Dank eines einheitlichen, flexiblen Datenmodells können Anwender Abfragen nahtlos über mehrere Graphen hinweg ausführen.Alex Stemmer/Shutterstock Die Datenströme fließen, die Datenberge wachsen und die Komplexität nimmt zu – während die Datenarchitekturen vieler Unternehmen diesen Anforderungen nicht mehr gewachsen sind. Während das Tagesgeschäft agil und dynamisch auf volatile Märkte reagieren muss, sind wichtige Daten unbewegt in den Zeilen und Spalten relationaler Datenbanksysteme „gefangen“. Weil relationale Systeme bei komplexen Verknüpfungen („drei bis fünf Schritte entfernt“) an ihre Grenzen stoßen, bleiben Zusammenhänge, die eigentlich offensichtlich wären, unsichtbar. Das Ergebnis sind häufig langsame Abfragen, Performance-Probleme, aufwendige Datenvorbereitungen – und Insights, die ungenutzt bleiben. Laut einer Umfrage von Deloitte haben 74 Prozent der Unternehmen in Deutschland ihre Investitionen erhöht, um ihre fragmentierte Datenlandschaft zu vereinen und eine solide Datenbasis für zukünftige KI-Initiativen zu schaffen. Datenkontext statt Datensilos Eine neue Denkrichtung versteht Daten nicht mehr als statische Sammlung, sondern als dynamisches Netz von Beziehungen. Graphdatenbanken und Knowledge-Graphen eignen sich besonders gut, um heterogene Informationen zu integrieren und semantisch zu interpretieren. Sie decken verborgene Muster auf und liefern schneller fundierte Entscheidungsgrundlagen. In einer „RelationshipsFirst“-Architektur sind Verbindungen direkt in der Datenschicht verankert – komplexe ETL-Prozesse, teure Joins und Leistungseinbußen entfallen. Das ermöglicht, Daten mit der nötigen Dynamik und Geschwindigkeit zu nutzen. Mehrere Graphen bedeuten dabei nicht zwangsläufig neue Datensilos. Im Gegenteil: Dank eines einheitlichen, flexiblen Datenmodells können Anwender Abfragen nahtlos über mehrere Graphen hinweg ausführen. Voraussetzung dafür sind unternehmensweit abgestimmte Namensräume, Typdefinitionen, Ontologien und eine zentrale Governance. Auch KI-Systeme profitieren davon. KI-Agenten können beispielsweise autonom auf unterschiedliche Datenquellen zugreifen und dabei durch einen kohärenten semantischen Kontext navigieren. 7 Graphen, 7 Anwendungsfälle Wie das in der Unternehmenspraxis aussieht, zeigen sieben zentrale Anwendungsfelder, die sich als Knowledge Graph sehr gut abbilden und nutzen. KundenansichtDer Kunden-Graph verknüpft Interaktionen, Präferenzen und Verhaltensdaten über alle Touchpoints und Systeme hinweg. Diese 360-Grad-Ansicht geht weit über klassische CRM-Strukturen hinaus. Personalisierte Empfehlungen, dynamische Preisgestaltung oder Churn-Prävention laufen in Echtzeit ab – entlang echter Verhaltensmuster, nicht nur historischer Daten. Sales-Mitarbeitende greifen auf relevante Kontexte zu und können individuell reagieren. KI-gestützte Marketingsysteme nutzen diese vernetzten Profile, um in Echtzeit personalisierte Kampagnen auszuspielen oder Kundenanliegen automatisiert und kontextbezogen zu beantworten. Netzwerk & SicherheitIT-Assets stehen in vielfältigen Beziehungen zueinander. Sie sind Standorten zugeordnet, interagieren mit Systemen, haben spezifische Zugriffsmuster und Berechtigungen. Ein Sicherheitsgraph bildet diese Zusammenhänge explizit ab und macht sie analysierbar: Welche Systeme greifen wann worauf zu? Welche Pfade sind kritisch? Wer hat worauf Zugriff und warum? Das