Was ist ein Knowledge Graph und warum schlägt er Beziehungsdiagramme?
Klarheit und Verbundenheit sind alles. Der Knowledge Graph verändert, wie Wissen dargestellt wird, und überwindet die Grenzen klassischer Beziehungsdiagramme. Statt linearer, baumartiger Strukturen schafft der Knowledge Graph ein dynamisches Netz verbundener Knoten, in dem Nutzer das vollständige Bild ihrer Datenlandschaft sehen. Der Beitrag geht der Frage nach, warum Dawiso das lineare Beziehungsdiagramm durch eine dynamischere Sicht in Knoten ersetzt hat, die Nutzern erlaubt, ihre Daten als verbundenes Netz zu erkunden.
Unternehmensdaten in ein zusammenhängendes Ganzes verwandeln
Um grundlegend zu verändern, wie Unternehmen mit Daten umgehen, müssen wir neu denken, wie wir sie strukturieren und verstehen. Die herkömmlichen Verfahren reichen rasch nicht mehr aus, und der Schlüssel zu dieser Wandlung liegt im Enterprise Knowledge Graph. Dieser Graph bietet einen einfachen und zugleich mächtigen Weg, Daten zu ordnen und zu verbinden.
Ein Graph ist ein einfaches Konzept. Er besteht aus Knoten (auch Vertices), die einzelne Datenpunkte darstellen, und Kanten, den Verbindungen zwischen ihnen. Denken Sie an Knoten als Kreise und an Kanten als die Linien dazwischen. Diese eingängige Struktur fängt die von Natur aus unordentliche Wirklichkeit der Daten ein und hält zugleich genug Ordnung. Graphen verkörpern eine „geordnete Unordnung“, die sie vielseitig und leistungsfähig macht.
Anders als herkömmliche Datenstrukturen wie Tabellen (in Excel oder relationalen Datenbanken) oder Bäume (etwa Ordnerstrukturen oder die Formate JSON und XML) sind Graphen besonders flexibel. Sie können baumartige Hierarchien, tabellarische Daten und sogar komplexe, verbundene Konzepte wie Beziehungen in Bildern oder Texten abbilden. Wichtig ist: Graphen ersetzen diese Strukturen nicht, sondern bieten einen allgemeingültigen Weg, sie darzustellen und zu verbinden.
Was Graphen wirklich heraushebt, ist ihr Gewicht auf Beziehungen. In Graphen sind Beziehungen vollwertige Bestandteile des Modells. Das heißt, die Verbindungen zwischen Datenpunkten (Knoten) sind ebenso wichtig und ebenso ausdrücklich wie die Datenpunkte selbst. Anders als in herkömmlichen Datenmodellen, in denen Beziehungen oft verborgen oder zweitrangig sind (etwa als Metadaten abgelegt oder über Tabellenverknüpfungen angedeutet), stellen Knowledge Graphs Beziehungen unmittelbar als Kanten dar. Dieser Ansatz macht die Verbindungen sichtbar und abfragbar und ermöglicht tiefere Einsichten und ein reicheres Verständnis dafür, wie Datenpunkte zusammenwirken.
Daten sind von Natur aus relational; Fakten stehen nicht für sich allein, sondern gewinnen ihre Bedeutung durch ihre Verbindungen. Diese Sicht auf Beziehungen ist entscheidend für Unternehmen, die von abgeschotteten, an einzelnen Geschäftsbereichen ausgerichteten Systemen zu einer ganzheitlichen, verbundenen Sicht auf ihre Daten kommen wollen.
Relationale Datenbanken und andere Datenspeicher können das zwar nachahmen, doch Graphen sind eigens für diese Arbeit gebaut und machen es mühelos, Daten in Form von dreiteiligen Aussagen zu modellieren (etwa „Ben ist eine Person“, „Bob ist Bens Sohn“, „Bob lebt im Vereinigten Königreich“). Indem Sie Unternehmensdaten in solche elementaren Fakten zerlegen, bauen Sie nahtlos einen ausgedehnten, verbundenen Graphen auf.
Worin liegt der Unterschied zu einem Beziehungsdiagramm?
Auf den ersten Blick mögen Graphen und Beziehungsdiagramme austauschbar wirken. Beide arbeiten mit Knoten und Verbindungen und stellen Daten und ihre Beziehungen dar. Doch Zweck, Aufbau und Einsatz zeigen grundlegende Unterschiede, die sie für verschiedene Aufgaben im Umgang mit Daten und in der Analyse geeignet machen.
