Datenkatalogisierung, über die KI schlussfolgern kann.
Nicht nur beschreiben.
Organisationen müssen komplexe Daten beschreiben, klassifizieren und verwalten und sie sowohl Menschen als auch KI-Systemen mit Vertrauen zugänglich machen. Data Graphs geht über einfache Katalogwerkzeuge hinaus und liefert eine lebendige, vernetzte Karte Ihrer Datenlandschaft, die sowohl für Menschen navigierbar als auch maschinenlesbar ist.
Von verstreutem Wissen zu strukturierter Intelligenz.
Fragmentierte Daten in einer AI-first-Welt
Daten sind über isolierte Systeme verstreut, in inkonsistenten Formaten gespeichert und hinter Werkzeugen eingeschlossen, die nie für das KI-Zeitalter konzipiert wurden. Gleichzeitig verlangt der Aufstieg agentischer KI eine Grundlage, die weit über herkömmliche Datenbanken oder Dokumentenspeicher hinausgeht. KI-Systeme brauchen reich vernetzte, semantisch konsistente Daten unter Data-Governance, über die sie schlussfolgern und nicht nur abrufen können.
Die Lücke zwischen dem, wo die meisten Unternehmensdaten heute liegen, und dem, was KI-gesteuerte Systeme brauchen, ist erheblich. Diese Lücke zu schliessen erfordert mehr als eine Datenbank oder einen einfachen Metadatenkatalog. Es erfordert ein Datenrückgrat mit mehreren Fähigkeiten.
Die Gates Foundation und globale Datenkatalogisierung im Agrarbereich
Die Gates Foundation setzte Data Graphs ein, um eine der komplexesten Herausforderungen in der Datenkatalogisierung der globalen Landwirtschaft zu bewältigen: das Zusammenführen vielfältiger, fragmentierter Agrar- und AgriTech-Datensätze aus der ganzen Welt und deren Organisation gegen branchenübliche Wörterbücher und Klassifikationssysteme.
Mithilfe der flexiblen Domänenmodellierung und der semantischen Klassifikationsfähigkeiten von Data Graphs baute die Foundation einen Datenkatalog mit Data-Governance auf, der Datensätze in strukturierter, maschinenlesbarer Detailtiefe beschreibt und auf anerkannte Agrarvokabulare abbildet.
Eingesetzt in einer komplexen Umgebung mit mehreren Stakeholdern, in der Interoperabilität, Governance und KI-Bereitschaft nicht verhandelbar sind.
Ihr Schema, Ihr Vokabular, Ihre Regeln
Data Graphs ist von Grund auf domänenunabhängig. Seine visuellen Domänenmodellierungswerkzeuge erlauben es Organisationen, ihr eigenes Schema zu definieren und dabei die Konzepte, Beziehungen und kontrollierten Vokabulare zu erfassen, die für ihr Geschäft wichtig sind. Ob Sie Finanzinstrumente, Agrarprodukte, klinische Evidenz, Medien-Assets, Kultursammlungen oder regulatorische Datensätze modellieren, Data Graphs passt sich an Ihre Fachdomäne an.
KI-gestützte Workflows unterstützen die Extraktion strukturierter Daten aus unstrukturierten Quellen wie PDFs und Bildern und beschleunigen so den Übergang von dokumentenzentrierten zu datenzentrierten Abläufen.
Ihr Katalog spricht nativ mit KI
Data Graphs enthält als Kernfähigkeit eine vollständig hybride GraphRAG- und Agentic-AI-Ebene. Nutzer stellen Fragen in natürlicher Sprache, die in der Wahrheit ihrer eigenen Daten unter Data-Governance verankert sind, ganz ohne Programmierung.
Dieselbe KI-Ebene wird extern über native Model-Context-Protocol-Services (MCP) bereitgestellt. Externe KI-Agenten, Copiloten und automatisierte Workflows können direkt mit Ihrem Katalog interagieren, wobei Governance, Berechtigungen und Geschäftsregeln automatisch am Abfragepunkt durchgesetzt werden.
Mehr als herkömmliche Katalogwerkzeuge
Bereit, Ihre Daten für das KI-Zeitalter zu katalogisieren?
Sehen Sie, wie Data Graphs Ihre fragmentierte Datenlandschaft in eine KI-bereite Wissensgrundlage mit Data-Governance verwandeln kann.