Mapping im Graphen ermöglicht die Risikobewertung einzelner Assets, schlägt Alarm bei verdächtigen Aktivitäten oder hilft, Schwachstellen systematisch zu schließen – vom Zero-Day-Exploit bis hin zur Schatten-IT. Gleichzeitig schafft der Graph die Grundlage für KI-basierte Threat Detection, etwa, indem er ungewöhnliche Zugriffsmuster erkennt oder Modelle auf Risikobewertung trainiert. Human ResourcesMitarbeitende bringen nicht nur Rollen und Funktionen ins Unternehmen, sondern ein komplexes Netz an Fähigkeiten, Erfahrungen, Weiterbildungen und Beziehungen. Ein HR-Graph verknüpft all diese Elemente. Er kann wichtige Aufgaben im Talent Management übernehmen und gleichzeitig KI-Systeme unterstützen, passende Rollen, Schulungen oder Karrierepfade basierend auf realen Kompetenzprofilen vorzuschlagen. Auch Organisationseinheiten sind visuell abbildbar, Umstrukturierungen effizient nachvollziehbar. TransaktionsdatenEin Transaktions-Graph verknüpft Zahlungen, Verträge, Konten und externe Hinweise. Auf diese Weise lassen sich zirkuläre Geldflüsse, ungewöhnliche Verbindungen oder betrugsverdächtige Muster schneller erkennen und fundierter bewerten. Gerade in der Betrugsprävention ermöglicht der Graph eine effizientere Fallprüfung, kontextbezogene Risikoeinschätzung und deutlich reduzierte Reaktionszeiten – auf Basis verknüpfter Fakten statt isolierter Datenpunkte. Auch für Compliance-Analysen oder interne Audits liefert er belastbare Grundlagen, etwa um festzustellen, ob verschiedene Zahlungseingänge auffällig oft zu demselben Konto oder derselben Adresse führen. Auch Machine-Learning-Modelle zur Betrugserkennung profitieren von der Graph-basierten Struktur, weil sie von den Mustern in den Beziehungskonstellationen lernen. ProduktdatenEin Produkt-Graph verknüpft Spezifikationen, Preise, Nutzung, Feedback, Vertrieb und Supportdaten zu einer ganzheitlichen Sicht auf Produkte im gesamten Lebenszyklus. So lassen sich etwa häufig genutzte Features erkennen, Preisstrategien anpassen oder Probleme frühzeitig identifizieren. Auch komplexe Konfigurationen oder Varianten – etwa bei individualisierbarer Hardware oder modularen Services – lassen sich flexibel abbilden. Besonders für Hersteller mit vielfältigen Produktlinien schafft das eine solide Grundlage für datenbasierte Entscheidungen in Entwicklung, Fertigung und Aftermarket. In Verbindung mit Generative AI können auf Basis des Graphen auch neue Produktideen simuliert, Konfigurationen automatisch erzeugt oder individuelle Angebote in Echtzeit erstellt werden. Supply ChainEin Supply-Chain-Graph verknüpft Lieferanten, Materialien, Standorte, Transportwege, Kosten und Compliance-Anforderungen – von der Bestellung bis zur Auslieferung. Unternehmen können Abhängigkeiten erkennen, Risiken frühzeitig identifizieren und Prozesse optimieren, etwa durch Echtzeit-Tracking oder die Analyse alternativer Routen. Besonders für produzierende Unternehmen mit globalen Wertschöpfungsketten ist das entscheidend – zum Beispiel, um auf Lieferengpässe flexibel zu reagieren oder ESG-Vorgaben wie das Lieferkettengesetz systematisch einzuhalten. Lieferverzögerungen, Preisentwicklungen oder alternative Beschaffungswege im Störfall lassen sich im Graph-basierten KI-System sogar vorhersagen und proaktiv entschärfen. ProzessdatenEin Prozess-Graph verknüpft Abläufe, Ressourcen, Qualität, Zeit und Kosten. Engpässe, Reibungsverluste