根据业务需求从各种来源获取数据，如企业的业务系统、外部公开数据等。

清洗和整理收集的数据，确保其质量和致性。

使用适当的工具和技术将数据转化为结构化的知识图谱。这可能使用到些专业的知识图谱构建工具，Neptune、OWLIM等等。

将构建好的知识图谱部署到非洲服务器的网站上，在业务中实际用。这步骤可能考虑到网络环境、性能优化等问题。

非洲海岸线漫长，海洋环境复杂多变，因此，考虑通过知识图谱技术实现对海洋环境的实时监测和预警。由于非洲通信基础设施相对较弱，所以在选择服务器时考虑其稳定性和抗干扰能力。

非洲地区的建材市场巨大，但供链条较长且复杂。利用知识图谱帮助企业更好地理解市场动态，优化供链管理。考虑通过机器学习等方式提升产品质量和生产效率。

非洲地形复杂，交通设施落后，这对物流配送提出了很大的挑战。利用知识图谱有效地规划最优配送路线，减少运输成本和时间。通过分析历史数据预测市场需求，提前做好库存准备。