Kennisgrafieken verbinden entiteiten, relaties en context in uw hele datalandschap en vervangen gefragmenteerde silo's door één enkele, betrouwbare basis. Bouw ze, verrijk ze en ondervraag ze op grote schaal om AI-agenten de context te geven die ze nodig hebben om te redeneren en te handelen.
In kennisgrafieken worden gegevens vastgelegd en weergegeven als een onderling verbonden grafiek, waarbij onbewerkte informatie wordt omgezet in contextuele kennis door de nuances van betekenis en relaties tussen verschillende gegevensbronnen en -formaten te behouden. In de kern zijn kennisgrafieken gebaseerd op een ontologie — een gestructureerd raamwerk dat domeinconcepten, regels en relaties definieert op basis van een gedeelde woordenschat. Dit maakt kennis toegankelijk, consistent en klaar voor verdere analyse en integratie met andere toepassingen. Kennisgrafieken zijn ook van nature dynamisch en evolueren voortdurend als er nieuwe informatie naar voren komt, zodat de kennis van uw organisatie actueel en verbonden blijft. Voor bedrijven is het resultaat een datafabric: een rijke, flexibele, machineleesbare laag die de volledige gegevensinfrastructuur omvat, waardoor meer waarde wordt ontsloten uit gegevens die voorheen in silo's of losgekoppeld waren.
Een kennisgrafiek is opgebouwd uit drie fundamentele bouwstenen die samenwerken om een rijk, samenhangend beeld van uw gegevens te creëren:
Samen vormen deze componenten een dynamische, opvraagbare kaart van de kennis van uw organisatie, waardoor AI en analysetools nauwkeuriger en betrouwbaarder over verbonden gegevens kunnen redeneren.
Generatieve AI is maar zo goed als de context erachter. Zonder aarding produceren LLM's resultaten die aannemelijk maar onnauwkeurig kunnen zijn, of die losstaan van uw werkelijke bedrijfsgegevens. Kennisgrafieken lossen dit op door gegevens in de hele onderneming te beschrijven, in een context te plaatsen en te koppelen, zodat AI-modellen de semantische basis krijgen die nodig is om nauwkeurig te redeneren, hallucinaties te verminderen en antwoorden terug te leiden naar geverifieerde bronnen. Dit is wat AI-agenten in staat stelt om verder te gaan dan patroonherkenning in de richting van echt gefundeerde, intelligente besluitvorming.
Senior executives hebben antwoorden nodig, geen dashboards. De mogelijkheid om complexe zakelijke vragen om te zetten in volledige, nauwkeurige en bruikbare resultaten is van cruciaal belang — en dat is precies wat Graph RAG levert.
Retrieval-augmented generation (RAG) beperkt het referentiekader van een generatief AI-model tot echte, doorgelichte informatie. Graph RAG gaat nog een stap verder door reacties te baseren op de rijke contextuele informatie van een kennisgrafiek, waardoor hallucinaties worden verminderd, de precisie wordt verbeterd en zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevensbronnen worden gebruikt.
Een goed geïmplementeerde kennisgrafiek stelt AI-systemen in staat om:
De meeste organisaties hebben geen tekort aan gegevens — ze hebben een fragmentatieprobleem. Kennisgrafieken pakken dit aan door een gemeenschappelijk semantisch model te bieden voor alle bedrijfsgegevens, waarbij gestructureerde en ongestructureerde gegevens uit verschillende bronnen worden geïntegreerd in een uniforme, opvraagbare grafiek. Het resultaat is een flexibele datafabric die silo's elimineert, zelfbediening ondersteunt en ervoor zorgt dat elke AI-tool, analist en besluitvormer werkt vanuit hetzelfde verbonden beeld van de werkelijkheid.
Bedrijven staan onder druk om snellere, betere beslissingen te nemen. Voor de meeste beslissingen op het gebied van gegevens zijn echter domeinoverschrijdende inzichten vereist. Data lakes kunnen nog steeds problemen hebben met domeinoverschrijdende vragen, zelfs als alle gegevens zich in één bevinden.
Uw dataplatforms slaan gegevens op. Ze verbinden het niet en begrijpen niet hoe het zich verhoudt. Domeinoverschrijdende vragen hebben weken van ontwikkeling op maat nodig om te beantwoorden, als ze al beantwoord worden.
