Betriebskontext mit
unternehmensweiter Skalierbarkeit
Graph Studio verbindet alle Datenquellen des Unternehmens, bildet Beziehungen über eine einheitliche Ontologie ab und liefert den semantischen Kontext, den KI-Agenten benötigen, um in jeder Datenmenge präzise zu argumentieren.
Ihre Daten mit Kontext versehen
Daten sind nicht das, was KI-Agenten fehlt. Es ist der Kontext: die Fähigkeit, domänenübergreifend zu denken, Beziehungen zu erkennen und Antworten zu liefern, die auf Fakten zurückzuführen sind.
Ohne diese Ebene wird jede Agentenabfrage zum kostspieligen Ratespiel: Immer neue Schlussfolgerungsschleifen, steigende Token-Kosten und Antworten, denen niemand vollständig vertrauen oder auf die niemand reagieren kann. Graph Studio integriert diese Ebene in Ihre bestehende Dateninfrastruktur, ohne sie zu ersetzen.
Strukturierte und unstrukturierte Daten aus beliebigen Unternehmensquellen ohne Schemabeschränkungen oder Datenmigration erfassen.
Stellen Sie Abhängigkeiten innerhalb der gesamten Unternehmensontologie dar, nicht nur innerhalb einzelner Systeme
Fragen Sie Milliarden von Datenpunkten im Unternehmensmaßstab ab, ohne dass die Leistung beeinträchtigt wird.
Liefern Sie semantisch angereicherten Echtzeitkontext an jedes nachgelagerte KI-Modell und jeden Agenten.
Sicherheit und Governance auf der Graph-Ebene durchsetzen, bevor die Daten eine Anwendung erreichen.
Entwickelt für Probleme, die in einer
konventionellen Datenarchitektur auftreten
Beliebige Daten, beliebiger Umfang, immer bereit
Strukturierte und unstrukturierte Daten befinden sich selten am selben Ort oder sprechen dieselbe Sprache. Graph Studio verarbeitet beide Datentypen ohne Schemavorgabe und verknüpft sie anschließend in einer einheitlichen Ontologie.
- Datenaufnahme aus Data Warehouses, Data Lakes, Dokumenten, OT/IoT-Feeds und Unternehmensanwendungen in einer einzigen Pipeline.
- Milliarden von RDF-Tripeln im Arbeitsspeicher, auf der Festplatte oder virtualisiert verarbeiten.
- Beseitigen Sie Schema-Engpässe, die die herkömmliche Integration verlangsamen.
Geschwindigkeit, die auch bei hohem Unternehmens- volumen Bestand hat
Ad-hoc-Abfragen über domänenübergreifende Datensätze hinweg stoßen an die Grenzen herkömmlicher Datenbanken. Die Graph Lakehouse MPP-Engine ist genau für diese Last ausgelegt.
- Führen Sie vollständig verteilte, massiv parallele Abfragen über den gesamten Unternehmensgraphen aus.
- Horizontale Skalierung mit automatisierter Datenverteilung und Abfrageparallelisierung.
- Bereitstellung auf Kubernetes in der Cloud oder lokal, ohne architektonische Kompromisse bei großer Reichweite.
Kontext für vertretbare KI-Entscheidungen
Ein mit isolierten Daten trainiertes Modell liefert Antworten, denen niemand vollständig vertrauen oder die niemand nachvollziehen kann. Graph Studio stellt die Ontologie-Ebene bereit, die jeder KI-Ausgabe einen überprüfbaren Kontext verleiht.
- Reichern Sie jeden Datenpunkt mit semantischen Beziehungen an, bevor dieser ein Modell oder einen Agenten erreicht.
- Den Kontext nahezu in Echtzeit aktualisieren, damit Modelle vom aktuellen Zustand und nicht von veralteten Momentaufnahmen ausgehen.
- Verfolgen Sie jede Schlussfolgerung zurück zu den Quelldaten und den Beziehungen, die sie hervorgebracht haben.
Governance integriert in den Graphen
Zugriffskontrolle und Sicherheitsvorkehrungen auf Anwendungsebene können umgangen werden. Auf der Graphebene ist dies nicht möglich.
- Wenden Sie Metadatenmanagement, Datenprofilierung und Zugriffskontrollen direkt im Wissensgraphen an.
- Verwalten Sie Ontologieversionen mit vollständigen Prüfprotokollen für jede Transformation und Inferenz.
- Anbindung an bestehende Governance-Frameworks ohne Neuaufbau von Datenpipelines
Häufig gestellte Fragen
Lässt sich Graph Studio mit unseren bestehenden Systemen verbinden?
Ja, und es ist keine Datenmigration oder -konsolidierung vor Beginn der Datenerfassung erforderlich. Graph Studio verbindet sich über direkte Verbindungen mit Data Warehouses, relationalen Datenbanken, Data Lakes, Dokumenten, OT/IoT-Feeds und Unternehmensanwendungen. Ihre Daten bleiben an ihrem ursprünglichen Speicherort. Der Graph verbindet sie und ermöglicht domänenübergreifende Abfragen.
Wie schlägt sich Graph Studio bei der Größenordnung, in der unser Unternehmen arbeitet?
Die Lakehouse MPP-Engine verarbeitet Hunderte von Milliarden RDF-Tripel in einer vollständig verteilten Architektur. Automatisiertes Sharding und Abfrageparallelisierung gewährleisten eine gleichbleibende Performance auch bei steigendem Datenvolumen. Die Engine lässt sich auf Kubernetes, in der Cloud oder On-Premises bereitstellen und horizontal durch Hinzufügen von Knoten skalieren.
Wie hängt das mit der KI-Entwicklung zusammen? Mendix Plattform?
Graph Studio ist die Kontextinfrastruktur, die AI Studio Aufbauend auf diesem Wissensgraphen greifen Modelle und Agenten, die über AI Studio bereitgestellt werden, direkt darauf zu und schließen so auf das vollständige operative Bild des Unternehmens anstatt nur auf einen Ausschnitt. Insbesondere für KI-Agenten gilt: Ohne Wissensgraph muss ein Agent jede Entitätsbeziehung und Namenskonsistenz von Grund auf neu auflösen, was die Anzahl der Schlussfolgerungsiterationen und die Tokenkosten erhöht. Mit dem Wissensgraphen folgt der Agent der Ontologie und findet die Antwort in einem Bruchteil der benötigten Schritte.
Wie handhabt Graph Studio Sicherheit und Datenverwaltung?
Mit einem mehrschichtigen Modell, das speziell für regulierte Unternehmensumgebungen entwickelt wurde. Die rollenbasierte Zugriffskontrolle arbeitet auf Graphmart- und Schichtebene. Attribut- und richtlinienbasierte Kontrollen wenden detaillierte Regeln an, die auf Datenklassifizierung, Region oder Sensibilität basieren. Jede Abfrage, jeder Datenzugriff und jede Transformation wird zur Gewährleistung der Compliance protokolliert. Die Integration von Unternehmensidentitäten unterstützt Single Sign-On und föderierte Authentifizierung. Sicherheit ist in die Architektur integriert und wird nicht nachträglich hinzugefügt.