Wissensdiagramme verbinden Entitäten, Beziehungen und Kontext in Ihrer gesamten Datenlandschaft und ersetzen fragmentierte Silos durch eine einzige, vertrauenswürdige Grundlage. Erstellen, erweitern und befragen Sie sie in großem Maßstab, um KI-Agenten den Kontext zu geben, den sie zum Denken und Handeln benötigen.
Wissensdiagramme erfassen und repräsentieren Daten als vernetztes Diagramm und wandeln Rohinformationen in kontextuelles Wissen um, indem die Bedeutungsnuancen und Beziehungen zwischen verschiedenen Datenquellen und Formaten erhalten bleiben. In ihrem Kern basieren Wissensgraphen auf einer Ontologie — einem strukturierten Rahmen, der Domänenkonzepte, Regeln und Beziehungen durch ein gemeinsames Vokabular definiert. Dadurch wird Wissen zugänglich, konsistent und bereit für weitere Analysen und die Integration mit anderen Anwendungen. Wissensdiagramme sind ebenfalls von Natur aus dynamisch und entwickeln sich ständig weiter, wenn neue Informationen auftauchen. So wird sichergestellt, dass das Wissen Ihrer Organisation aktuell und vernetzt bleibt. Für Unternehmen ist das Ergebnis eine Datenstruktur: eine umfangreiche, flexible, maschinenlesbare Ebene, die sich über die gesamte Dateninfrastruktur erstreckt und einen größeren Nutzen aus Daten zieht, die zuvor isoliert oder getrennt waren.
Ein Knowledge Graph besteht aus drei grundlegenden Bausteinen, die zusammenwirken, um ein umfassendes, zusammenhängendes Bild Ihrer Daten zu erstellen:
Zusammen bilden diese Komponenten eine dynamische, abfragbare Abbildung des Wissens Ihrer Organisation, sodass KI- und Analysetools verknüpfte Daten mit größerer Genauigkeit und Vertrauen analysieren können.
Generative KI ist nur so gut wie der Kontext dahinter. Ohne Grundlage erzeugen LLMs Ausgaben, die plausibel, aber ungenau sein können oder nicht mit Ihren tatsächlichen Geschäftsdaten in Verbindung stehen. Wissensdiagramme lösen dieses Problem, indem sie Daten im gesamten Unternehmen beschreiben, kontextualisieren und verknüpfen und KI-Modellen die semantische Grundlage geben, die erforderlich ist, um präzise Überlegungen anzustellen, Halluzinationen zu reduzieren und Antworten auf verifizierte Quellen zurückzuverfolgen. Das ermöglicht es KI-Agenten, über die Mustererkennung hinaus zu wirklich fundierten, intelligenten Entscheidungen zu gelangen.
Führungskräfte brauchen Antworten, keine Dashboards. Die Fähigkeit, komplexe Geschäftsfragen in vollständige, genaue und umsetzbare Ergebnisse umzusetzen, ist entscheidend — und genau das bietet Graph RAG.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) begrenzt den Bezugsrahmen eines generativen KI-Modells auf echte, geprüfte Informationen. Graph RAG geht noch einen Schritt weiter, indem es die Antworten auf die reichhaltigen Kontextinformationen eines Wissensgraphen stützt — es reduziert Halluzinationen, verbessert die Präzision und arbeitet sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Datenquellen.
Ein richtig implementierter Knowledge Graph ermöglicht es KI-Systemen:
Die meisten Organisationen haben keinen Datenmangel — sie haben ein Fragmentierungsproblem. Knowledge-Graphen lösen dieses Problem, indem sie ein gemeinsames semantisches Modell für alle Unternehmensdatenbestände bereitstellen und strukturierte und unstrukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellen in ein einheitliches, abfragbares Diagramm integrieren. Das Ergebnis ist eine flexible Datenstruktur, die Silos beseitigt, Self-Service-Nutzung unterstützt und sicherstellt, dass jedes KI-Tool, jeder Analyst und jeder Entscheidungsträger mit demselben verbundenen Bild der Realität arbeitet.
Unternehmen stehen unter dem Druck, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen. Die meisten Datenentscheidungen erfordern jedoch domänenübergreifende Einblicke. Data Lakes können immer noch Probleme mit domänenübergreifenden Fragen haben, auch wenn alle Daten in einem sind.
Ihre Datenplattformen speichern Daten. Sie verbinden es nicht oder verstehen nicht, wie es zusammenhängt. Die Beantwortung domänenübergreifender Fragen erfordert Wochen der individuellen Entwicklung, falls sie überhaupt beantwortet werden.
