Beratung
Knowledge Graph – Unternehmenswissen vernetzen und Datensilos auflösen
Wir beraten Sie bei der Einführung von Knowledge Graphen und helfen Ihnen, Informationen aus unterschiedlichen Systemen, Datenquellen und Abteilungen in einer strukturierten Wissensbasis zu vernetzen – für mehr Transparenz, bessere Entscheidungen und intelligente Anwendungen.
Viele Unternehmen verfügen über große Mengen an Produkt- und Serviceinformationen, doch sie liegen in unterschiedlichen Systemen und Abteilungen verteilt. Ersatzteil- und Produktdaten in PIM- oder ERP-Systemen, Entwicklungsinformationen im PLM, Servicewissen in Supportsystemen oder Dokumentationen in Redaktionssystemen.
Diese Informationen stehen selten im Zusammenhang zueinander. Für Mitarbeitende im Service, Vertrieb oder in der Entwicklung bedeutet das: Sie müssen Informationen aus mehreren Quellen zusammensuchen, Zusammenhänge bleiben verborgen und digitale Anwendungen wie KI-Assistenten oder intelligente Suche können ihr Potenzial nicht ausschöpfen.
Mit der Beratung und Umsetzung eines Knowledge Graph (dt. Wissensgraphen) begleiten wir Sie auf dem Weg, Datensilos aufzulösen, Informationen intelligent zu vernetzen und ein strukturiertes Informationsmanagement einzuführen.
Mehrwerte im Einsatz
Knowledge Graphs für vernetztes Wissen, bessere Entscheidungen und effiziente Prozesse
Ein Knowledge Graph verbindet Informationen aus unterschiedlichen Quellen und macht ihre Zusammenhänge nutzbar. So entsteht eine konsistente Wissensbasis für alle Bereiche im Produktlebenszyklus von Service über Produktmanagement bis hin zu Redaktion und Vertrieb.
Unsere Beratung im Detail
Unser Vorgehen, um einen Knowledge Graph erfolgreich einzuführen
Bei der Implementierung eines semantischen Netzwerks geht es nicht mehr um die Frage, ob Sie Ihre wertvollen Informationen vernetzen wollen – die Vision ist gesetzt und die Unternehmensreife ist definiert. Es geht darum, wie die strategische Umsetzung aussehen wird.
Wir unterstützen Sie dabei, ein belastbares Konzept zu entwickeln, das sowohl Ihre Datenlandschaft als auch Ihre strategischen Ziele berücksichtigt – und dieses schließlich umzusetzen.
01Datenanalyse und Konzeption
Wir analysieren Ihre Datenlandschaft, Informationsflüsse und bestehenden Strukturen. Einbezogen werden, welche Datenquellen im Unternehmen existieren (z. B. ERP, PLM, DMS, CRM, Wissensdatenbanken, technische Dokumentation, Support-Systeme), welche Formate und Strukturen sie haben (z. B. XML, JSON, CSV, relationale Datenbanken, proprietäre Formate) und wo Redundanzen, Brüche oder Datensilos bestehen.
Zudem prüfen wir, wie vorhandene Taxonomien, Metadaten und Ontologien genutzt oder erweitert werden können. Das Ergebnis ist eine semantische und technische Architektur, auf der Ihr Knowledge-Graph-Projekt aufbauen kann.
02Knowledge Graph Use Cases entwickeln
Wir definieren gemeinsam die strategischen Ziele, Schlüsselergebnisse und die wichtigsten Anwendungsfälle für Ihren Einsatz von Knowledge Graphs. Dabei legen wir fest, welche Informationen und Abteilungen einbezogen werden, und definieren messbare Erfolgskriterien. Hierfür nutzen wir zum Beispiel die agile Managementmethode „Objectives and Key Results“ (OKR).
03Praxisnahe Einführung dank PoC
Unser Beratungsansatz verbindet strategische Planung idealerweise mit einem praxisnahen Start: Ein Proof of Concept (PoC) mit echten Daten macht das Potenzial einer solchen Wissenspräsentation unmittelbar sichtbar und legt die Basis für Skalierung.
Der Umfang des PoC ist klar begrenzt – zum Beispiel ein einzelnes Produkt oder eine ausgewählte Informationsdomäne mit einer begrenzten Anzahl an Datenpunkten. Dadurch erhalten Sie schnell einen Eindruck von zentralen Vorteilen eines Knowledge Graph: Zusammenhänge werden sichtbar, Daten aus verschiedenen Systemen lassen sich bereits vernetzen und die Projektidee lässt sich intern überzeugend kommunizieren.
04Wissensmodellierung
Wir analysieren die relevanten Datenquellen und Metadaten. Darauf aufbauend entwickeln wir das Wissensmodell (Taxonomie, Thesaurus, Ontologie), dass die Daten miteinander verknüpft und die Beziehungen transparent macht. Dieses Modell bildet die Grundlage für eine spätere, skalierbare Umsetzung.
05Roadmap für die Skalierung
Der PoC liefert nicht nur Ergebnisse, sondern auch Erkenntnisse für die Hochskalierung des Projekts. Auf Basis des kleinen Projekts erstellen wir eine Roadmap für den Rollout, inklusive Systemauswahl, Integration weiterer Datenquellen und Vorbereitung für unternehmensweite Nutzung.
