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Der Knowledge Graph ist in drei semantische Schichten gegliedert:

PIM Ontologies Layer: Die oberste Schicht bietet ein semantisches Verständnis der Daten durch die Definition von Beziehungen und Konzepten. In der PIM-Ontologieschicht könnte beispielsweise die Eigenschaft “Temperatur” eines Kühlschranks mit dem Konzept “Maßeinheit” verknüpft sein. Diese Schicht ermöglicht erweiterte Funktionen wie bereichsübergreifende Einblicke, so dass Unternehmen Daten über verschiedene Produktkategorien hinweg analysieren und Muster oder Trends aufdecken können, die in isolierten Datensätzen möglicherweise nicht sichtbar sind. Ein weiterer entscheidender Vorteil ist die flexible Schema-Integration, da die Ontologie-Ebene es dem System ermöglicht, neue Datenquellen und Attribute ohne größere Umgestaltung aufzunehmen. Wenn beispielsweise ein neuer Typ von Smart Appliance mit einzigartigen Eigenschaften eingeführt wird, kann die Ontologieebene diese Daten nahtlos integrieren, wobei die Integrität und Kohärenz des gesamten Wissensgraphen erhalten bleibt.

PIM-Taxonomieschicht: Diese Zwischenschicht kategorisiert und organisiert die Daten in strukturierten Taxonomien, die ähnliche Produkte und Eigenschaften zusammenfassen. Beispielsweise würden Kühlschränke, Fritteusen und Staubsauger unter einer Kategorie “Haushaltsgeräte” mit Unterkategorien für verschiedene Typen und Marken organisiert. Diese Struktur unterstützt verschiedene Anwendungsfälle wie die verbesserte Erstellung von Instanzen, bei der neue Produkteinträge effizienter hinzugefügt werden können, indem sie vordefinierten Kategorien und Attributen folgen. Sie hilft auch bei der Validierung der Instanzen des Wissensgraphen und stellt sicher, dass neue Produktdaten den etablierten Standards und Formaten entsprechen. Darüber hinaus ermöglichen Taxonomien Rückschlüsse, so dass das System auf der Grundlage vorhandener Daten neue Informationen ableiten kann, z. B. Vorschläge für kompatibles Zubehör oder verwandte Produkte. Ein weiterer Vorteil ist die verbesserte Informationssuche, da die Benutzer die Produkte anhand von genau definierten Kategorien und Attributen leichter suchen und filtern können, was die Benutzerfreundlichkeit insgesamt verbessert.

PIM-Datenschicht: Diese Schicht stellt die PIM-Daten anhand des von den PIM-Ontologien vordefinierten Datenmodells und der von den PIM-Taxonomien definierten Taxonomiekonzepte dar. Beispielsweise würde die PIM-Datenschicht für ein Produkt wie einen Kühlschrank detaillierte Spezifikationen wie Modellnummer, Abmessungen, Gewicht, Energieleistung, Fassungsvermögen und Merkmale wie eingebaute Eismaschinen oder intelligente Technologie enthalten. Diese Schicht stellt sicher, dass alle Produktinformationen umfassend erfasst werden, so dass eine umfassende und detaillierte Produktinformation entsteht. Durch die Konsolidierung dieser Daten können Unternehmen sicherstellen, dass sie über eine einzige, konsistente Quelle der Wahrheit für alle Produktdetails verfügen, was für die Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit und -zuverlässigkeit entscheidend ist. Bei den Dateninstanzen in dieser Schicht handelt es sich um tatsächliche Darstellungen, die aus den Ontologien abgeleitet sind und Konzepte aus den Taxonomien wiederverwenden, wodurch Konsistenz und semantischer Reichtum des Datensatzes gewährleistet werden.

Durch die Nutzung dieser drei semantischen Ebenen stellt ein Wissensgraph für PIM-Systeme sicher, dass Produktdaten nicht nur organisiert, sondern auch sinnvoll und anwendbar sind. Dieser Ansatz erleichtert eine bessere Datenverwaltung, verbessert die Fähigkeit, Erkenntnisse abzuleiten, und unterstützt effektivere Entscheidungsprozesse im gesamten Unternehmen.

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