und Verbesserungspotenziale lassen sich so datenbasiert erkennen und gezielt adressieren. Gerade Konzerne und Unternehmen in stark regulierten Branchen profitieren von dieser Transparenz, etwa bei der Optimierung von Genehmigungsprozessen oder zur Automatisierung wiederkehrender Abläufe. Ein typisches Beispiel ist die Analyse von Onboarding-Prozessen: Wo entstehen Verzögerungen? Welche Schnittstellen sind überlastet? Der Graph liefert hier konkrete Antworten und unterstützt gleichzeitig KI-Systeme dabei, Mitarbeitende mit kontextbasierten Informationen zu versorgen. Wie viele Graphen ein Unternehmen einsetzt, hängt immer vom konkreten Bedarf ab. Die obige Auswahl zeigt exemplarisch, welche Geschäftsbereiche besonders stark von vernetzten Daten profitieren. Entscheidend ist aber nicht die Anzahl, sondern die Fähigkeit, Zusammenhänge sichtbar zu machen und Daten in den richtigen Kontext zu setzen. Wer die eigene Datenlandschaft als Netzwerk versteht, schafft die Grundlage für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit – und für den erfolgreichen Einsatz von KI und GenAI. (mb)
7 zentrale Unternehmens-Graphen
Dank eines einheitlichen, flexiblen Datenmodells können Anwender Abfragen nahtlos über mehrere Graphen hinweg ausführen.Alex Stemmer/Shutterstock Die Datenströme fließen, die Datenberge wachsen und die Komplexität nimmt zu – während die Datenarchitekturen vieler Unternehmen diesen Anforderungen nicht mehr gewachsen sind. Während das Tagesgeschäft agil und dynamisch auf volatile Märkte reagieren muss, sind wichtige Daten unbewegt in den Zeilen und Spalten relationaler Datenbanksysteme „gefangen“. Weil relationale Systeme bei komplexen Verknüpfungen („drei bis fünf Schritte entfernt“) an ihre Grenzen stoßen, bleiben Zusammenhänge, die eigentlich offensichtlich wären, unsichtbar. Das Ergebnis sind häufig langsame Abfragen, Performance-Probleme, aufwendige Datenvorbereitungen – und Insights, die ungenutzt bleiben. Laut einer Umfrage von Deloitte haben 74 Prozent der Unternehmen in Deutschland ihre Investitionen erhöht, um ihre fragmentierte Datenlandschaft zu vereinen und eine solide Datenbasis für zukünftige KI-Initiativen zu schaffen. Datenkontext statt Datensilos Eine neue Denkrichtung versteht Daten nicht mehr als statische Sammlung, sondern als dynamisches Netz von Beziehungen. Graphdatenbanken und Knowledge-Graphen eignen sich besonders gut, um heterogene Informationen zu integrieren und semantisch zu interpretieren. Sie decken verborgene Muster auf und liefern schneller fundierte Entscheidungsgrundlagen. In einer „RelationshipsFirst“-Architektur sind Verbindungen direkt in der Datenschicht verankert – komplexe ETL-Prozesse, teure Joins und Leistungseinbußen entfallen. Das ermöglicht, Daten mit der nötigen Dynamik und Geschwindigkeit zu nutzen. Mehrere Graphen bedeuten dabei nicht zwangsläufig neue Datensilos. Im Gegenteil: Dank eines einheitlichen, flexiblen Datenmodells können Anwender Abfragen nahtlos über mehrere Graphen hinweg ausführen. Voraussetzung dafür sind unternehmensweit abgestimmte Namensräume, Typdefinitionen, Ontologien und eine zentrale Governance. Auch KI-Systeme profitieren davon. KI-Agenten können beispielsweise autonom auf unterschiedliche Datenquellen zugreifen und dabei durch einen kohärenten semantischen Kontext navigieren. 