Ergebnisse
Ziele unserer praxisnahen Knowledge-Graph-Beratung
Entwicklung eines belastbaren Konzepts, das Ihre aktuelle Datenlandschaft und strategischen Ziele berücksichtigt
Definition relevanter Use Cases und messbarer Erfolgskriterien
Exemplarische Umsetzung eines Wissensmodells als skalierbaren PoC mit echten Daten
Fundament für skalierbare KI-Anwendungen
Ableitung einer Roadmap mit Handlungs- und Systemempfehlungen
Unterstützung bei der internen Kommunikation und Vermarktung des Projekts
Video
TOPIX | Was sind Wissensgraphen
In diesem Video erklärt Karsten Schrempp anschaulich, was ein Knowledge Graph ist, wie diese Technologie funktioniert und warum sie für intelligentes Informationsmanagement so wichtig ist.
Mit TOPIX in a minute bieten wir Ihnen Einblicke in interessante Themen rund um die intelligente Informationsbereitstellung in der Technischen Kommunikation.
Topix
Knowledge Graph kurz erklärt
Artikel
Wissensgraphen für Unternehmen
In unserem Artikel erfahren Sie mehr über Wissensgraphen, ihren Einsatz und den Nutzen, den ein semantisches Wissensnetzwerk für die Produktkommunikation hat.
Whitepaper
Schritt für Schritt zum Wissensgraphen
Dieses Whitepaper erläutert am Beispiel eines Pumpenherstellers, wie wir Produktwissen in Tabellen zu vernetzten Informationen in einen Wissensgraphen überführen.
Whitepaper
Zentrales Wissen für Service und Vertrieb
Im Whitepaper zeigen wir Ihnen anhand von zwei praxisnahen Use Cases, wie die digitale Bereitstellung von Informationen in einer intelligenten Wissensplattform aussieht.
FAQ
Häufige Fragen zum Einsatz eines Knowledge Graphs
Wie umfangreich ist ein Knowledge-Graph-Projekt?
Der Umfang eines Knowledge-Graph-Projekts hängt stark davon ab, welche Ziele Sie verfolgen, welche Anwendungsfälle im Fokus stehen und in welchen Bereichen des Unternehmens der Knowledge Graph eingesetzt werden soll.
Ein Projekt kann bewusst klein starten – etwa mit einem klar abgegrenzten Proof of Concept (PoC) für einen spezifischen Anwendungsfall oder eine einzelne Informationsdomäne – und anschließend schrittweise erweitert werden. Entscheidend ist nicht die Größe zu Beginn, sondern eine klare Zielsetzung und ein skalierbarer Ansatz.
Wie lange dauert ein Proof of Concept?
Die Dauer eines Proof of Concept hängt maßgeblich von den verfügbaren Ressourcen und der Zusammenarbeit auf Kundenseite ab. Bei enger, fokussierter Zusammenarbeit und der Nutzung einer Betriebsumgebung kann ein PoC in etwa 3 Monaten umgesetzt werden. Wenn Abstimmungen oder technische Voraussetzungen mehr Zeit in Anspruch nehmen, kann sich die Laufzeit auf bis zu 6 Monate verlängern.
Ziel des PoC ist es, mit realen Daten schnell sichtbare Ergebnisse zu erzielen und das Potenzial eines Knowledge Graph nachvollziehbar zu machen.
Welche Datenquellen können durch einen Knowledge Graph verbunden werden?
Ein Knowledge Graph ist grundsätzlich technologieoffen und kann alle relevanten Datenquellen miteinander verknüpfen.
In der Praxis werden häufig Systeme wie CCMS, ERP, PIM, Ersatzteildatenbanken sowie weitere Autoren-, Media- oder Content-Systeme (z. B. MAM, DAM) integriert.
Entscheidend ist nicht das einzelne System, sondern die Fähigkeit, Informationen aus unterschiedlichen Quellen in einer gemeinsamen semantischen Struktur zusammenzuführen und miteinander in Beziehung zu setzen.
Welche Voraussetzungen müssen wir als Unternehmen erfüllen, um einen Wissensgraphen zu implementieren?
Eine zentrale Voraussetzung ist das klare Ziel, Informationen aus verschiedenen Quellen zielgerichtet und kontextbezogen für Nutzer bereitstellen zu wollen. Darüber hinaus sollte das Unternehmen einer Digitalisierungsstrategie folgen, Wissensmanagement als strategisches Thema verstehen und semantische Methoden als wichtiges Fundament – ergänzend zu KI – berücksichtigen.
Perfekte Daten sind dabei keine Voraussetzung. Wichtiger ist die Bereitschaft, bestehende Strukturen zu analysieren und schrittweise zu verbessern.
Welche internen Rollen sollten bei uns für so ein Knowledge-Graph-Projekt beteiligt sein?
Ein erfolgreiches Knowledge-Graph-Projekt ist interdisziplinär angelegt. Typischerweise sind folgende Rollen beteiligt: Informationsbereitsteller (z. B. aus Redaktion, Service, Produktmanagement), Informationsarchitekten, Enterprise- bzw. Solution-Architekten und fachliche Nutzer der späteren Anwendungen.
Diese Kombination stellt sicher, dass sowohl fachliche Anforderungen als auch technische Umsetzung und Nutzerperspektive berücksichtigt werden.
Wie können wir mit unserem Knowledge-Graph-Projekt starten?
Der sinnvollste Einstieg ist ein klar abgegrenzter, zielorientierter Proof of Concept (PoC). Dabei wird ein konkreter Anwendungsfall mit echten Daten umgesetzt, zum Beispiel für ein Produkt, eine Informationsdomäne oder einen bestimmten Use Case.
So lassen sich schnell Mehrwerte sichtbar machen, interne Akzeptanz schaffen und eine fundierte Grundlage für die spätere Skalierung entwickeln.
Ihre Frage ist nicht dabei?
Wir beantworten alle offenen Punkte gerne persönlich und unverbindlich.
Ansprechpartner
Unser Experte für Knowledge Graphs
Karsten Schrempp