Palantir的本体论的成功让我们有了一个全新的思路，知识图谱构建得很复杂其实并不一定是一件好事。从数学上看，越简单的范式适用面也会越广，所以简化图谱结构是保证未来成功的关键。图谱的节点种类一定是有限的，利用“故障模型”、“知识点”、“工具”、“等待事件”、“指标”、“日志”、“参数”等有限的节点种类来完全描述数据库与数据库运维的方方面面，将数据库运行状态、性能优化、巡检、预警等工作与这些基本元素结合起来，构建出数字化模型，再结合目前强大的推理大模型，那么真正的DBAIOPS也就不远了。
我们把这个方法称为“数据驱动的语义化运维知识图谱”，数据在这个体系中至关重要，一切都必须围绕数据来开展。分析一个问题，其本质就是找出分析这个问题需要的所有数据，然后在语义网络中找到如何利用这些数据去分析问题的推理语料，智能体所需要的最基本的要素就都具备了。传统的方法是先找到推理所需要的语料，然后再根据语料去整合数据，这个方法是适合人类思考的方法，但是存在较大的缺陷，首先我们很难通过简单的规则或者方法去为一个位置的问题去找出完善的分析语料，其次我们很难从语料中提取出准确全面的数据需求。换个方向，以数据作为驱动就是计算机系统所擅长的了。一切以数据为起点，围绕数据去构建语义网络，那么一切都可以原子化，整个图谱也变得很清晰了。
两条解决问题的思路：
1. 问题--分析推理逻辑--相关数据。
2. 问题--相关数据--推理逻辑。有难度，但类似破案。