Knowledge Graphs: vernetzte Daten als Innovationsmotor

Daten sind allgegenwärtig. Ihre effiziente Nutzung hat für Unternehmen höchste Priorität, um wettbewerbsfähig zu bleiben und zu wachsen. Mit zunehmender Datenmenge und -komplexität reichen herkömmliche Methoden der Datenorganisation und -analyse jedoch nicht mehr aus. Das obige Beispiel verdeutlicht dies.

In vielen Organisationen werden Daten in Silos gespeichert, die über verschiedene Abteilungen, Systeme und Formate verteilt sind. Diese fragmentierten Daten stellen ein erhebliches Hindernis für die Innovationsfähigkeit und Effizienz des Unternehmens dar.  

Denn: Daten sind dann wertvoll, wenn sie miteinander verknüpft sind und nutzbar gemacht werden können. Knowledge Graphs und Graphdatenbanken helfen, die riesigen Mengen an vernetzten Informationen zu verstehen. Sie organisieren Daten auf der Grundlage der Beziehungen zwischen Datenpunkten, so dass Unternehmen einen umfassenden Echtzeit-Überblick über ihre Prozesse erhalten. Dies erleichtert das Erkennen von Mustern, Ineffizienzen und Verbesserungsmöglichkeiten.

Knowledge Graphs werden in Graphdatenbanken gespeichert, die für die Erfassung und Analyse von Datenpunkten und ihren Beziehungen untereinander konzipiert sind. Dabei werden Daten in Form von Knoten (Entitäten, z. B. Personen, Produkte oder Transaktionen) und Kanten (Verbindungen zwischen diesen Entitäten, z. B. "kauft", "arbeitet bei" oder "ist Teil von") organisiert. Diese strukturierte Darstellung ermöglicht es, Netzwerke und Beziehungen direkt abzubilden und effizient abzufragen – selbst bei komplexen und stark vernetzten Daten.

Graphdatenbanken arbeiten nicht mit starren Tabellen wie relationale Datenbanken, sondern mit einer dynamischen Struktur. Dadurch können Unternehmen schnell Muster, Zusammenhänge und Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen, die in herkömmlichen Datenbanken verborgen bleiben. Graphdatenbanken speichern Zusammenhänge direkt in der Datenstruktur. Sie sind ideal für Szenarien, in denen die Analyse von Beziehungen im Mittelpunkt steht, wie z. B:

Künstliche Intelligenz (AI) spielt mittlerweile in fast allen Branchen eine entscheidende Rolle - und das nicht erst seit ChatGPT, Copilot, Gemini und Co. Unternehmen erwarten heute immer mehr von ihren AI-Initiativen - sei es in Form von prädiktiven Einblicken, betrieblicher Effizienz oder verbesserten Kundenerlebnissen. Die Graphentechnologie erweist sich dabei als entscheidender Erfolgsfaktor.

Und das nicht nur für Technologiegiganten: Vorausschauende Unternehmen unterschiedlicher Branchen nutzen Graphen, um geschäftskritische Anwendungen zu unterstützen. Indem sie Daten anhand ihrer Beziehungen untereinander organisieren, liefern Graphdatenbanken die Grundlage dafür, dass Künstliche Intelligenz sinnvolle Erkenntnisse liefern kann.

Die Graphentechnologie geht jedoch weit über die Organisation von Daten hinaus: Sie bildet die Grundlage für moderne datengetriebene Innovationen. Ob im Einzelhandel, bei der Optimierung von Lieferketten, bei der Betrugserkennung oder im Wissensmanagement - Knowledge Graphs, Graphdatenbanken und die dahinterstehende Graphentechnologie ermöglichen es Unternehmen, aus Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen, Prozesse zu optimieren und sich auf die Herausforderungen einer datengetriebenen Zukunft vorzubereiten. Sie sind damit nicht nur ein technisches Werkzeug, sondern eine strategische Notwendigkeit für Unternehmen, die ihre Daten intelligent nutzen wollen. Die folgenden Praxisbeispiele aus verschiedenen Branchen verdeutlichen dies.

Die Graphentechnologie ist nicht mehr nur ein Werkzeug für Technologiegiganten. Sie ist eine leistungsstarke und zugängliche Lösung für Organisationen, die Innovationen vorantreiben, fundierte Entscheidungen treffen und ihre Prozesse effizient skalieren wollen. Durch die Organisation von Daten in vernetzten Strukturen ermöglichen Graphdatenbanken der Künstlichen Intelligenz, präzisere und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern und sicherzustellen, dass geschäftskritische Anwendungen den Anforderungen einer schnelllebigen, datengesteuerten Welt gerecht werden.

Ganz gleich, ob es darum geht, Prozesse zu verschlanken, die Personalisierung von Kundenerfahrungen zu verbessern oder Risiken zu erkennen und zu vermeiden, bevor sie zu kostspieligen Problemen werden – Knowledge Graphs sind ein entscheidender Erfolgsfaktor. Sie helfen Ihnen, Ihre aktuellen Prozesse zu optimieren und Ihr Unternehmen für eine AI-getriebene Zukunft zu positionieren.