Federated Knowledge Graph: Das fehlende Glied in Ihrer Datenstrategie

Wenn es um die Nutzung von Daten geht, strebt jedes Unternehmen das gleiche Ziel an: schnell die richtigen Daten zu finden und darauf zuzugreifen und sich darauf zu verlassen, dass sie korrekt sind. Das klingt nach einem Prozess, der einfach sein sollte, aber allzu oft ist das nicht der Fall.

Ein föderierter Wissensgraph bietet einen Mehrwert für jeden Nutzer und macht Daten leicht zugänglich, vertrauenswürdig und nutzbar. Jeder Geschäftsbereich erhält seine eigene Sicht auf das gesamte Datenuniversum Ihres Unternehmens, ohne dass Beständigkeit, Sicherheit oder Zusammenarbeit beeinträchtigt werden. Es ist leistungsfähig. Sie ist flexibel. Und sie ermöglicht eine intelligentere, sicherere und schnellere Entscheidungsfindung in Ihrem gesamten Unternehmen, indem sie den Zugriff auf die richtigen Daten erleichtert.

Was ist ein Federated Knowledge Graph?

Im "Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2024" stellt Gartner fest, dass die beiden größten Treiber des Zyklus KI-Engineering und Wissensgraphen sind. "Wissensgraphen sind maschinenlesbare Darstellungen der physischen und digitalen Welt", so Gartner. "Sie erfassen Informationen in einem visuell intuitiven Format und sind dennoch in der Lage, komplexe Beziehungen darzustellen. Noch wichtiger ist, dass sie eine verlässliche Logik und erklärbare Argumentation bieten (im Gegensatz zu den fehlbaren, aber leistungsstarken prädiktiven Funktionen von GenAI)."

Sie können sich einen föderierten Wissensgraphen als die interne Google-Suchmaschine für Daten in Ihrem Unternehmen vorstellen, nur intelligenter. Bei Actian definieren wir den Wissensgraphen als eine Datenstruktur, die ein Wissensuniversum durch eine Sammlung von miteinander verknüpften Konzepten, Entitäten, Beziehungen und Ereignissen darstellt. Durch die Verknüpfung semantischer Metadaten gibt ein föderierter Wissensgraph den Daten einen Kontext und bietet ein zuverlässiges Framework für Datenintegration, Daten-Discovery und Governance.

Durch die Verwendung eines föderierten Wissensgraphen Nutzen Sie von einer dynamischen, vernetzten Sicht Ihrer Metadaten , die die tatsächliche Arbeitsweise Ihres Unternehmens widerspiegelt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenkatalogen, die ein starres, statisches Metamodell vorgeben, das im Wesentlichen eine vorgefasste Idee davon ist, wie Ihr Unternehmen strukturiert sein sollte, entwickelt sich ein föderierter Wissensgraph mit Ihrem Unternehmen und kann so gestaltet werden, dass er der einzigartigen und realen Struktur Ihres Unternehmens entspricht.

Jeder Bereich innerhalb Ihres Unternehmens, z. B. Marketing, Finanzen und Produktentwicklung, kann seinen eigenen lokalisierten Wissensgraphen pflegen, der seine spezifische Sprache, Arbeitsabläufe und Standards widerspiegelt. Diese "Untergraphen" sind miteinander verbunden und ermöglichen es den Benutzern, Daten im gesamten Unternehmen zu entdecken und zu nutzen, während sie gleichzeitig über die Autonomie des Bereichs verfügen.

Mit anderen Worten: Es handelt sich um ein modernes System, das die Arbeitsweise Ihrer Teams berücksichtigt und gleichzeitig sicherstellt, dass die Datenprodukte Ihres Unternehmens auffindbar, zugänglich und in großem Umfang nutzbar sind.

Warum traditionelle Datenkataloge nicht effektiv sind

Viele ältere Datenplattformen verwenden zentralisierte Verwaltungsmodelle und monolithische Architekturen, die die Flexibilität und Scalability einschränken. Diese Ansätze erfordern starre Strukturen, strenge und manchmal langwierige Genehmigungsprozesse und zentrales Dateneigentum.

Diese Modelle erfordern in der Regel, dass Unternehmen ihre Daten umstrukturieren, um sie an die Technologie anzupassen, und nicht umgekehrt. Das führt zu vielen Nachteilen, wie zum Beispiel:

• Niedrige Akzeptanzraten. Die Nutzer verstehen ein System nicht, das ihre tägliche Realität nicht widerspiegelt, und vertrauen ihm nicht, so dass sie die Plattform nicht nutzen oder vollständig optimieren.
• Daten sind unzusammenhängend. Geschäftsbereiche sind gezwungen, eine Datensprache zu sprechen, die nicht mit ihrer eigenen übereinstimmt, was zu Verwirrung führt und die Zusammenarbeit einschränkt.
• Kostspielige Verzögerungen. Selbst geringfügige Änderungen, wie die Aktualisierung von Datendefinitionen, das Hinzufügen neuer Quellen oder die Anpassung an sich verändernde Geschäftsanforderungen, sind zeitaufwändig und teuer.

Und das Schlimmste daran? Diese statischen Systeme beschreiben oft eine Version Ihres Unternehmens, die in der Realität nicht existiert, sodass die Teams Entscheidungen auf der Grundlage veralteter oder irrelevanter Darstellungen der tatsächlichen Arbeitsweise Ihres Unternehmens treffen müssen.

