯的结构，因为它们被用来在数据层上创建强大的查询，并用于推理。由于它们的数量数以百计，所以手动集中定义它们是有意义的。
- 类别最好以分散的方式编写，因为企业的主题专家是决定应该使用哪些术语的人，而且他们分散在公司的各个角落。他们的数量数以千计，因此在专家团队之间进行分工有助于管理工作量。
- 数据层是一个或多个数据源的组合，对分类层有参考价值，因此它的所有权应该保留在数据源上，这也是数据网的想法，即数据是一种产品。
在宜家，我们将概念和类别存储在一个git仓库中。这样，我们可以对发布的内容进行标记，使用版本管理，逐行审查，并通过git操作自动触发质量保证测试。
根据性能和使用的需要，数据层的内容可以用以下两种方式存储：它可以被持久化在数据库中，或者通过存储如何访问原始数据源的指令而被虚拟化。虚拟化数据层意味着它可以以分散的方式存储，并在其原点进行访问。坚持数据层可能会导致优化的性能，然而，如果数据所有权不明确和强制执行，这将导致同一数据的多个延迟副本的问题，这将导致数据的不一致性，这是目前大多数组织的数据问题。我们选择了持久化我们的数据层，并保持它与上游的更新。
总结
将我们的KG设想在三个层面上，不仅有助于组织我们的工作，也有助于将其内容传达给非技术性的利益相关者。虽然他们可能不会掌握这些层的所有技术含义，但这有助于他们关注他们需要提供什么样的内容来使KG成功。它还可以管理他们的期望，让他们了解幼儿园可以为他们提供什么回报。