Wachsende Nachfrage für Enterprise Knowledge Graphen

Eine Umfrage zeigt, dass 89% der IT-Führungskräfte auf Wissensmanagement setzen /
Neo4j stellt das Knowledge Graph Quick Start Programm vor

München, 23. September 2020 – Der Markt für Knowledge Graphen wächst in rasantem Tempo. Das verdeutlicht die aktuelle Umfrage „opens in new tabTechnology Executive Priorities for Knowledge Graphs“* von opens in new tabPulse und opens in new tabNeo4j®. Die Umfrage wirft einen Blick auf den Einsatz von Knowledge Graphen in Unternehmen, die zentralen Herausforderungen bei der Einführung und die Auswirkungen auf den Geschäftserfolg. 


Knowledge Graphen stellen semantische Wissensdatenbanken dar, in denen Informationen miteinander verknüpft und innerhalb ihres Kontexts abgefragt werden können. Der Einblick in die Datenverbindungen liefert hohe Transparenz und eine fundierte Basis für die Entscheidungsfindung. Zu den Anwendungsfällen von Knowledge Graphen gehören allgemeine Analysen und Prognosen, die Planungen von Was-wäre-wenn-Szenarien sowie die Kontextualisierung von KI- und Machine-Learning-Verfahren. 


Die Corona-Pandemie und die daraus resultierende opens in new tabUnterbrechung von Lieferketten und Geschäftsprozessen sowie die Verlagerung der Arbeitswelt ins Home Office haben die Grenzen und Schwachstellen von herkömmlichen Systemen und IT-Lösungen in Unternehmen klar verdeutlicht. So überrascht es nicht, dass mehr und mehr Führungskräfte den Wert von opens in new tabKnowledge Graphen für sich entdecken und über die Implementierung bzw. Erweiterung entsprechender Systeme nachdenken. Die Mehrheit der befragten IT-Entscheidungsträger (89%) verfügt über einen konkreten Plan, die Nutzung von Knowledge Graphen in den nächsten 12 Monaten auszuweiten. 

Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick:

  • Die Mehrheit der Befragten (88%) sind der Überzeugung, dass sich der Einsatz von Knowledge Graphen positiv auf den Gesamterfolg des Unternehmens auswirkt. Dazu zählen Produktivität (96%) und die Genauigkeit und Prozessoptimierung von Machine-Learning-Verfahren (92%).

  • Fast alle Befragten (97%) geben an, dass das Potential von Knowledge Graphen in ihrem Unternehmen noch nicht ausgeschöpft ist. Insbesondere bei der Optimierung von Prognosen (Forecasting) und Analysen wird daher eine intensivere Nutzung erwartet.

  • Zu den drei wichtigsten Gründen für die Implementierung von Knowledge Graphen gehören die Verbesserung von Systemen für Machine-Learning-Verfahren und künstliche Intelligenz (60%), die Erschließung neuer Einnahmequellen (50%) und die Verknüpfung von Datensilos (50%), um Informationen zugänglich zu machen (Abb. 1).

  • Die größten Barrieren für den Einsatz von Knowledge Graphen sehen die Befragten in starren Datenmodellen (53%), bereichsübergreifenden Buy-Ins (52%), Datenklassifizierung und -architektur (51%) sowie dem allgemeinen Fachkräftemangel (51%) (Abb. 2).

Neo4j Knowledge Graph Quick Start

Um Unternehmen und opens in new tabKunden beim Einsatz von Knowledge Graphen zu unterstützen, hat Neo4j das opens in new tabKnowledge Graph Quick Start Programm ins Leben gerufen. Damit sind Unternehmen in der Lage innerhalb von nur acht Wochen einen Knowledge Graphen zu nutzen. Die Neo4j-Experten greifen dabei auf vorgefertigte, anpassbare Solution Frameworks mit erprobtem Code, Modellen und Komponenten zurück und können so schnell domain-spezifische Knowledge Graphen erstellen – unter anderem im Bereich Finanzen, Supply Chain und Compliance sowie für die Verarbeitung von Kunden-, Mitarbeiter- und Patientendaten. Der Neo4j Professional Service umfasst: 

  • Installation und Konfiguration von Neo4j

  • Bereitstellung von Solution Frameworks und Anpassung von Datenmodellen

  • Umwandlung der Daten in ein semantisches Format

  • Datenbereinigung, Anwendung von Constraints und Entitätsauflösung

  • Einsatz von Graph-Analytik und Machine Learning zur Vervollständigung des Knowledge Graphen

  • Performancetests für optimale Ergebnisse


Neo4j wird unter anderem vom International Consortium of Investigative Journalists (ICIJ) für die Analyse der opens in new tabFinCEN Files Datenleaks genutzt. Bereits 2016 konnte die internationale Vereinigung von Journalisten mit Hilfe von Neo4j den Finanzskandal rund um die opens in new tabPanama Papers aufdecken. Die Enthüllungen führten in 22 Ländern zu Strafgeldern und Steuer-Nachzahlungen von rund 1,2 Milliarden US-Dollar. Bis heute laufen in mehr als 82 Ländern Verfahren auf Verdacht von Steuerhinterziehung. Für die Berichterstattung über die Panama Papers gewann das ICIJ 2017 den Pulitzer Preis. 


Den Report „opens in new tabTechnology Executive Priorities for Knowledge Graphs“ finden Sie auf der Neo4j Webseite.  Mehr über den Einsatz von Knowledge Graphen (z. B. NASA, ICIJ, Deutschem Zentrum für Diabetesforschung DZD, ATPCO, BMO Financial Group) erfahren Sie in den opens in new tabNeo4j Use Cases sowie auf der digitalen Veranstaltung opens in new tabNeo4j Connections.

*Über den Report

Die Umfrage „Technology Executive Priorities for Knowledge Graphs” von Pulse und Neo4j wurde vom 17. Juli bis zum 7. August 2020 durchgeführt. Befragt wurden 100 leitende Führungskräfte weltweit aus dem Technologiesektor. 85% der Befragten sind in Unternehmen mit mehr als 10.000 Mitarbeitern tätig. 

Bildmaterial zum Download: 

Pulse Content Cloud Survey Findings (1)

Abb. 1: Welche Ergebnisse versprechen sich Unternehmen von Knowledge Graphen (Quelle: Neo4j/Pulse)

Pulse Content Cloud Survey Findings (2)

Abb. 2: Die größten Herausforderungen für Unternehmen beim Einsatz von Knowledge Graphen (Quelle: Neo4j/Pulse)


Weitere Informationen:

Über Neo4j:

Neo4j ist der führende Anbieter von Graphtechnologie. Die weltweit am häufigsten eingesetzte Graphdatenbank unterstützt Unternehmen wie opens in new tabDeutsches Zentrum für Diabetesforschung e.V., opens in new tabNASA, opens in new tabUBS und opens in new tabDaimler 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 opens in new tabAnalytics und künstlicher Intelligenz über opens in new tabBetrugserkennung und opens in new tabEchtzeit-Empfehlungen bis hin zu opens in new tabKnowledge Graphen. Weitere Informationen unter opens in new tabNeo4j.com und opens in new tab@Neo4j.


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