Ein Datenkatalog, über den KI schlussfolgern kann.
Nicht nur beschreiben.
Unternehmen müssen komplexe Daten beschreiben, klassifizieren und einer Governance unterstellen und sie zugleich Menschen wie KI-Systemen zuverlässig zugänglich machen. Data Graphs geht weit über klassische Datenkataloge hinaus: Es liefert eine lebendige, vernetzte Landkarte Ihrer Datenlandschaft, die für Menschen navigierbar und für Maschinen lesbar ist.
Von verstreutem Wissen zu strukturierter Intelligenz.
Fragmentierte Daten in einer KI-geprägten Welt
Daten liegen verstreut in isolierten Systemen, in uneinheitlichen Formaten und eingeschlossen in Systemen, die nie für das KI-Zeitalter gedacht waren. Zugleich verlangt der Aufstieg von Agentic AI ein Fundament, das weit über klassische Datenbanken oder Dokumentenspeicher hinausreicht. KI-Systeme brauchen Governance-konforme, reich vernetzte und semantisch konsistente Daten, über die sie schlussfolgern und nicht bloß abfragen.
Zwischen dem, wo Unternehmensdaten heute liegen, und dem, was KI-gestützte Systeme benötigen, klafft eine große Lücke. Sie lässt sich nicht mit einer Datenbank oder einem simplen Metadatenkatalog schließen. Was es braucht, ist ein multifunktionales Datenfundament.
Die Gates Foundation und der Aufbau eines globalen Agrardatenkatalogs
Die Gates Foundation setzt Data Graphs für eine der komplexesten Katalogisierungsaufgaben der globalen Landwirtschaft ein: Vielfältige, fragmentierte Agrar- und AgriTech-Datensätze aus aller Welt werden zusammengeführt und anhand branchenüblicher Wörterbücher und Klassifikationssysteme geordnet.
Mit der flexiblen Domänenmodellierung und der semantischen Klassifikation von Data Graphs hat die Foundation einen Governance-konformen Datenkatalog aufgebaut. Er beschreibt Datensätze strukturiert und maschinenlesbar und verknüpft sie mit anerkannten Agrar-Vokabularen.
Im Einsatz in einer komplexen Umgebung mit vielen Beteiligten, in der Interoperabilität, Governance und KI-Fähigkeit nicht verhandelbar sind.
Ihr Schema, Ihr Vokabular, Ihre Regeln
Data Graphs ist von Grund auf domänenunabhängig. Mit den visuellen Modellierungswerkzeugen definieren Unternehmen ihr eigenes Schema und erfassen die für ihr Unternehmen relevanten Konzepte, Beziehungen und kontrollierten Vokabulare. Ob Sie Finanzinstrumente, Agrarprodukte, klinische Evidenz, Medien-Assets, Sammlungen des Kulturerbes oder regulatorische Aufzeichnungen abbilden: Data Graphs passt sich Ihrer Fachdomäne an.
KI-gestützte Workflows unterstützen dabei, strukturierte Daten aus unstrukturierten Quellen wie PDFs und Bildern zu extrahieren. So beschleunigt sich der Übergang von dokumentenzentrierten zu datenzentrierten Abläufen.
Ihr Katalog spricht nativ mit KI
Data Graphs bringt eine vollständig hybride GraphRAG- und Agentic-AI-Schicht als Kernfunktion mit. Anwender stellen Fragen in natürlicher Sprache und erhalten Antworten, die sich unmittelbar auf ihre eigenen Governance-konformen Daten stützen, ganz ohne Programmierung.
Dieselbe KI-Schicht steht auch nach außen zur Verfügung, über native Services nach dem Model Context Protocol (MCP). Externe KI-Agenten, Copiloten und automatisierte Workflows greifen direkt auf Ihren Katalog zu. Governance, Berechtigungen und Geschäftsregeln greifen dabei automatisch schon bei der Abfrage.
Mehr als klassische Datenkataloge
Bereit, Ihre Daten fit für das KI-Zeitalter zu machen?
Erleben Sie, wie Data Graphs aus Ihrer fragmentierten Datenlandschaft ein Governance-konformes, KI-fähiges Wissensfundament macht.