Enterprise Knowledge Graph
Die Kontextebene, auf der Ihre KI steht.
Die meisten Unternehmen haben kein Datenproblem, sondern ein Beziehungsproblem. Daten sind in Dutzenden von Systemen (Data Warehouses, Data Lakes, Unternehmensanwendungen) verteilt, und es gibt keine zentrale Schnittstelle, die die Bedeutung der einzelnen Datenpunkte im Verhältnis zu den anderen verknüpft.
Graph Studio erstellt diese Ebene: einen unternehmensweiten Wissensgraphen, der Daten von
Jede Quelle bildet Beziehungen innerhalb der gesamten Ontologie ab und stellt diesen Kontext jedem zur Verfügung.
Modell, Agent und Anwendung, die auf der Plattform laufen.
Strukturierte und unstrukturierte Daten aus beliebigen Unternehmensquellen ohne Schemabeschränkungen erfassen
Beziehungen über die gesamte Unternehmensontologie hinweg abbilden, nicht nur innerhalb einzelner Systeme.
Abfragen Sie Milliarden von Datenpunkten im Unternehmensmaßstab ohne Leistungseinbußen.
Liefern Sie semantisch angereicherten Kontext in nahezu Echtzeit an jedes nachgelagerte KI-Modell und jeden Agenten.
Sicherheit und Governance auf der Graphebene durchsetzen, bevor Daten irgendeine Anwendung erreichen.
Die Abkürzung, die Ihrer KI bisher gefehlt hat
Schatten-KI ist keine Zukunftsgefahr. 69 % der Cybersicherheitsverantwortlichen berichten bereits, dass ihre Mitarbeiter verbotene KI-Tools nutzen. Ein Governance-Modell, das nur für Teams oder Projekte funktioniert, ist nicht skalierbar. Mendix Die Richtlinien werden zentral durchgesetzt – für jede App, jeden Agenten und jeden Workflow –, sodass die Regeln, die in einer Geschäftseinheit gelten, überall gelten.
Einheitliche Sicherheits-, Compliance- und Risikorichtlinien im gesamten Portfolio durchsetzen
Kodieren Sie Geschäftsregeln, Konfigurationslogik und Domänensemantik, die LLMs nicht in ihren Trainingsdaten enthalten.
Senken Sie die Kosten für das logische Denken von Agenten, da die Preisgestaltung für KI auf verbrauchsbasierte Modelle umstellt: weniger Token, schnellere Antworten, geringere Kosten pro Anfrage
Ein Wissensgraph, der sich selbst erstellt und mit zunehmender Größe intelligenter wird.
Wissensgraphprojekte in Unternehmen scheitern nicht an der Technologie, sondern am Ansatz: Monatelange Vorarbeit für die Ontologieentwicklung, bevor auch nur ein einziger Datensatz geladen wird. Graph Studio kehrt diesen Ansatz um.
Automatische Generierung von Ontologien aus bestehenden Datenquellen, ohne monatelange Vorabmodellierung durch wenige Experten.
Inkrementelles Erstellen mit zusammensetzbaren Graphmarts: Domänen hinzufügen, ohne bereits funktionierende Strukturen neu erstellen zu müssen.
Einsatz von KI-Agenten über MCP zur Beschleunigung des Bauprozesses: Was früher Wochen dauerte, dauert jetzt nur noch Tage.
Unternehmensspeicher, der nicht das Haus verlässt
Das wertvollste Unternehmenswissen ist nicht in Systemen gespeichert, sondern liegt in den Händen bestimmter Personen, die die Bedeutung der Daten im Kontext verstehen. Wenn diese Personen das Unternehmen verlassen, verschwindet auch dieses Wissen mit ihnen.
Domänenexpertise sollte als explizite Ontologiebeziehungen kodiert werden, nicht in Dokumenten oder Einzelpersonen verankert.
Stellen Sie domänenübergreifendes Wissen jedem Agenten und jeder Anwendung zur Verfügung, ohne dass bei Abfragen die Beteiligung von Experten erforderlich ist.
Unternehmenskontext beibehalten, auch wenn sich Teams ändern: Das Diagramm bewahrt das Wissen Ihrer Mitarbeiter, selbst wenn diese das Unternehmen verlassen.
Konzipiert für die Skalierung über den gesamten Unternehmensbestand.
Die meisten Wissensgraphen-Implementierungen stoßen im Produktionsmaßstab an ihre Grenzen. Graph Studio wurde speziell für diesen Anwendungsfall entwickelt.
Neue Domänen und Datenquellen hinzufügen, ohne bestehende Graphmarts zu beeinträchtigen oder die Ontologie neu zu erstellen
Beschleunigen Sie jede nachfolgende KI-Initiative, indem Sie auf dem bereits vorhandenen Unternehmenskontext aufbauen.
Skalieren Sie von einem einzelnen Anwendungsfall bis hin zur unternehmensweiten Bereitstellung auf derselben Architektur, ohne dass eine Neuplattformierung erforderlich ist.
Häufige Fragen zum Großhandel mit Lebensmitteln und Getränken
Worin unterscheidet sich ein Enterprise Knowledge Graph von einem Data Warehouse oder Data Lake?
Ein Data Warehouse speichert strukturierte Datensätze. Ein Data Lake speichert große Mengen an Rohdaten. Beide bilden jedoch die Beziehungen zwischen Datenpunkten über verschiedene Systeme hinweg ab – genau das, was KI-Modelle und -Agenten für präzise Schlussfolgerungen benötigen. Wenn ein Agent eine domänenübergreifende Frage zu Lieferanten, Komponenten, Bestellungen und Kunden stellt, benötigt er eine semantische Schicht, die die Zusammenhänge Ihrer Daten kennt. Graph Studio integriert diese Schicht in Ihre bestehende Dateninfrastruktur, ohne sie zu ersetzen.
Wie lange dauert der Aufbau eines Wissensgraphen?
Weniger Zeitaufwand als bei herkömmlichen Ansätzen. Die datengesteuerte Ontologieextraktion von Graph Studio generiert automatisch Ontologien aus Ihren bestehenden Datenquellen. Sie beginnen mit der automatisierten Extraktion und verfeinern diese anschließend iterativ. Der Graph entwickelt sich mit Ihrem Unternehmen weiter, ohne dass Sie ihn von Grund auf neu erstellen müssen. Die meisten Implementierungen beginnen mit zwei oder drei Datendomänen für einen einzelnen, wichtigen Anwendungsfall und werden von dort aus erweitert.
Müssen wir unsere Daten in ein neues System übertragen?
Nein. Ihre Daten verbleiben in den Quellsystemen, in denen sie sich aktuell befinden. Graph Studio erstellt eine semantische Überlagerung – die Daten aus den Quellsystemen werden gemäß der Ontologie verknüpft und kontextualisiert –, ohne sie zu kopieren oder zu migrieren. Ihre Quellsysteme bleiben die maßgebliche Datenquelle. Alle Konfigurationen, Ontologien, Sicherheitsregeln und Transformationslogiken bleiben unabhängig vom Zustand des Graphen erhalten.