Graphentechnologie: Anwendungsfälle und Praxisbeispiele von Graphdatenbanken
Künstliche Intelligenz (AI) spielt mittlerweile in fast allen Branchen eine entscheidende Rolle - und das nicht erst seit ChatGPT, Copilot, Gemini und Co. Unternehmen erwarten heute immer mehr von ihren AI-Initiativen - sei es in Form von prädiktiven Einblicken, betrieblicher Effizienz oder verbesserten Kundenerlebnissen. Die Graphentechnologie erweist sich dabei als entscheidender Erfolgsfaktor.
Und das nicht nur für Technologiegiganten: Vorausschauende Unternehmen unterschiedlicher Branchen nutzen Graphen, um geschäftskritische Anwendungen zu unterstützen. Indem sie Daten anhand ihrer Beziehungen untereinander organisieren, liefern Graphdatenbanken die Grundlage dafür, dass Künstliche Intelligenz sinnvolle Erkenntnisse liefern kann.
Die Graphentechnologie geht jedoch weit über die Organisation von Daten hinaus: Sie bildet die Grundlage für moderne datengetriebene Innovationen. Ob im Einzelhandel, bei der Optimierung von Lieferketten, bei der Betrugserkennung oder im Wissensmanagement - Knowledge Graphs, Graphdatenbanken und die dahinterstehende Graphentechnologie ermöglichen es Unternehmen, aus Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen, Prozesse zu optimieren und sich auf die Herausforderungen einer datengetriebenen Zukunft vorzubereiten. Sie sind damit nicht nur ein technisches Werkzeug, sondern eine strategische Notwendigkeit für Unternehmen, die ihre Daten intelligent nutzen wollen. Die folgenden Praxisbeispiele aus verschiedenen Branchen verdeutlichen dies.
Optimierung von Lieferketten
Die effiziente Verwaltung einer komplexen Lieferkette erfordert einen Echtzeit-Überblick über alle beteiligten Faktoren - Lieferanten, Distributoren, Lagerbestände und Transportwege. Graphdatenbanken können in der Supply Chain eine große Hilfe sein, wie das folgende Beispiel unseres Partners Neo4j zeigt:
Ein Automobilhersteller verfolgte das Ziel, Kund:innen die Möglichkeit zu bieten, Fahrzeuge an jedem Punkt der Lieferkette zu erwerben - sei es direkt beim Händler, während des Transports oder noch in der Produktion. Hierfür nutzte der Hersteller eine Graphdatenbank, um das gesamte Ökosystem aus Lieferanten, Lieferungen und Kundenaufträgen abzubilden. Durch die Visualisierung der Beziehungen zwischen den Elementen konnte das Unternehmen Engpässe sofort erkennen und die Produktion oder Logistik entsprechend anpassen, um Verzögerungen zu vermeiden.
Neben der operativen Effizienz ermöglichte das System dem Unternehmen mithilfe von Künstlicher Intelligenz, zukünftige Störungen auf Basis historischer Trends und Echtzeitdaten vorherzusagen. Dadurch konnten teure Ausfallzeiten vermieden und pünktliche Lieferungen sichergestellt werden. Das Ergebnis: geringere Kosten, verbesserte Beziehungen zu Lieferanten und höhere Kundenzufriedenheit.
Personalisierung von Kundenerlebnissen im Einzelhandel
In einem hart umkämpften Markt ist die Bereitstellung personalisierter Erlebnisse eine der besten Möglichkeiten, sich von der Konkurrenz abzuheben und Kund:innen zu binden. Ein Einzelhandelsunternehmen nutzte die Graphentechnologie, um Daten aus verschiedenen Kontaktpunkten (Filialbesuche, Online-Shopping-Verhalten und Kundenservice-Interaktionen) miteinander zu verknüpfen. Dies ermöglichte die Erstellung dynamischer Kundenprofile, die frühere Käufe, Präferenzen und Browserverläufe miteinander verbinden.
Mithilfe von AI, die auf diese vernetzten Daten angewendet wurde, konnte das Unternehmen hochgradig personalisierte Empfehlungen in Echtzeit aussprechen, was die Cross-Selling- und Up-Selling-Möglichkeiten verbesserte. Das Ergebnis: eine höhere Kundenbindung, ein gestiegener durchschnittlicher Einkaufswert und eine insgesamt stärkere Markentreue.
Erkennung und Verhinderung von Betrug in der Finanzbranche
Für Finanzdienstleistungsunternehmen ist die Erkennung von Betrugsversuchen geschäftskritisch. Allerdings ist es eine Herausforderung, komplexe Betrugsmuster in Echtzeit zu erkennen, insbesondere wenn Betrüger:innen über mehrere Konten und Transaktionen hinweg operieren. Ein Finanzdienstleister nutzte eine Graphdatenbank, um die Beziehungen zwischen Konten, Transaktionen, Standorten und Geräten abzubilden. Dadurch entdeckte das Unternehmen versteckte Verbindungen, die herkömmliche Systeme nicht erkennen konnten.