Knowledge Graph in Dawiso: ein Schritt über Beziehungsdiagramme hinaus
Die Einführung des Knowledge Graph in Dawiso ist eine deutliche Weiterentwicklung gegenüber dem herkömmlichen Beziehungsdiagramm. Das frühere Beziehungsdiagramm war ein nützliches Werkzeug, um lineare Verbindungen zwischen Objekten in Dawiso darzustellen, blieb aber letztlich hinter einer umfassenden Sicht darauf zurück, wie Daten und Beziehungen wirklich zusammenhängen. Der Knowledge Graph behebt diese Schwächen und verändert, wie Nutzer die Beziehungen in ihrem Datenökosystem erkunden und verstehen können.
Von linearen Beziehungen zu einem verbundenen Netz
Das frühere Beziehungsdiagramm war stark darin, lineare Beziehungen abzubilden. Es bot eine geradlinige Sicht auf ein Objekt und die unmittelbar damit verbundenen Elemente und diente als „Karte“ des in Dawiso abgelegten Wissens. War etwa ein Fachbegriff mit einem anderen Begriff wie Product verknüpft, zeigte das Diagramm diese Beziehungen in einer klaren, baumartigen Struktur.
Schwierig wurde es jedoch, sobald diese Beziehungen mehrschichtig oder kreisförmig wurden. Betrachten Sie folgendes Beispiel:
- Der Begriff Electronic verweist auf Product, doch Laptop, eine Teilmenge von Electronic, verweist ebenfalls zurück auf Product.
- Darüber hinaus kann Product auf einen Supplier verweisen, der Angaben wie den Namen „Dell“ und bestimmte Produkte wie das XPS Laptop enthält.
- Das XPS Laptop wiederum verweist zurück auf Product und erzeugt so überlappende und ineinandergreifende Beziehungen.
In einem linearen Beziehungsdiagramm wird dieses Geflecht von Verbindungen leicht unübersichtlich und schwer zu durchschauen, weil es versucht, alles in eine hierarchische Baumstruktur zu pressen. Das Ergebnis ist ein Verlust an Klarheit und die Unfähigkeit, die reichen Verflechtungen zwischen Begriffen und Objekten vollständig darzustellen.
Dieselbe Lage im Knowledge Graph:
Warum der Knowledge Graph überlegen ist
Der Knowledge Graph behebt diese Grenze, indem er von einer linearen zu einer vernetzten Darstellung wechselt. Statt Datenbeziehungen in eine Baumstruktur zu zwingen, schafft der Knowledge Graph ein Netz von Verbindungen und verknüpft Objekte überall dort, wo Beziehungen bestehen. Dieser Ansatz hat mehrere Vorteile:
1. Umfassende Verbundenheit
Beziehungen sind nicht länger auf eine einzige Hierarchie beschränkt. Das XPS Laptop kann zum Beispiel gleichzeitig auf seinen Supplier, auf seine Kategorie unter Electronic und unmittelbar auf Product verweisen, ohne die Einschränkungen eines linearen Pfades.
2. Verbindungen über Spaces hinweg
Der Knowledge Graph erlaubt Verknüpfungen nicht nur zwischen Objekten, sondern auch über verschiedene Zusammenhänge hinweg, etwa über gemeinsam genutzte Spaces. Wird ein Datensatz in einem Space aus Daten eines anderen gespeist, stellt der Graph diese Verbindung über Spaces hinweg sichtbar dar und gibt ein tieferes Verständnis von Abhängigkeiten und Zusammenarbeit.
3. Visuelle Klarheit
Die vernetzte Darstellung des Knowledge Graph zeigt, wie Objekte innerhalb von Dawiso geordnet sind. Indem sie verwandte Objekte unmittelbar verbindet, erübrigt sie Zwischenschritte in der Navigation und macht komplexe Beziehungen eingängiger und leichter zu erkunden.
Eine eingängigere Karte der Datenbeziehungen
Der Knowledge Graph macht Dawiso zu einer echten Karte aller Daten und Beziehungen innerhalb der Plattform. Er gibt Nutzern eine dynamische, visuell reiche Darstellung davon, wie ihre Daten zusammenhängen. Er ersetzt nicht nur das Beziehungsdiagramm, sondern bestimmt neu, wie Nutzer mit ihren Daten umgehen, und bietet eine Klarheit und Flexibilität, die zuvor nicht erreichbar war.
Der Wechsel vom linearen Diagramm zu einer Struktur auf Grundlage eines Graphen spiegelt nicht nur die wachsende Komplexität moderner Datensysteme, sondern befähigt Nutzer auch, tiefere Einsichten zu gewinnen und die Zusammenarbeit über ihre Datenökosysteme hinweg zu fördern. Mit dem Knowledge Graph treibt Dawiso die Entwicklung weiter voran und macht den Umgang mit Daten zugänglicher, eingängiger und wirkungsvoller.
