Enterprise Knowledge Graph
Die kontextuelle Ebene, auf der Ihre KI basiert
Die Daten befinden sich in Dutzenden von Systemen: Data Warehouses, Data Lakes, Unternehmensanwendungen. Jedes System enthält einen Teil des Gesamtbildes. Keines bildet jedoch die Beziehungen zwischen diesen Teilen ab, und genau an dieser Lücke scheitern die Anwender.
Graph Studio erstellt 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
Stellen Sie Abhängigkeiten innerhalb der gesamten Unternehmensontologie dar, nicht nur innerhalb einzelner Systeme
Fragen Sie Milliarden von Datenpunkten im Unternehmensmaßstab ab, ohne dass die Leistung beeinträchtigt wird.
Liefern Sie semantisch angereicherten Kontext in nahezu Echtzeit an jedes nachgelagerte KI-Modell und jeden Agenten.
Sicherheit und Governance auf der Graph-Ebene durchsetzen, bevor die Daten eine Anwendung erreichen.
Die Abkürzung, die Ihrer KI bisher gefehlt hat
Ohne eine semantische Karte, die die Verbindungen Ihrer Daten beschreibt, beginnt jede Agentenabfrage bei Null: Schemaerkennung, Namensauflösung, abgeleitete Verknüpfungen und Sackgassen, was zu Dutzenden von Schlussfolgerungsiterationen vor der eigentlichen Antwort führt, wobei jede einzelne Token kostet.
Stellen Sie den Agenten eine vorgefertigte Karte der Entitätsbeziehungen über alle Domänen hinweg zur Verfügung, ohne dass bei jeder Abfrage eine Schemaerkennung erforderlich ist
Codieren Sie Unternehmensregeln, Konfigurationslogik und Domänensemantik, die LLMs in ihren Trainingsdaten nicht 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.
Bei den meisten Projekten zur Entwicklung von Wissensgraphen in Unternehmen werden Monate für die Ontologiegestaltung aufgewendet, bevor ein einziger Datensatz geladen wird. Graph Studio generiert automatisch Ontologien aus Ihren bestehenden Datenquellen und wird vom ersten Tag an inkrementell aufgebaut.
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.
Unternehmensdaten, die nicht nach außen gelangen
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 des gesamten Unternehmensbestandes.
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.
Häufig gestellte Fragen
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 Verfahren. Datengesteuerte Ontologieextraktion von Graph Studio Es 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 bleiben in den Quellsystemen, in denen sie sich aktuell befinden. Graph Studio erstellt ein semantisches OverlayDie Daten aus 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.