7 Graphen, 7 Anwendungsfälle Wie das in der Unternehmenspraxis aussieht, zeigen sieben zentrale Anwendungsfelder, die sich als Knowledge Graph sehr gut abbilden und nutzen. KundenansichtDer Kunden-Graph verknüpft Interaktionen, Präferenzen und Verhaltensdaten über alle Touchpoints und Systeme hinweg. Diese 360-Grad-Ansicht geht weit über klassische CRM-Strukturen hinaus. Personalisierte Empfehlungen, dynamische Preisgestaltung oder Churn-Prävention laufen in Echtzeit ab – entlang echter Verhaltensmuster, nicht nur historischer Daten. Sales-Mitarbeitende greifen auf relevante Kontexte zu und können individuell reagieren. KI-gestützte Marketingsysteme nutzen diese vernetzten Profile, um in Echtzeit personalisierte Kampagnen auszuspielen oder Kundenanliegen automatisiert und kontextbezogen zu beantworten. Netzwerk & SicherheitIT-Assets stehen in vielfältigen Beziehungen zueinander. Sie sind Standorten zugeordnet, interagieren mit Systemen, haben spezifische Zugriffsmuster und Berechtigungen. Ein Sicherheitsgraph bildet diese Zusammenhänge explizit ab und macht sie analysierbar: Welche Systeme greifen wann worauf zu? Welche Pfade sind kritisch? Wer hat worauf Zugriff und warum? Das Mapping im Graphen ermöglicht die Risikobewertung einzelner Assets, schlägt Alarm bei verdächtigen Aktivitäten oder hilft, Schwachstellen systematisch zu schließen – vom Zero-Day-Exploit bis hin zur Schatten-IT. Gleichzeitig schafft der Graph die Grundlage für KI-basierte Threat Detection, etwa, indem er ungewöhnliche Zugriffsmuster erkennt oder Modelle auf Risikobewertung trainiert. Human ResourcesMitarbeitende bringen nicht nur Rollen und Funktionen ins Unternehmen, sondern ein komplexes Netz an Fähigkeiten, Erfahrungen, Weiterbildungen und Beziehungen. Ein HR-Graph verknüpft all diese Elemente. Er kann wichtige Aufgaben im Talent Management übernehmen und gleichzeitig KI-Systeme unterstützen, passende Rollen, Schulungen oder Karrierepfade basierend auf realen Kompetenzprofilen vorzuschlagen. Auch Organisationseinheiten sind visuell abbildbar, Umstrukturierungen effizient nachvollziehbar. TransaktionsdatenEin Transaktions-Graph verknüpft Zahlungen, Verträge, Konten und externe Hinweise. Auf diese Weise lassen sich zirkuläre Geldflüsse, ungewöhnliche Verbindungen oder betrugsverdächtige Muster schneller erkennen und fundierter bewerten. Gerade in der Betrugsprävention ermöglicht der Graph eine effizientere Fallprüfung, kontextbezogene Risikoeinschätzung und deutlich reduzierte Reaktionszeiten – auf Basis verknüpfter Fakten statt isolierter Datenpunkte. Auch für Compliance-Analysen oder interne Audits liefert er belastbare Grundlagen, etwa um festzustellen, ob verschiedene Zahlungseingänge auffällig oft zu demselben Konto oder derselben Adresse führen. Auch Machine-Learning-Modelle zur Betrugserkennung profitieren von der Graph-basierten Struktur, weil sie von den Mustern in den Beziehungskonstellationen lernen. ProduktdatenEin Produkt-Graph verknüpft Spezifikationen, Preise, Nutzung, Feedback, Vertrieb und Supportdaten zu einer ganzheitlichen Sicht auf Produkte im gesamten Lebenszyklus. So lassen sich etwa häufig genutzte Features erkennen, Preisstrategien anpassen oder Probleme frühzeitig identifizieren. Auch komplexe Konfigurationen oder Varianten – etwa bei individualisierbarer Hardware oder modularen Services – lassen sich flexibel abbilden. Besonders für Hersteller mit vielfältigen Produktlinien