Eine Graphdatenbank für Abfragen, an denen andere scheitern.
Tiefe, komplexe Graph-Queries liefern Ergebnisse in Sekunden, während andere Datenbanken Stunden oder sogar Tage brauchen. Das ist keine reine Benchmark-Spielerei. Es bedeutet Echtzeitsysteme statt Batch-Pipelines; KI-Agenten, die über Ihren gesamten Graphen hinweg schlussfolgern können; und architektonische Einfachheit dort, wo andere Caching, Vorberechnung und Behelfslösungen benötigen.
Performance, die neu definiert, was sich bauen lässt
Echtzeit statt Batch
Queries über 5, 10, 20+ Beziehungssprünge werden in Millisekunden ausgeführt. Bauen Sie Echtzeitanwendungen dort, wo andere nächtliche Batch-Verarbeitung benötigen.
Keine architektonischen Behelfslösungen
Kein Bedarf an Vorberechnung, Caching-Schichten oder Denormalisierung. Die Datenbank ist schnell genug, damit Ihre Architektur einfach bleiben kann.
KI-Agenten, die in der Tiefe schlussfolgern
KI- und MCP-Agenten können Ihren gesamten Graphen in Echtzeit durchlaufen. Keine unvollständigen Ergebnisse, keine Halluzinationen durch abgeschnittene Traversierungen.
Queries, die gestern unmöglich waren – heute einsatzbereit.
Multi-hop-Beziehungs-Queries, die andere Datenbanken im Produktivbetrieb buchstäblich nicht beantworten können, werden zu Routineoperationen.
Logarithmische Skala. Query-Performance gemessen auf identischer Hardware, mit demselben Benchmark-Datensatz.
Ein globaler Hersteller braucht Echtzeit-Rückverfolgbarkeit seiner Lieferkette
Der Anwendungsfall: tief vernetzte Lieferkettendaten über Komponenten, Baugruppen, Rohstoffe, Lieferanten, Zertifizierungen und regulatorische Anforderungen hinweg durchlaufen. Queries über mehrstufige Lieferantennetzwerke, vom fertigen Produkt zurück bis zum Ausgangsmaterial über 10 bis 15 Beziehungsebenen. Die Ergebnisse mussten in Echtzeit vorliegen, um Compliance-Prüfungen, Risikobewertung und regulatorische Berichterstattung zu unterstützen.
Herkömmliche Ansätze für Graphdatenbanken konnten dies nicht leisten. Queries wurden jenseits weniger Sprünge zu langsam. Manuelle Behelfslösungen und Vorverarbeitungs-Pipelines waren erforderlich. Das System brach unter der Tiefe und Komplexität der Lieferkettenbeziehungen zusammen. Es konnte keine Echtzeit-Rückverfolgbarkeit im Produktionsmassstab unterstützen.
Das ist keine marginale Verbesserung. Es ist ein Fähigkeitswandel: vom Graphen als Speicherschicht zum Graphen als Ausführungsschicht.
Graphperformance wirkt sich direkt auf die KI-Zuverlässigkeit aus
Wenn ein KI-Agent Ihren Wissensgraphen durchlaufen muss, um eine Frage zu beantworten, können langsame Graph-Queries zu unvollständigen Traversierungen führen, die fehlenden Kontext und falsche Antworten zur Folge haben.
Data Graphs ermöglicht Echtzeit-Multi-hop-Reasoning für KI-Agenten. Es ersetzt fragile RAG-Pipelines durch strukturierte, deterministische Queries. KI-Ausgaben werden nachvollziehbar, erklärbar und zuverlässig, weil der zugrunde liegende Graph tatsächlich vollständig, in Echtzeit und im Produktionsmassstab durchlaufen werden kann.
Deployment überall. Ihre Daten bleiben dort, wo Sie sie ablegen.
Cloud-verwaltet
Vollständig verwaltet innerhalb der Data Graphs SaaS-Plattform. Keine Infrastruktur zu warten.
In der Plattform enthaltenOn-Premises / Sovereign Cloud
Eigenständiges Deployment auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Volle Datensouveränität und Kontrolle.
Enterprise-LizenzOn-Device
Nativ kompiliert für Android und andere Ziele. Abruf im Submillisekundenbereich. Winziger Speicherbedarf.
Edge-DeploymentErleben Sie den Performance-Unterschied selbst
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