Lösung

Ihre Organisation weiss mehr, als sie finden kann.
Data Graphs ändert das.

Kritisches Wissen ist über Dokumente, Datenbanken, Wikis, Content-Systeme und die Köpfe von Menschen verstreut. Data Graphs verbindet all das zu einem zentralen Knowledge Hub mit Data-Governance, in dem sowohl Mitarbeitende als auch KI-Agenten sofort präzise Antworten finden statt nur ungefährer Suchergebnisse.

Vernetztes Wissen. Sofortige Antworten. Zugriff mit Data-Governance.

Die Herausforderung

Isoliertes Wissen kostet mehr, als Sie denken

Unternehmenswissen befindet sich in Dutzenden von Systemen: Dokumentenmanagement, Wikis, CRM, ERP, Projektwerkzeuge, E-Mail-Archive, Content-Plattformen. Jedes System kennt seinen eigenen Ausschnitt, aber keines versteht die Verbindungen zwischen ihnen. Mitarbeitende verbringen Stunden mit der Suche über Systeme hinweg und rekonstruieren einen Kontext, der eigentlich längst verbunden sein sollte.

Herkömmliche Intranets und Enterprise-Search-Werkzeuge behandeln dies als Suchproblem. Aber der Abgleich von Schlüsselwörtern über getrennte Systeme hinweg schafft kein Verständnis. Was Organisationen brauchen, ist ein Wissensgraph, der Entitäten, Dokumente, Menschen und Prozesse zu einer einzigen abfragbaren Grundlage verbindet, zugänglich über natürliche Sprache und geschützt durch dieselben Berechtigungen, die auch die zugrunde liegenden Daten sichern.

Warum Data Graphs für Wissensmanagement
🔗
Vernetztes Unternehmenswissen
Integrieren Sie Informationen aus DAMs, MAMs, PIMs, Dokumenten, Wikis, Datenbanken und Unternehmenssystemen in einen einzigen Wissensgraphen, in dem Beziehungen erstklassige Bürger sind.
💬
Zugriff über natürliche Sprache
Stellen Sie Fragen in einfacher Sprache und erhalten Sie präzise Antworten, die in Ihren tatsächlichen Daten verankert sind. Integriertes GraphRAG kombiniert strukturierte Graph-Queries mit semantischer Suche über Dokumente und Inhalte.
🔍
Kontextbewusste Suche
Gehen Sie über den Abgleich von Schlüsselwörtern hinaus. Data Graphs verbindet Wissensressourcen mit zugehörigen Inhalten und liefert Ergebnisse auf Basis von Bedeutung und Beziehungen, nicht nur von Textüberschneidungen.
🤖
KI-Agenten auf Ihrer Wissensbasis
Externe KI-Agenten und Copiloten greifen über MCP-Services nativ auf Ihren Knowledge Hub zu. Bauen Sie abteilungsspezifische Copiloten, kundenorientierte Assistenten oder automatisierte Workflows, die in Wissen unter Data-Governance verankert sind.
🛡
Data-Governance und Berechtigungssteuerung
Rollenbasierte Zugriffskontrolle stellt sicher, dass Nutzer und KI-Agenten nur das sehen, wofür sie berechtigt sind. Vollständige Audit-Trails bei jeder Query. Governance an jedem Berührungspunkt des Wissens.
📄
Strukturiert und unstrukturiert, vereint
Dokumente, PDFs, Rich Media und strukturierte Daten koexistieren im selben Graphen. KI-gestützte Workflows extrahieren Struktur aus unstrukturierten Quellen und machen alles durchsuchbar und abfragbar.
Anwendungsfälle
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Enterprise Knowledge Hub

Geben Sie Mitarbeitenden einen einzigen Ort, um Antworten auf Fragen zu finden, die Abteilungen, Systeme und Dokumenttypen umfassen. Eine Produktmanagerin fragt "Welches Kundenfeedback haben wir im letzten Quartal zu Feature X erhalten?" und erhält eine präzise Antwort aus CRM-Notizen, Support-Tickets und Umfragedaten, statt einer Liste von Suchergebnissen zum Durchsuchen.

🔍

Intelligente interne Suche

Ersetzen Sie fragmentierte Suche durch kontextbewusste Entdeckung. Wenn ein Nutzer nach einem Vertrag sucht, sieht er auch zugehörige Ressourcen: den Vertragspartner, verbundene Projekte, wichtige Termine, verknüpfte Kommunikation und relevante Richtliniendokumente. Der Wissensgraph bringt Verbindungen ans Licht, die eine Schlüsselwortsuche nicht finden kann.

👥

Vernetzte Kundenintelligenz

Kombinieren Sie Kundendaten, Marktforschung, Vertriebsinteraktionen und Feedback zu einer einheitlichen Sicht. Decken Sie Beziehungen zwischen Kaufmustern, Engagement-Signalen und Support-Historie auf, um gezieltes Marketing, fundierte Vertriebsgespräche und bessere Produktentscheidungen zu ermöglichen.

So funktioniert es

Von verstreuten Informationen zu vernetzter Intelligenz

01

Modellieren Sie Ihre Wissensdomäne: die Entitäten, Dokumenttypen, Beziehungen und Vokabulare, die für Ihre Organisation wichtig sind

02

Übernehmen Sie Inhalte aus bestehenden Systemen: Dokumente, Datenbanken, Wikis, CRM, ERP, Content-Plattformen und Archive

03

KI-gestützte Anreicherung extrahiert Struktur aus unstrukturierten Inhalten und verknüpft Dokumente mit Entitäten und Beziehungen im Graphen

04

Mitarbeitende stellen Fragen in natürlicher Sprache und erhalten präzise, belegte Antworten, die im Wissensgraphen unter Data-Governance verankert sind

05

KI-Agenten und Copiloten verbinden sich über MCP, um abteilungsspezifische Assistenten, kundenorientierte Werkzeuge und automatisierte Workflows zu bauen

So schneidet Data Graphs ab

Mehr als Suche, Wikis und Intranets

Fähigkeit
Data Graphs
Enterprise Search
Wikis & Intranets
Dokumentenmgmt.
Beziehungsbewusste Queries
Nativer Wissensgraph
Nur Schlüsselwörter
Nein
Nein
KI in natürlicher Sprache (GraphRAG)
Integriert
Grundlegend
Nein
Nein
KI-Agenten-Zugriff (MCP)
Nativ
Nein
Nein
Nein
Strukturiert + unstrukturiert
Vereinter Graph
Nur Index
Nur Text
Nur Dokumente
Zugriffskontrolle mit Data-Governance
Vollständiges RBAC, Audit-Trails
Teilweise
Grundlegend
Auf Dateiebene
Systemübergreifende Verbindungen
Graph-native Verknüpfung
Föderierter Index
Manuelle Verknüpfungen
Ordnerhierarchie

Bereit, Ihr Unternehmenswissen zu erschliessen?

Sehen Sie, wie Data Graphs verstreute Informationen in vernetzte Intelligenz verwandeln kann, die sowohl Menschen als auch KI nutzen können.