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Umfrage von Neo4j Enterprise-Knowledge-Graphen verzeichnen steigende Nachfrage

Von Martin Hensel

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neo4j

Eine aktuelle Umfrage von Pulse und Neo4j zeigt, dass 89 Prozent der IT-Führungskräfte auf Wissensmanagement setzen. Zudem stellte Neo4j sein „Knowledge Graph Quick Start Programm“ vor.

Eine Neo4j-Umfrage zeigt hohen Bedarf an Knowledge Graphs.
Eine Neo4j-Umfrage zeigt hohen Bedarf an Knowledge Graphs.
(Bild: Neo4j)

Die Umfrage unter dem Titel „Technology Executive Priorities for Knowledge Graphs“ analysiert den den Einsatz der semantischen Wissensdatenbanken im Unternehmensumfeld. Das Ergebnis fällt eindeutig aus: 89 Prozent der 100 leitenden Führungskräfte aus dem Technologiesektor haben konkrete Pläne, den Einsatz von Knowledge Graphs in den kommenden zwölf Monaten auszubauen.

Die Mehrheit (88 Prozent) der Befragten sieht positive Auswirkungen auf den Unternehmenserfolg. Dazu zählen vor allem Produktivität (96 Prozent) sowie Genauigkeit und Prozessoptimierung von Machine-Learning-Verfahren (92 Prozent). Dennoch gaben 97 Prozent an, dass das Potenzial von Knowledge Graphs in ihrem Unternehmen noch nicht ausgeschöpft sei. Als wichtigste Implementierungsgründe nannten die Teilnehmer verbesserte Machine-Learning- und KI-Verfahren (60 Prozent), neue Einnahmequellen (50 Prozent) und die Verknüpfung von Datensilos, um Informationen zugänglich zu machen (50 Prozent). Als größte Hürden gelten starre Datenmodelle (53 Prozent), bereichsübergreifende Buy-ins (52 Prozent), Datenklassifizierung und -architektur (51 Prozent) sowie der Fachkräftemangel (51 Prozent).

Quick Start vorgestellt

Neo4j hat neben den Ergebnissen der Umfrage auch sein Knowledge-Graph-Quick-Start-Programm vorgestellt. Unternehmen sollen damit innerhalb von acht Wochen eine Wissensdatenbank nutzen können. Dazu greifen die Neo4j-Experten auf vorgefertigte, anpassbare Solution Frameworks zurück. Sie verfügen über erprobten Code, Modelle und Komponenten, was die schnelle Erstellung Domain-spezifischer Knowledge Graphs gestattet. Mögliche Einsatzgebiete sind etwa Finanzen, Supply Chain und Compliance sowie die Verarbeitung von Kunden-, Mitarbeiter- und Patientendaten.

Der Neo4j-Service umfasst Installation und Konfiguration, die Bereitstellung des Solution Frameworks und die Anpassung der Datenmodelle. Zudem werden Daten in ein semantisches Format umgewandelt. Weitere Bestandteile des Services sind Datenbereinigung, Anwendung von Constraints und Entitätsauflösung. Graph-Analytik und Machine Learning kommen zur Vervollständigung des Knowledge Graphs zum Einsatz. Abschließend stellen Performancetests optimale Ergebnisse sicher.

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