schafft das eine solide Grundlage für datenbasierte Entscheidungen in Entwicklung, Fertigung und Aftermarket. In Verbindung mit Generative AI können auf Basis des Graphen auch neue Produktideen simuliert, Konfigurationen automatisch erzeugt oder individuelle Angebote in Echtzeit erstellt werden. Supply ChainEin Supply-Chain-Graph verknüpft Lieferanten, Materialien, Standorte, Transportwege, Kosten und Compliance-Anforderungen – von der Bestellung bis zur Auslieferung. Unternehmen können Abhängigkeiten erkennen, Risiken frühzeitig identifizieren und Prozesse optimieren, etwa durch Echtzeit-Tracking oder die Analyse alternativer Routen. Besonders für produzierende Unternehmen mit globalen Wertschöpfungsketten ist das entscheidend – zum Beispiel, um auf Lieferengpässe flexibel zu reagieren oder ESG-Vorgaben wie das Lieferkettengesetz systematisch einzuhalten. Lieferverzögerungen, Preisentwicklungen oder alternative Beschaffungswege im Störfall lassen sich im Graph-basierten KI-System sogar vorhersagen und proaktiv entschärfen. ProzessdatenEin Prozess-Graph verknüpft Abläufe, Ressourcen, Qualität, Zeit und Kosten. Engpässe, Reibungsverluste und Verbesserungspotenziale lassen sich so datenbasiert erkennen und gezielt adressieren. Gerade Konzerne und Unternehmen in stark regulierten Branchen profitieren von dieser Transparenz, etwa bei der Optimierung von Genehmigungsprozessen oder zur Automatisierung wiederkehrender Abläufe. Ein typisches Beispiel ist die Analyse von Onboarding-Prozessen: Wo entstehen Verzögerungen? Welche Schnittstellen sind überlastet? Der Graph liefert hier konkrete Antworten und unterstützt gleichzeitig KI-Systeme dabei, Mitarbeitende mit kontextbasierten Informationen zu versorgen. Wie viele Graphen ein Unternehmen einsetzt, hängt immer vom konkreten Bedarf ab. Die obige Auswahl zeigt exemplarisch, welche Geschäftsbereiche besonders stark von vernetzten Daten profitieren. Entscheidend ist aber nicht die Anzahl, sondern die Fähigkeit, Zusammenhänge sichtbar zu machen und Daten in den richtigen Kontext zu setzen. Wer die eigene Datenlandschaft als Netzwerk versteht, schafft die Grundlage für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit – und für den erfolgreichen Einsatz von KI und GenAI. (mb)
7 zentrale Unternehmens-Graphen Dank eines einheitlichen, flexiblen Datenmodells können Anwender Abfragen nahtlos über mehrere Graphen hinweg ausführen.Alex Stemmer/Shutterstock Die Datenströme fließen, die Datenberge wachsen und die Komplexität nimmt zu – während die Datenarchitekturen vieler Unternehmen diesen Anforderungen nicht mehr gewachsen sind. Während das Tagesgeschäft agil und dynamisch auf volatile Märkte reagieren muss, sind wichtige Daten unbewegt in den Zeilen und Spalten relationaler Datenbanksysteme „gefangen“. Weil relationale Systeme bei komplexen Verknüpfungen („drei bis fünf Schritte entfernt“) an ihre Grenzen stoßen, bleiben Zusammenhänge, die eigentlich offensichtlich wären, unsichtbar. Das Ergebnis sind häufig langsame Abfragen, Performance-Probleme, aufwendige Datenvorbereitungen – und Insights, die ungenutzt bleiben. Laut einer Umfrage von Deloitte haben 74 Prozent der Unternehmen in Deutschland ihre Investitionen erhöht, um ihre fragmentierte Datenlandschaft zu vereinen und eine solide Datenbasis für zukünftige KI-Initiativen zu schaffen. Datenkontext statt Datensilos Eine neue