1、對非標準數據的處理存在較高的技術難度：傳統的產品和方案聚焦於對企業內部單壹系統的數據進行處理，但外部數據的處理缺乏統壹的標準，影響企業工作效率。當需要處理的數據規模較大、較復雜時，就需要利用人工智能技術和語義工程技術搭建企業知識圖譜加以解決。
2、對非結構化數據的處理存在較高的技術難度：傳統的產品和方案通常用來處理結構化數據，也就是數據庫內已存儲的，計算好的數據。但現實中存在大量的非結構化數據，如語音、PDF等。要先針對業務場景的需求將這些數據結構化，再進行處理。這種針對業務需求將非結構化文本結構化的工作，只有企業知識圖譜可以勝任。
3、傳統的搜索技術無法針對業務需求進行精準計算：在對非標準和非結構化數據進行處理時，傳統的產品和方案通常采取搜索的方式來進行處理，將企業對大量數據進行分析計算的需求，轉化為使用若幹關鍵詞進行近似查找。但這種方式無法滿足在生產環節中對結果的精度和召回率要求，知識圖譜技術可以完美解決這壹問題。