LLM's zijn slechts zo goed als de context waarin ze worden gegeven. Zonder een gedeelde semantische laag zijn AI-agenten blind buiten hun eigen domein. Ze hallucineren, spreken elkaar tegen en kunnen geen antwoord geven op vragen die de grenzen van het systeem overschrijden.
De meeste piloten in de grafiekdatabase slagen en stoppen dan. De software die de proof of concept heeft verwerkt, wordt het plafond voor de onderneming. Tegen de tijd dat projecten vastlopen, zitten teams vast aan een tool die niet schaalbaar is.
Als AI slechts binnen één domein inzichten kan opleveren, kan ze wel informeren, maar niet handelen. Echte agentische AI vereist domeinoverschrijdende inhoud en de mogelijkheid om tegelijkertijd in verschillende domeinen te redeneren.
Traditionele ETL-to-Graph-benaderingen werken voor puntoplossingen. Op bedrijfsschaal betekent elke nieuwe gegevensbron nieuwe pijplijnen, elke schemawijziging doorbreekt bestaande en de evolutie van de ontologie betekent dat ze helemaal opnieuw moeten worden opgebouwd.
Domeinlogica, semantische relaties en bedrijfsregels zitten in de hoofden van experts, niet in uw datalaag. Codeer ze als een formele, doorzoekbare ontologie die beschikbaar is voor elke agent en elk systeem.
De meeste bedrijven hebben de gegevens. Weinigen hebben de context. Een kennisgrafiek voor bedrijven codeert hoe uw gegevens met elkaar verbonden zijn — in elk domein, elk systeem — zodat uw AI-agenten kunnen redeneren, niet alleen informatie kunnen ophalen.
De relaties tussen uw systemen, zoals ERP, PLM, MES en de toeleveringsketen, worden expliciet en overdraagbaar. Geen aangepaste ETL per vraag. Geen ontwikkelaar vereist voor elke join.
Een MPP-engine in het geheugen verwerkt miljarden triples in enkele seconden. Complexe, ad hoc, domeinoverschrijdende zoekopdrachten die op een dataplatform uren duren, duren seconden in een kennisgrafiek.
AI-agenten doorzoeken de grafiek op feiten, niet op gissingen. Elk antwoord is herleidbaar naar brongegevens. De ontologie geeft agenten een kaart — minder iteraties, minder tokens, lagere kosten.
Dankzij de ingebouwde datalijn, op rollen gebaseerde toegangscontrole en auditsporen is elke beslissing traceerbaar en voldoet het aan het beleid, waardoor gereguleerde sectoren de bestuurlijke basis krijgen die AI-implementaties vereisen.
Organisaties worden geconfronteerd met een landschap van niet aflatende verstoringen, steeds hogere verwachtingen en de aanhoudende uitdaging om de output te maximaliseren met beperkte input. Breng uw gegevens samen, stroomlijn uw processen en stem uw beslissingen af om elk inzicht te koppelen aan de context die nodig is voor echt betrouwbare, bruikbare informatie.
Verminder de knelpunten die de datawetenschap van bedrijven vertragen, van tijdrovende gegevensvoorbereiding tot de uitdaging om modellen in productie te nemen.
Vereenvoudig de gegevenstransformatie door verbinding te maken met vrijwel elke gegevensbron en een breed scala aan formaten te verwerken, zoals PDF's en Excel-spreadsheets. Gebruik intuïtieve workflows en automatisering om betrouwbare datasets te genereren.
Stroomlijn de activiteiten, verbeter voorspellend onderhoud en verkrijg realtime inzichten. Teams kunnen innovatie stimuleren en hun slimme productietransformatie versnellen.
Verlaag de kosten en onderhoud uw bestaande bibliotheek met SAS-code. Ontwikkel nieuwe modellen in SAS, Python en/of R. Gebruik een visuele workflow om modellen te bouwen zonder dat u code hoeft te schrijven.
Ontdek AI-agenten die taken automatiseren, van gegevens leren en in realtime met elkaar communiceren, door gepersonaliseerde ondersteuning en datagestuurde beslissingen te nemen.