Durch die Kombination dieser Graphdatenbank mit AI war der Finanzdienstleister in der Lage, betrügerische Aktivitäten in Echtzeit vorherzusagen und zu verhindern. Die Fähigkeit des Systems, verdächtige Muster frühzeitig zu erkennen, ersparte dem Unternehmen potenzielle Verluste in Millionenhöhe und schützte seinen Ruf in einer hart umkämpften Branche.
Vernetzte Systeme: die Zukunft der AI
Künstliche Intelligenz stützt sich auf vernetzte Daten. Ohne ein Verständnis der Beziehungen zwischen den Datenpunkten können AI-Modelle nicht die differenzierten und umsetzbaren Erkenntnisse liefern, die Unternehmen benötigen.
Graphentechnologie hilft dabei, eine für AI optimierte Datenstruktur zu schaffen, die genauere Vorhersagen und intelligentere Entscheidungen ermöglicht.
Die Zukunft der AI wird von Wissensgraphen bestimmt
Künstliche Intelligenz wird immer leistungsfähiger. Dabei muss sie zunehmend nicht nur einzelne Datenpunkte, sondern auch die Beziehungen zwischen ihnen verstehen. Die Zukunft der AI erfordert Systeme, die auf der Grundlage eines tiefen Verständnisses der Zusammenhänge innerhalb der Daten denken, lernen und handeln können.
Der kontinuierliche Fortschritt in der Graphentechnologie erweitert diese Möglichkeiten. Speziell entwickelte Algorithmen zur Analyse von Beziehungen innerhalb von Graphdaten eröffnen neue Potenziale in der prädiktiven Analytik, in Empfehlungssystemen und sogar in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Unternehmen, die jetzt in Graphentechnologie investieren, positionieren sich, um Künstliche Intelligenz leistungsfähiger, effizienter und effektiver als je zuvor einzusetzen.
Hype Cycle for AI Technologies: Knowledge Graphs auf “Plateau of Productivity-Stufe"
Besonders hervorzuheben ist, dass der Hype Cycle for AI Technologies von Gartner Knowledge Graphs auf der „Plateau of Productivity-Stufe“ einstuft. Die Technologie ist längst kein Trend oder Hype mehr. Sie hat sich zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Lösung realer geschäftlicher Herausforderungen entwickelt. Die Anerkennung von Wissensgraphen auf dieser Stufe zeigt ihre zunehmende Reife und breite Akzeptanz für geschäftskritische Anwendungen. Auch im Gartner Impact Radar für neue Technologien wird Wissensgraphen das Potenzial zugeschrieben, eine Vielzahl von Märkten zu verändern.
Der strategische Vorteil der Graphentechnologie
Für Unternehmen liegt der strategische Wert der Graphentechnologie in ihrer Fähigkeit, das Potenzial AI-gestützter Lösungen freizusetzen und gleichzeitig kritische Geschäftsbereiche zu unterstützen. Ob es um die Verbesserung der betrieblichen Effizienz, die Optimierung der Kundenerfahrung oder den Schutz vor Risiken geht: Graphdatenbanken bieten eine robuste und flexible Infrastruktur, die Skalierbarkeit und Widerstandsfähigkeit gewährleistet.
Da immer mehr Unternehmen AI einsetzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, werden diejenigen, die Graphentechnologie in ihre Datenstrategien integrieren, einen klaren Vorteil haben. Sie werden in der Lage sein, schneller zu handeln, intelligentere Entscheidungen zu treffen und bessere Ergebnisse zu erzielen.
Fazit und Handlungsempfehlungen
Die Graphentechnologie ist nicht mehr nur ein Werkzeug für Technologiegiganten. Sie ist eine leistungsstarke und zugängliche Lösung für Organisationen, die Innovationen vorantreiben, fundierte Entscheidungen treffen und ihre Prozesse effizient skalieren wollen. Durch die Organisation von Daten in vernetzten Strukturen ermöglichen Graphdatenbanken der Künstlichen Intelligenz, präzisere und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern und sicherzustellen, dass geschäftskritische Anwendungen den Anforderungen einer schnelllebigen, datengesteuerten Welt gerecht werden.
Ganz gleich, ob es darum geht, Prozesse zu verschlanken, die Personalisierung von Kundenerfahrungen zu verbessern oder Risiken zu erkennen und zu vermeiden, bevor sie zu kostspieligen Problemen werden – Knowledge Graphs sind ein entscheidender Erfolgsfaktor. Sie helfen Ihnen, Ihre aktuellen Prozesse zu optimieren und Ihr Unternehmen für eine AI-getriebene Zukunft zu positionieren.
