Warum ein Knowledge Graph + MCP Server einen traditionellen Datenkatalog übertrifft

Wie viel Zeit Ihres Tages verbringen Sie als Datenanalyst tatsächlich Daten zu analysieren? Und wie viel Zeit verbringt man damit, zwischen verschiedenen Registerkarten hin- und herzuschalten, um den richtigen Datensatz zu finden oder jemanden zu fragen: "Hey, was bedeutet cust_ltv_rtn bedeutet?"

Dieser frustrierende Kreislauf entsteht, weil die Tools, auf die Ihr Team angewiesen ist, nicht miteinander kommunizieren. Auf der einen Seite haben Sie KI-Assistenten wie Claude und ChatGPT, die sich hervorragend für Brainstorming und schnelle Analysen eignen. Auf der anderen Seite haben Sie einen statischen Datenkatalog, der alle wichtigen Definitionen und den Kontext für Ihre Daten enthält.

Was wäre, wenn sie miteinander verbunden werden könnten? Durch die Kombination zweier Schlüsseltechnologien ist dies nun möglich.

• Die erste ist ein Wissensgrafikder wie eine intelligente, vernetzte Karte Ihrer gesamten Datenlandschaft wirkt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Katalogen, die sich auf relationale Datenbanken stützen und Sie zwingen, komplexe Verknüpfungen zu erstellen, nur um zu sehen, wie die Daten miteinander verbunden sind, speichert ein Wissensdiagramm die Beziehungen als einen Kernbestandteil der Daten selbst. Das macht es unglaublich schnell und intuitiv, die Verbindungen zwischen Ihren Geschäftsbegriffen, Metriken und den zugrunde liegenden Tabellen zu verstehen.

• Der zweite ist ein MCP-Server (Model Context Protocol), der als sichere Brücke zwischen Ihrem KI-Assistenten und Ihrem Datenkatalog fungiert. Er stellt der KI eine Reihe spezifischer Tools zur Verfügung, wie z. B. die Möglichkeit, eine semantische Suche im Geschäftsglossar durchzuführen oder die Beziehungen eines Datensatzsofort abzubilden, so dass die Benutzer wichtigen Kontext aus dem Katalog direkt in ihren Konversations-Workflow ziehen können.

Die semantische Suche ist eine Methode, die über den einfachen Abgleich von Schlüsselwörtern hinausgeht und die Absicht und kontextuelle Bedeutung der Anfrage eines Nutzerinterpretiert. Indem sie die Beziehungen zwischen Wörtern und Konzepten versteht, liefert sie relevantere und präzisere Ergebnisse, die dem entsprechen, was der Nutzer wirklich sucht.

Hier eine kurze Demo , um zu verstehen, wie eine wissensgraphengestützte Plattform KI-Assistenten in die Lage versetzt, zuverlässige Ergebnisse zu erzielen:

Dadurch wird Ihr Katalog von einer passiven Bibliothek zu einem aktiven, intelligenten Partner in Ihrer Analyse, der ihn interessanter und nützlicher macht. Hier sind fünf Gründe, warum dieser Ansatz traditionelle Kataloge alt aussehen lässt:

1. Es verwandelt Ihren Katalog von einem passiven Lager zu einem aktiven Informationspartner

Herkömmliche Datenkataloge sind im Grunde genommen statisch. Sie sind Datenbanken von Metadaten , die Sie proaktiv durchsuchen müssen. Die Actian Data Intelligence Platform, angetrieben durch den MCP Server und den Knowledge Graph, aktiviert Ihre Metadaten und bringt sie direkt in die Konversationswerkzeuge, wo die Arbeit stattfindet.

Wenn ein Nutzer im Chat eine Frage stellt, nutzt der KI-Assistent die Tools des MCP Servers, um den Datenkatalog Anfrage . Da der Datenkatalog auf dem Wissensgraphen aufbaut, der von Haus aus Datenbeziehungen und Geschäftskontext versteht, liefert er eine schnellere und intelligentere Antwort als ein herkömmlicher Katalog. Diese Antwort wird direkt in die Konversation des Nutzerzurückgespielt.

Ihr Katalog dient nicht mehr nur als Aufzeichnung , sondern nimmt aktiv an der Analyse teil und wird zu einem wesentlichen Bestandteil Ihrer Agentic AI-Strategie, indem er genau dann die richtigen Informationen liefert, wenn sie benötigt werden.

2. Es beseitigt das "Kontextwechseln" und stellt die Teamdynamik wieder her.

Produktivität bei der Datenanalyse ist eine Frage der Dynamik. Der Kontextwechsel zwischen einer KI-Konversation und der Katalogschnittstelle ist ein Schwungkraftkiller.

Stellen Sie sich einen ESG-Analysten vor, der einen regulatorischen Bericht erstellt. In seinem Claude-Gespräch kann er nun fragen:

• "Wie definiert unsere Organisation den KPI Lost Time Incident Rate?"

• Gefolgt von: "Finde Datensätze, in denen ich diesen KPI verfolgen kann".

Der MCP-Server holt sich diese Informationen sofort aus dem Katalog und präsentiert sie im Chat. Es gibt keine neuen Registerkarten, keine verlorenen Gedankengänge. Indem Sie diese Reibungsverluste beseitigen, beschleunigen Sie die Geschwindigkeit und Qualität der Analyse erheblich und ermöglichen es Ihrem Team, sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen zu konzentrieren, anstatt nach Definitionen zu suchen.

