Einsatz von Knowledge Graphen in Unternehmen wächst

Zwei Drittel der Kunden von Neo4j nutzen Knowledge Graphen, darunter das Deutsche Zentrum für Diabetesforschung (DZD) und die NASA

München, 8. September 2021 – Knowledge Graphen etablieren sich in Unternehmen immer stärker zum Sprungbrett für Künstliche Intelligenz (KI). Laut Gartner (https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-data-and-analytics-trends-for-2021/) wird bei 50% aller KI-Anfragen auch automatisch die Frage nach dem Einsatz von Graphtechnologie gestellt. Bei Neo4j (https://neo4j.com/?ref=pr-ltc), dem führenden Anbieter von Graphtechnologie, nutzen bereits zwei Drittel der weltweiten Kunden Knowledge Graphen, um Datensilos zu vernetzen, Kontext (Data Fabrics) zu schaffen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Zum Einsatz kommen Graph Algorithmen und Machine Learning Modelle.

Die steigende Nachfrage nach Knowledge Graphen wird durch drei Trends angetrieben. So investieren Unternehmen im Rahmen der digitalen Transformation weiter in die Automatisierung und setzen dabei verstärkt auf KI und ML. Um den dynamischen Geschäftsanforderungen flexibel nachzukommen, gilt es zudem hochskalierbare Anwendungen bereitzustellen, die mit aktuellen Entwicklungen mitwachsen. Und schließlich erfordert die zunehmende Komplexität von Daten leistungsstarke Lösungen, um stark vernetzte Daten einfach und schnell zu navigieren, zu analysieren und zu verstehen.

„Digitale Transformation ist mehr als nur die Digitalisierung von Prozessen“, erklärt Dr. Maya Natarajan, Senior Program Director Knowledge Graphs bei Neo4j. „Knowledge Graphen sind der Kern, um Daten so abzubilden, dass Kontext und damit Wissen entsteht – ein wichtiger Schritt in Richtung Künstliche Intelligenz. Der ganzheitliche Ansatz macht es möglich, relevante Daten schnell und sicher zu finden, zu interpretieren und zu nutzen. Die mit Bedeutung angereicherten Daten liefern die Grundlage für Menschen und Maschinen, bessere Entscheidungen zu treffen, komplexe Abfragen durchzuführen und gänzlich neue Einblicke zu gewinnen.“

Der Anwendungsbereich von Knowledge Graphen ist extrem vielfältig – von der medizinischen Forschung und der Medikamentenentwicklung, dem Talentmanagement im Personalwesen über die Betrugsaufdeckung in Banken und Versicherungen bis zum Digitalen Zwilling in der Entwicklung und Fertigung. Generell lassen sie sich in zwei Typen unterscheiden: Der Actioning Knowledge Graph ermöglicht es, Prozesse auf der Grundlage von Data Assurance, Discovery und Insights zu optimieren und zu automatisieren. Der Decisioning Knowledge Graph zeigt Datentrends auf und unterstützt so Predictive Analytics, Machine Learning und Data Science-Initiativen.

Das Deutsche Zentrum für Diabetesforschung e. V. (DZD) baute mit Neo4j einen Knowledge Graphen auf, um die riesige Menge an biomedizinischen Daten über die verschiedenen Standorte deutschlandweit zu verknüpfen, die Krankheit aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu untersuchen und wirksame Präventions- und Behandlungsmaßnahmen zu entwickeln. Die zentrale Wissensdatenbank bietet den Healthcare und Medical Professionals des DZDs einen schnellen und ganzheitlichen Zugang zu internen Daten aus der Grundlagenforschung und klinischen Studien im Kontext der weltweiten Forschung. Graph Algorithmen sowie Natural Language Processing (NLP) vereinfachen das investigative Arbeiten.

Das Projekt ASTRIAGraph nutzt Neo4j als Knowledge Graph, um Objekte in den Umlaufbahnen der Erde zu beobachten, einschließlich Weltraumschrott. Ziel ist es, Lösungen für eine nachhaltige Raumfahrt zu finden (Orbit Recycling) und gleichzeitig die Sicherheit zukünftiger Missionen zu gewährleisten. Im Knowledge Graphen werden disparate Weltraumdaten kategorisiert und zu einer Karte verknüpft, in der sich Objekte von der Größe eines Mobiltelefons bis hin zu Satelliten lokalisieren und ihre Flugbahn vorhersagen lassen.

Die Weltraumbehörde NASA nutzt einen Neo4j Knowledge Graph für den Aufbau einer Talent-Mapping-Datenbank. Beziehungen zwischen Mitarbeitern, ihren Skills und Qualifikationen sowie den Anforderungskatalog einer Position werden in einer Ansicht zusammengeführt. HR-Manager können so Kandidaten mit der entsprechenden Expertise für die nächste Mond- und Marsmission identifizieren und Schlüsselpositionen aus den eigenen Reihen besetzen.

Alles rund um Knowledge Graphen lesen Sie im neuen, kostenlosen O’Reilly Media EBook “ Knowledge Graphs: Data in Context for Responsive Businesses (https://neo4j.com/lp/knowledge-graphs-data-in-context-for-responsive-businesses/?ref=pr-ltc)“. Sprechen Sie mit den Autoren im Neo4j Webinar (https://neo4j.com/event/meet-the-authors-knowledge-graphs-data-in-context-for-responsive-businesses/?ref=pr-ltc) zum Buch am 14. September 2021.

Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie Deutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., NASA, UBS und Daimler darin, Zusammenhänge zwischen Menschen, Prozessen, Standorten und Systemen aufzudecken und datengestützte Vorhersagen zu treffen. Der Fokus auf Datenbeziehungen ermöglicht es, smarte Anwendungen zu entwickeln und die Herausforderungen vernetzter Daten zu meistern – von Analytics und künstlicher Intelligenz über Betrugserkennung und Echtzeit-Empfehlungen bis hin zu Knowledge Graphen. Weitere Informationen unter https://neo4j.com/ und @Neo4j.

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