Lösung

Referenzdaten, denen jedes System vertraut.
Und die jeder KI-Agent nutzen kann.

Referenzdaten im Unternehmen sind das Fundament, auf dem alles andere aufbaut: Produktkataloge, Lieferantendatensätze, Klassifikationsschemata, Preisstrukturen, Organisationshierarchien. Wenn Referenzdaten inkonsistent sind, erbt jedes nachgelagerte System das Problem. Data Graphs bietet eine einzige Quelle der Wahrheit unter Data-Governance – zugänglich für Unternehmenssysteme und KI-Agenten gleichermassen.

Eine Quelle mit Data-Governance. Jedes System abgestimmt. Jede KI verankert.

Die Herausforderung

Referenzdaten sind in den meisten Unternehmen das schwächste Glied

Referenzdaten bilden das Herzstück jedes Unternehmensbetriebs: Produktkategorien, Lieferantendatensätze, geografische Hierarchien, Klassifikationsschemata, Preisstufen, Compliance-Codes. Wenn diese grundlegenden Daten über ERP, CRM, PIM und andere Systeme verstreut sind, ziehen sich Inkonsistenzen durch jeden Prozess, der von ihnen abhängt.

Herkömmliche Werkzeuge für das Stammdatenmanagement bekämpfen die Symptome mit Punkt-zu-Punkt-Synchronisierung und starren Schemata. Doch in einer AI-first-Welt hat das Problem eine neue Dimension: KI-Agenten brauchen reich vernetzte Referenzdaten unter Data-Governance, über die sie schlussfolgern können, nicht nur flache Nachschlagetabellen zum Abfragen. Das Referenzdaten-Rückgrat muss sowohl Systeme als auch Intelligenz bedienen.

Warum Data Graphs für Referenzdaten
🔗
Vereinter Referenzgraph
Integrieren und mappen Sie Referenzentitäten über ERP, CRM, PIM, DAM, HR und Supply-Chain-Systeme hinweg in einen einzigen Wissensgraphen. Eine Quelle der Wahrheit, nicht Dutzende von Kopien.
🏷
Reichhaltige Klassifikationshierarchien
Modellieren Sie Produktkategorien, Branchencodes, regulatorische Klassifikationen und Organisationsstrukturen als graph-native Hierarchien mit vollständiger Traversierung und Vererbung.
🛡
Verwaltete Data-Stewardship-Workflows
Rollenbasierte Zugriffskontrolle, Freigabe-Workflows, Audit-Trails und Versionshistorie stellen sicher, dass Änderungen an Referenzdaten bewusst, nachvollziehbar und konform sind.
🤖
KI-bereit über MCP und GraphRAG
KI-Agenten und Copiloten greifen über MCP-Services und hybrides GraphRAG nativ auf Ihre Referenzdaten zu. Governance und Berechtigungen werden automatisch am Abfragepunkt durchgesetzt.
📐
Flexible Domänenmodellierung
Visuelle Modellierungswerkzeuge ermöglichen es Ihnen, Referenzdatenschemata zu definieren, die Ihrer Geschäftsrealität entsprechen. Keine starren vordefinierten Strukturen. Passen Sie sich an, während sich Ihre Fachdomäne weiterentwickelt.
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Echtzeit-API-Verteilung
RESTful-APIs mit JSON-LD-Payloads verteilen Referenzdaten unter Data-Governance in Echtzeit an jedes konsumierende System. W3C-RDF-kompatibel für standardbasierte Interoperabilität.
Anwendungsfälle
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Stammdatenmanagement über Unternehmenssysteme hinweg

Vereinen Sie Referenzdaten über ERP, CRM, PIM, DAM, MAM, HR und andere Unternehmenssysteme hinweg. Data Graphs integriert und mappt Datenentitäten und setzt Governance durch, um Konsistenz und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Einzelhändler synchronisieren Produktinformationen nahtlos über E-Commerce, Bestandsführung, Marketing-Assets und Supply-Chain-Systeme hinweg und beseitigen so die Abweichungen, die betriebliche Fehler verursachen.

📦

Produktinformationsmanagement und Analytik

Verwalten Sie Produktkategorien, Attribute, Preisstrukturen, Lieferanteninformationen und Analytik zentral als Referenzdaten unter Data-Governance. Verknüpfen Sie diese mit Produktinhalten und Assets für eine konsistente Auslieferung über jeden Vertriebskanal. Data Graphs gibt Produktteams eine einzige, zuverlässige Grundlage, die jedes nachgelagerte System und jeden KI-Workflow speist.

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Supply-Chain-Referenzdaten

Modellieren Sie Referenzdaten für Lieferanten, Teile, Materialien, Versandrouten und Compliance-Anforderungen in einem einzigen Wissensgraphen. Verfolgen Sie Beziehungen und Abhängigkeiten über mehrstufige Lieferketten hinweg in Echtzeit. Globale Hersteller pflegen umfassende Lieferantennetzwerke unter Data-Governance, die den Betrieb optimieren und Risiken sichtbar machen, bevor sie eintreten.

So funktioniert es

Von fragmentierten Nachschlagevorgängen zu einem Referenzgraphen mit Data-Governance

01

Modellieren Sie Ihre Referenzdatendomäne: Entitäten, Beziehungen, Hierarchien, kontrollierte Vokabulare

02

Übernehmen und mappen Sie Referenzdaten aus bestehenden Unternehmenssystemen per API oder Massenimport

03

Steuern Sie mit Stewardship-Workflows: Freigaben, Versionierung, Audit-Trails, rollenbasierter Zugriff

04

Verteilen Sie Referenzdaten unter Data-Governance über Echtzeit-APIs an konsumierende Systeme

05

KI-Agenten und Copiloten fragen Ihren Referenzgraphen nativ über MCP-Services ab

So schneidet Data Graphs ab

Mehr als herkömmliche MDM-Werkzeuge

Fähigkeit
Data Graphs
Herkömmliches MDM
Tabellenkalkulationen
Generische Datenbanken
Reich vernetztes Datenmodell
Nativer Wissensgraph
Flach/tabellarisch
Keines
Schemaabhängig
KI-Zugriff (MCP/GraphRAG)
Integriert
Nein
Nein
Nein
Klassifikationshierarchien
Graph-native Traversierung
Begrenzt
Manuell
Eigenentwicklung
Governance & Stewardship
Vollständiges RBAC, Audit-Trails
Teilweise
Keines
Manuell
Systemübergreifende Verteilung
Echtzeit-APIs
Batch-Synchronisierung
Manueller Export
Eigene Integration
Domänenflexibilität
Visuelle Modellierung
Starre Schemata
Frei formuliert
Nur Code

Bereit, Ihre Referenzdaten zu vereinen?

Sehen Sie, wie Data Graphs jedem System und jedem KI-Agenten eine einzige Quelle der Wahrheit unter Data-Governance geben kann.