3. Es liefert echtes semantisches Verständnis, nicht nur Stichwortübereinstimmung

Hier ist es wichtig, dass ein Wissensdiagramm als Grundlage wirklich auszahlt. Während andere Kataloge eine einfache Stichwortsuche durchführen können, nutzt der Actian MCP Server den Wissensgraphen für eine echte semantische Suche.

Wenn ein Nutzer nach "Umsatz" sucht, erhält er nicht nur Ergebnisse für "Umsatz". Er erhält konzeptionell verwandte Begriffe wie "Einkommen", "Umsatz", "Bruttogewinn" und "Abrechnung" - weil der Wissensgraph die Bedeutung und die Beziehung zwischen diesen Konzepten versteht, nicht nur die Wörter selbst. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die Benutzer den gesamten Kontext des Geschäftsvokabulars erkennen und wichtige Zusammenhänge aufdecken, die sie sonst vielleicht übersehen hätten.

4. Komplexe Datenbeziehungen werden sofort verknüpft

Wie ist der Kunde Tabelle verbunden mit Bestellungenund Transaktionen? Um diese Frage in einem herkömmlichen Katalog zu beantworten, muss man sich oft durch mehrere Bildschirme klicken, das Datenmodell verstehen und SQL-Abfragen mit komplexen Joins schreiben.

Die Website get-data-model Tool innerhalb des Actian MCP Servers macht dies mühelos möglich. Durch die Abfrage der relationalen Abhängigkeiten des Wissensgraphen kann ein Nutzer die Datenbeziehungen sofort erkennen. Diese Fähigkeit ist von entscheidender Bedeutung für die Erstellung präziser Analysemodelle im Gesundheitswesen bis hin zum Verständnis des komplexen Kundenverhaltens im E-Commerce.

5. Es schafft die Grundlage für eine skalierbare KI-Strategie mit Agenten

Viele Unternehmen befinden sich noch in der Anfangsphase der Einführung von KI-Assistenten. Dies ist der perfekte Zeitpunkt, um diese Technologie zu implementieren. Damit schaffen Sie die Grundlage für eine skalierbar und vor allem geregelte Daten für eine Agentic AI-Strategie.

Sie stellen sicher, dass Ihre Teams, die sich zunehmend auf KI verlassen, vom ersten Tag an einen direkten Draht zu vertrauenswürdigen, gut verstandenen Daten haben. Sie maximieren den ROI Ihrer Investitionen in Datenkatalog und die KI-Plattform, indem Sie eine leistungsstarke Feedbackschleife schaffen: Die KI treibt die Nutzung des Katalogs an, und der Katalog liefert den vertrauenswürdigen, kontextbezogenen Treibstoff für die KI. Dies versetzt Ihr Unternehmen in die Lage, sicher und effektiv in das neue Zeitalter der KI-gesteuerten Unternehmensintelligenz einzutreten.

Gute Datenqualität ist immer noch wichtig

Bei jeder KI-gestützten Plattform hängt die Qualität des Outputs von der Qualität des Inputs ab. Der Actian MCP Server[Link zur Actian MCP Server Fähigkeitsseite] kann nur den zugehörigen Kontext, die Geschäftsdefinitionen und die technischen Details, die in Ihrem Datenkatalog vorhanden sind, anzeigen.

Diese Integration identifiziert schnell die wertvollsten und am häufigsten genutzten Teile Ihres Datenökosystems und liefert einen klaren, bedarfsgesteuerten Business Case für die Priorisierung Ihrer Kuratierungsbemühungen dort, wo sie die größte Wirkung haben.

Ein Datenkatalog ist nicht mehr nur ein passives Lager von Informationen. Er muss als aktiver, intelligenter und kommunikativer Kern Ihrer Datenstrategie dienen. Herkömmliche Kataloge behandeln Metadaten als statische, passive Dokumentation und bieten nicht den dynamischen Kontext, die Herkunft und das Vertrauen, das autonome KI-Agenten benötigen, um zuverlässige Entscheidungen zu treffen. Dies erfordert eine Umstellung auf Datenintelligenz, bei der Metadaten zu einer aktiven, operativen Struktur werden, die Daten kontinuierlich mit entscheidendem Kontext über ihre Qualität, Verwendung und geschäftliche Bedeutung anreichert.

Sind Sie bereit, Ihre Daten zu aktivieren und das Kontext-Switching für immer abzuschaffen? 

Kontaktieren Sie uns für eine Demo.

Über Kunal Shah

Kunal Shah ist Director of Product Marketing für Data Intelligence und Beobachtbarkeit. Er ist ein ehemaliger Software-Ingenieur, der sich nun auf Go-to-Market-Strategien und Produktwachstum spezialisiert hat. In der Vergangenheit hatte er leitende Positionen im Produktmarketing und in der Technologieimplementierung inne und baute dabei sein Fachwissen in den Bereichen Edge AI, IoT, Data Engineering, Data Science und AI/ML-basierte SaaS- und On-Premise-Lösungen für Unternehmen auf. Akademisch gesehen hat Kunal einen MBA von der Duke University, einen Master in MIS von der Texas A&M University und einen Bachelor in Engineering von der University of Mumbai.