LLMs sind nur so gut wie der Kontext, den sie erhalten. Ohne eine gemeinsame semantische Ebene sind KI-Agenten außerhalb ihrer eigenen Domäne blind. Sie halluzinieren, widersprechen einander und können keine Fragen beantworten, die Systemgrenzen überschreiten.
Die meisten Graphdatenbank-Piloten sind erfolgreich und kommen dann zum Stillstand. Die Software, die den Machbarkeitsnachweis abgewickelt hat, wird zur Obergrenze für das Unternehmen. Wenn Projekte ins Stocken geraten, sind die Teams an ein Tool gebunden, das nicht skaliert werden kann.
Wenn KI nur Erkenntnisse innerhalb einer einzigen Domäne gewinnen kann, kann sie informieren, aber nicht handeln. Richtig, agentische KI erfordert domänenübergreifende Inhalte und die Fähigkeit, domänenübergreifend gleichzeitig zu argumentieren.
Traditionelle ETL-to-Graph-Ansätze eignen sich für Punktlösungen. Auf Unternehmensebene bedeutet jede neue Datenquelle neue Pipelines, jede Schemaänderung unterbricht bestehende und die Weiterentwicklung der Ontologie bedeutet, sie von Grund auf neu aufzubauen.
Domänenlogik, semantische Beziehungen und Geschäftsregeln leben in den Köpfen von Experten, nicht in Ihrer Datenebene. Kodieren Sie sie als formale, abfragbare Ontologie, die für jeden Agenten und jedes System verfügbar ist.
Die meisten Unternehmen haben die Daten. Wenige haben den Kontext. Ein Unternehmens-Knowledge-Graph kodiert, wie Ihre Daten miteinander verbunden sind — über jede Domain, jedes System hinweg — sodass Ihre KI-Agenten vernünftig denken und nicht nur abrufen können.
Die Beziehungen zwischen Ihren Systemen, wie ERP, PLM, MES und Lieferkette, werden explizit und nachvollziehbar. Kein benutzerdefiniertes ETL pro Frage. Für jeden Beitritt ist kein Entwickler erforderlich.
Eine speicherinterne MPP-Engine verarbeitet Milliarden von Triples in Sekunden. Komplexe, domänenübergreifende Ad-hoc-Abfragen, die auf einer Datenplattform Stunden dauern, nehmen in einem Wissensgraphen Sekunden in Anspruch.
KI-Agenten fragen die Grafik nach Fakten ab, nicht nach Vermutungen. Jede Antwort ist auf Quelldaten rückverfolgbar. Die Ontologie gibt Agenten eine Karte — weniger Iterationen, weniger Tokens, geringere Kosten.
Integrierte Datenherkunft, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Trails machen jede Entscheidung rückverfolgbar und richtlinienkonform, sodass regulierte Branchen die Governance-Grundlage erhalten, die KI-Bereitstellungen erfordern.
Unternehmen bewegen sich in einer Landschaft unerbittlicher Disruption, ständig steigender Erwartungen und der anhaltenden Herausforderung, die Leistung mit begrenztem Input zu maximieren. Vereinheitlichen Sie Ihre Daten, optimieren Sie Ihre Prozesse und stimmen Sie Ihre Entscheidungen ab, um alle Erkenntnisse mit dem Kontext zu versehen, der für wirklich vertrauenswürdige, umsetzbare Informationen erforderlich ist.
Reduzieren Sie die Engpässe, die die Datenwissenschaft in Unternehmen verlangsamen, von der zeitaufwändigen Datenaufbereitung bis hin zur Herausforderung, Modelle in Produktion zu bringen.
Vereinfachen Sie die Datentransformation, indem Sie eine Verbindung zu praktisch jeder Datenquelle herstellen und eine Vielzahl von Formaten verarbeiten, wie PDFs und Excel-Tabellen. Verwenden Sie intuitive Workflows und Automatisierung, um zuverlässige Datensätze zu generieren.
Optimieren Sie den Betrieb, verbessern Sie die vorausschauende Wartung und gewinnen Sie Einblicke in Echtzeit. Teams können Innovationen vorantreiben und ihre Transformation zur intelligenten Fertigung beschleunigen.
Senken Sie die Kosten und pflegen Sie Ihre bestehende Bibliothek mit SAS-Code. Entwickeln Sie neue Modelle in SAS, Python und/oder R. Verwenden Sie einen visuellen Arbeitsablauf, um Modelle zu erstellen, ohne Code schreiben zu müssen.
Entdecken Sie KI-Agenten, die Aufgaben automatisieren, aus Daten lernen und in Echtzeit interagieren und personalisierte Unterstützung und datengestützte Entscheidungen bieten.