Denkrichtung versteht Daten nicht mehr als statische Sammlung, sondern als dynamisches Netz von Beziehungen. Graphdatenbanken und Knowledge-Graphen eignen sich besonders gut, um heterogene Informationen zu integrieren und semantisch zu interpretieren. Sie decken verborgene Muster auf und liefern schneller fundierte Entscheidungsgrundlagen. In einer „RelationshipsFirst“-Architektur sind Verbindungen direkt in der Datenschicht verankert – komplexe ETL-Prozesse, teure Joins und Leistungseinbußen entfallen. Das ermöglicht, Daten mit der nötigen Dynamik und Geschwindigkeit zu nutzen. Mehrere Graphen bedeuten dabei nicht zwangsläufig neue Datensilos. Im Gegenteil: Dank eines einheitlichen, flexiblen Datenmodells können Anwender Abfragen nahtlos über mehrere Graphen hinweg ausführen. Voraussetzung dafür sind unternehmensweit abgestimmte Namensräume, Typdefinitionen, Ontologien und eine zentrale Governance. Auch KI-Systeme profitieren davon. KI-Agenten können beispielsweise autonom auf unterschiedliche Datenquellen zugreifen und dabei durch einen kohärenten semantischen Kontext navigieren. 7 Graphen, 7 Anwendungsfälle Wie das in der Unternehmenspraxis aussieht, zeigen sieben zentrale Anwendungsfelder, die sich als Knowledge Graph sehr gut abbilden und nutzen. KundenansichtDer Kunden-Graph verknüpft Interaktionen, Präferenzen und Verhaltensdaten über alle Touchpoints und Systeme hinweg. Diese 360-Grad-Ansicht geht weit über klassische CRM-Strukturen hinaus. Personalisierte Empfehlungen, dynamische Preisgestaltung oder Churn-Prävention laufen in Echtzeit ab – entlang echter Verhaltensmuster, nicht nur historischer Daten. Sales-Mitarbeitende greifen auf relevante Kontexte zu und können individuell reagieren. KI-gestützte Marketingsysteme nutzen diese vernetzten Profile, um in Echtzeit personalisierte Kampagnen auszuspielen oder Kundenanliegen automatisiert und kontextbezogen zu beantworten. Netzwerk & SicherheitIT-Assets stehen in vielfältigen Beziehungen zueinander. Sie sind Standorten zugeordnet, interagieren mit Systemen, haben spezifische Zugriffsmuster und Berechtigungen. Ein Sicherheitsgraph bildet diese Zusammenhänge explizit ab und macht sie analysierbar: Welche Systeme greifen wann worauf zu? Welche Pfade sind kritisch? Wer hat worauf Zugriff und warum? Das Mapping im Graphen ermöglicht die Risikobewertung einzelner Assets, schlägt Alarm bei verdächtigen Aktivitäten oder hilft, Schwachstellen systematisch zu schließen – vom Zero-Day-Exploit bis hin zur Schatten-IT. Gleichzeitig schafft der Graph die Grundlage für KI-basierte Threat Detection, etwa, indem er ungewöhnliche Zugriffsmuster erkennt oder Modelle auf Risikobewertung trainiert. Human ResourcesMitarbeitende bringen nicht nur Rollen und Funktionen ins Unternehmen, sondern ein komplexes Netz an Fähigkeiten, Erfahrungen, Weiterbildungen und Beziehungen. Ein HR-Graph verknüpft all diese Elemente. Er kann wichtige Aufgaben im Talent Management übernehmen und gleichzeitig KI-Systeme unterstützen, passende Rollen, Schulungen oder Karrierepfade basierend auf realen Kompetenzprofilen vorzuschlagen. Auch Organisationseinheiten sind visuell abbildbar, Umstrukturierungen effizient nachvollziehbar. TransaktionsdatenEin Transaktions-Graph verknüpft Zahlungen, Verträge, Konten und externe Hinweise. Auf diese Weise lassen sich zirkuläre Geldflüsse, ungewöhnliche Verbindungen oder