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 schlussfolgern, und eine schlanke Architektur dort, wo andere auf Caching, Vorberechnung und Umwege angewiesen sind.
Performance, die neue Möglichkeiten schafft.
Echtzeit statt Batch
Queries über 5, 10 oder mehr als 20 Beziehungsebenen laufen in Millisekunden. So entstehen Echtzeitanwendungen dort, wo andere über Nacht im Batch rechnen müssen.
Keine architektonischen Umwege
Vorberechnung, Caching-Schichten und Denormalisierung entfallen. Die Datenbank ist schnell genug, damit Ihre Architektur einfach bleibt.
KI-Agenten, die in die Tiefe schlussfolgern
KI- und MCP-Agenten durchlaufen Ihren gesamten Graphen in Echtzeit. Keine unvollständigen Ergebnisse, keine Halluzinationen aus abgeschnittenen Traversierungen.
Queries, die gestern unmöglich waren – heute einsatzbereit.
Multi-hop-Queries über Beziehungen, die andere Datenbanken im Produktivbetrieb schlicht nicht beantworten können, werden zur Routine.
Logarithmische Skala. Query-Performance gemessen auf identischer Hardware mit demselben Benchmark-Datensatz.
Ein globaler Hersteller braucht Echtzeit-Rückverfolgbarkeit seiner Lieferkette
Die Aufgabe: eng vernetzte Lieferkettendaten durchlaufen, über Bauteile, Baugruppen, Rohstoffe, Lieferanten, Zertifizierungen und regulatorische Anforderungen hinweg. Queries spannen sich über mehrstufige Lieferantennetzwerke, vom Endprodukt zurück bis zum Ausgangsmaterial über 10 bis 15 Beziehungsebenen. Die Ergebnisse mussten in Echtzeit vorliegen, um Compliance-Prüfungen, Risikobewertung und regulatorisches Reporting zu tragen.
Herkömmliche Ansätze für Graphdatenbanken scheiterten daran. Jenseits weniger Hops wurden die Queries zu langsam. Manuelle Umwege und Vorverarbeitungs-Pipelines waren nötig. Unter der Tiefe und Komplexität der Lieferkettenbeziehungen brach das System zusammen. Echtzeit-Rückverfolgbarkeit im Produktivmaßstab war so nicht möglich.
Das ist kein marginaler Fortschritt, sondern ein Sprung im Leistungsvermögen: vom Graphen als Speicherschicht zum Graphen als Ausführungsschicht.
Graph-Performance bestimmt die Verlässlichkeit Ihrer KI
Muss ein KI-Agent Ihren Knowledge Graph durchlaufen, um eine Frage zu beantworten, führen langsame Graph-Queries zu unvollständigen Traversierungen. Dann fehlt Kontext, und die Antworten werden falsch.
Data Graphs ermöglicht Multi-hop-Reasoning in Echtzeit für KI-Agenten und ersetzt fragile RAG-Pipelines durch strukturierte, deterministische Queries. KI-Ausgaben werden nachvollziehbar, erklärbar und verlässlich, weil sich der zugrunde liegende Graph tatsächlich vollständig durchlaufen lässt, in Echtzeit und im Produktivmaßstab.
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