Warum ein föderaler Ansatz besser funktioniert

Ein föderierter Wissensgraph stellt das traditionelle, statische Modell auf den Kopf. Es ermöglicht eine natürlichere, menschenzentrierte Art der Arbeit mit Daten. Anstatt Teams in eine Einheitsstruktur zu zwingen, kann jeder Bereich:

• Definition einer eigenen Terminologie, von KPIs und Governance-Richtlinien.
• Einen eigenen Datenkatalog und Metadaten pflegen.
• Datenprodukte unter Verwendung ihrer eigenen Standards erstellen.
• Nahtloser Datenaustausch durch geregelte Datenverträge.

Der föderierte Wissensgraph, der die Actian Data Intelligence Platform antreibt, liefert zum Beispiel umfassende, detaillierte und kontextbezogene Suchergebnisse. Er verschafft Ihnen Transparenz und ein detailliertes Verständnis Ihrer Datenlandschaft. Darüber hinaus identifiziert, klassifiziert und verfolgt sie Daten automatisch auf der Grundlage von Kontextfaktoren und ordnet Ihre Datenprodukte Schlüsselkonzepten zu, um sie leicht auffindbar und zugänglich zu machen.

Wie sieht nun ein föderierter Wissensgraph in der Praxis aus? Hier sind ein paar Beispiele:

• Compliance-Teams definieren Richtlinien für sensible Daten in ihrem Knowledge Graph, während klinische Teams ihre eigenen operativen Datenprodukte kuratieren. Die beiden können Informationen sicher über geregelte Verträge austauschen, ohne den Datenschutz oder die Integrität zu gefährden.
• Das Marketingteam definiert Begriffe und Kundensegmente in seinem Geschäftsglossar für eine neue Kampagne, während das Finanzteam Umsatz- und Margenkennzahlen definiert. Jeder Bereich behält sein eigenes Bedeutungsuniversum für Daten bei, doch das föderierte Diagramm verbindet die Punkte für Berichte und Empfehlungen der Geschäftsleitung.
• Verschiedene Abteilungen wie Risiko, Audit und Vertrieb haben jeweils ihre eigene Sicht auf wichtige Daten. Der föderierte Wissensgraph gewährleistet die Rückverfolgbarkeit und die Datenabfolge für die Einhaltung von Vorschriften und ermöglicht gleichzeitig eine agile Datenexploration und Produktempfehlungen für Vertriebsteams.

Dezentralisiertes Datenmanagement kann dennoch zu unternehmensweiter Harmonie führen, wenn es durch die richtige Technologie unterstützt wird. Ein moderner föderierter Wissensgraph bietet eine intelligentere Möglichkeit, Teams aufeinander abzustimmen, liefert schneller zuverlässige Datenprodukte und fördert greifbare Geschäftsergebnisse.

Unterstützung der Datenintelligenz in der KI-Ära

Der föderierte Wissensgraph ist mehr als ein Werkzeug für den heutigen Datenbedarf. Wie unser Chief Evangelist Ole Olesen-Bagneux in einem kurzen Video erklärt, ist unser föderierter Wissensgraph eine ontologische Schatzkammer für generative und agentenbasierte KI.

Da er umfangreiche Metadaten und Beziehungen über Domänen hinweg erfasst, bietet der Wissensgraph die perfekte Grundlage für:

• Intelligente, kontextabhängige Empfehlungen.
• Verbesserte semantische Suche in Geschäftsglossaren.
• Bessere Erklärbarkeit und Transparenz der Ergebnisse.
• Ermöglichung einer modernen Data Governance.
• Eine ganzheitliche Sicht der Daten für ein besseres Verständnis und eine Optimierung.

In einer Welt, in der die Bereitschaft von der Qualität Ihrer Metadaten abhängt, ist ein föderierter Wissensgraph Ihr bestes strategisches Kapital. Und das ist ein Bereich, in dem Actian helfen kann. Die Actian Data Intelligence Platform basiert auf einem föderierten Wissensgraphen, der die Skalierung der unternehmensweiten Governance und die Befähigung der Geschäftsanwender einfach und intuitiv macht.

Wenn Sie Ihre Datenstrategie modernisieren und Ihre Migration zur Bereitschaft beschleunigen wollen, implementieren Sie nicht einfach einen weiteren Datenkatalog. Föderieren Sie Ihr Wissen. Machen Sie noch heute eine Produkttour und erleben Sie Datenintelligenz auf Basis eines föderierten Wissensgraphen.

Über Dee Radh

Als Senior Director of Product Marketing leitet Dee Radh das Produktmarketing bei Actian. Zuvor hatte sie leitende PMM-Positionen bei Talend und Formstack inne. Dee hat 100% ihrer Karriere damit verbracht, Technologieprodukte auf den Markt zu bringen. Ihre Expertise liegt in der Entwicklung strategischer Erzählungen und einer differenzierten Positionierung für eine effektive GTM. Neben einem Postgraduierten-Diplom der Universität von Toronto hat Dee Zertifizierungen des Pragmatic Institute, der Product Marketing Alliance und von Reforge erworben. Dee arbeitet von Toronto, Kanada aus.