betrugsverdächtige Muster schneller erkennen und fundierter bewerten. Gerade in der Betrugsprävention ermöglicht der Graph eine effizientere Fallprüfung, kontextbezogene Risikoeinschätzung und deutlich reduzierte Reaktionszeiten – auf Basis verknüpfter Fakten statt isolierter Datenpunkte. Auch für Compliance-Analysen oder interne Audits liefert er belastbare Grundlagen, etwa um festzustellen, ob verschiedene Zahlungseingänge auffällig oft zu demselben Konto oder derselben Adresse führen. Auch Machine-Learning-Modelle zur Betrugserkennung profitieren von der Graph-basierten Struktur, weil sie von den Mustern in den Beziehungskonstellationen lernen. ProduktdatenEin Produkt-Graph verknüpft Spezifikationen, Preise, Nutzung, Feedback, Vertrieb und Supportdaten zu einer ganzheitlichen Sicht auf Produkte im gesamten Lebenszyklus. So lassen sich etwa häufig genutzte Features erkennen, Preisstrategien anpassen oder Probleme frühzeitig identifizieren. Auch komplexe Konfigurationen oder Varianten – etwa bei individualisierbarer Hardware oder modularen Services – lassen sich flexibel abbilden. Besonders für Hersteller mit vielfältigen Produktlinien schafft das eine solide Grundlage für datenbasierte Entscheidungen in Entwicklung, Fertigung und Aftermarket. In Verbindung mit Generative AI können auf Basis des Graphen auch neue Produktideen simuliert, Konfigurationen automatisch erzeugt oder individuelle Angebote in Echtzeit erstellt werden. Supply ChainEin Supply-Chain-Graph verknüpft Lieferanten, Materialien, Standorte, Transportwege, Kosten und Compliance-Anforderungen – von der Bestellung bis zur Auslieferung. Unternehmen können Abhängigkeiten erkennen, Risiken frühzeitig identifizieren und Prozesse optimieren, etwa durch Echtzeit-Tracking oder die Analyse alternativer Routen. Besonders für produzierende Unternehmen mit globalen Wertschöpfungsketten ist das entscheidend – zum Beispiel, um auf Lieferengpässe flexibel zu reagieren oder ESG-Vorgaben wie das Lieferkettengesetz systematisch einzuhalten. Lieferverzögerungen, Preisentwicklungen oder alternative Beschaffungswege im Störfall lassen sich im Graph-basierten KI-System sogar vorhersagen und proaktiv entschärfen. ProzessdatenEin Prozess-Graph verknüpft Abläufe, Ressourcen, Qualität, Zeit und Kosten. Engpässe, Reibungsverluste und Verbesserungspotenziale lassen sich so datenbasiert erkennen und gezielt adressieren. Gerade Konzerne und Unternehmen in stark regulierten Branchen profitieren von dieser Transparenz, etwa bei der Optimierung von Genehmigungsprozessen oder zur Automatisierung wiederkehrender Abläufe. Ein typisches Beispiel ist die Analyse von Onboarding-Prozessen: Wo entstehen Verzögerungen? Welche Schnittstellen sind überlastet? Der Graph liefert hier konkrete Antworten und unterstützt gleichzeitig KI-Systeme dabei, Mitarbeitende mit kontextbasierten Informationen zu versorgen. Wie viele Graphen ein Unternehmen einsetzt, hängt immer vom konkreten Bedarf ab. Die obige Auswahl zeigt exemplarisch, welche Geschäftsbereiche besonders stark von vernetzten Daten profitieren. Entscheidend ist aber nicht die Anzahl, sondern die Fähigkeit, Zusammenhänge sichtbar zu machen und Daten in den richtigen Kontext zu setzen. Wer die eigene Datenlandschaft als Netzwerk versteht, schafft die Grundlage für Geschwindigkeit, Skalierbarkeit – und für den erfolgreichen Einsatz von KI und GenAI. (mb)