So funktioniert der Knowledge Graph von Leoni

Methoden der Computer Aided Structure and Semantic Analysis (CASSA) unterstützen Leoni, diese moderne Form einer Unternehmensarchitektur aufzubauen. Wie aber wird der zugehörige Knowledge Graph erstellt, langfristig aktuell gehalten und wo fängt man am besten an? Diese Fragen hat Leoni für sich beantwortet.

Die zentralen Bestandteile eines integrierten Knowledge-Graph

Ganz allgemein handelt es sich bei einem Knowledge Graph um die strukturierte Darstellung der Beziehungen zwischen Entitäten und Konzepten diverser (Fach-)Bereiche. Zwei bekannte Vertreter sind zum Beispiel das Beziehungsnetzwerk von Facebook oder der Google Knowledge Graph. Mit letzterem stellt die Suchmaschine weiterführende Informationen zusätzlich zu Suchergebnissen in einer Infobox bereit, zum Beispiel über Orte, Personen oder Unternehmen.

Basis für die Ableitung der verknüpften Inhalte ist ein Knowledge Graph. Er entsteht, indem semantische Beziehungen zwischen den Entitäten betrachteter (Fach-)Bereiche in Beziehung gesetzt werden. Im Ergebnis handelt es sich um ein Netzwerk aus verknüpften Informationen. Abbildung 1 zeigt die vereinfachte Struktur eines Knowledge Graphen und die darin abgebildeten Zusammenhänge.

Durch die Verknüpfung ist es möglich, ein umfassenderes Verständnis über die betrachteten Inhalte und deren Abhängigkeiten zu gewinnen. Vielfach sind anspruchsvolle Abfragen, Analysen und Auswertungen überhaupt erst durch diese Verknüpfungen realisierbar. Die wesentlichen Bereiche eines Knowledge Graph für eine Unternehmensarchitektur können wie folgt gegliedert werden:

Leistungen beschreiben Ergebnisse einer menschlichen Tätigkeit oder eines technischen Vorgangs. Ausgelöst wird die Erzeugung oder Bereitstellung einer Leistung immer durch den Bedarf eines die Leistung abnehmenden Menschen, einer Organisation oder eines Systems.

Domänen beschreiben Gruppen, in denen Inhalte zusammengefasst werden, die daran beteiligt sind, Leistungen zu erbringen.

Systeme beschreiben Komponenten, die genutzt werden, um Leistungen zu erbringen.

Geschäftsprozesse beschreiben den sequenziellen Ablauf von aufeinander einwirkenden Vorgängen oder Arbeitsschritten innerhalb eines Systems, die ausgeführt werden, um eine Leistung zu erbringen.

Organisationsstrukturen beschreiben die organisatorischen Subjekte, die aktiv Prozesse ausführen können.

Informationen beschreiben Wissen, das von einem Akteur in einer konkreten Situation zur Leistungserbringung benötigt wird.

Eine detailliertere Beschreibung der Dimensionen findet sich im Artikel "Rahmen für den Bau einer Enterprise Architektur".

Vorteile eines Knowledge Graph

Durch die Verknüpfung der Inhalte zu einem Knowledge Graph werden mehrere Vorteile realisiert:

Datenintegration und Kontextualisierung: Knowledge Graphen bieten einen Rahmen, um Inhalte aus verschiedenen (Fach-)Bereichen zu integrieren und einheitlich darzustellen. Indem Beziehungen zwischen den Entitäten und Konzepten erfasst werden, ermöglichen sie ein tieferes Verständnis der zugrundeliegenden Informationen und ihres Kontexts.

Darstellung von Zusammenhängen: Knowledge Graphen ermöglichen, komplexe Beziehungen zwischen Entitäten zu erfassen. Sie können verschiedene Arten von Beziehungen darstellen, beispielsweise hierarchische, zeitliche, räumliche, kausale und semantische Zusammenhänge. Dies ermöglicht es, das zugrundeliegende Wissen umfassend darzustellen und erleichtert erweiterte Abfragen und Analysen.

Verbesserte Auswertungen: Knowledge Graphen erlauben eine semantische Suche und erleichtern es, relevante Informationen basierend auf Beziehungen und Kontext leichter zu finden. Ihre netzwerkartige Struktur ermöglicht eine effiziente Navigation innerhalb miteinander verbundener Daten. Dies fördert ein Verständnis für Zusammenhänge, die in herkömmlichen Dokumentationsformen in der Regel nicht erkennbar sind.

Wissensanreicherung und Inferenz: Knowledge Graphen erleichtern die Integration unterschiedlicher Inhalte, da sie leicht mit anderen Informationsquellen wie Ontologien, Taxonomien oder sonstigen Datensätzen verknüpft werden können. Die Anreicherung erhöht die Qualität und Tiefe der verfügbaren Informationen. Darüber hinaus unterstützen sie, über Inferenz implizites Wissen zu entdecken und neue Verbindungen auf der Grundlage vorhandener Informationen zu gewinnen.

Skalierbarkeit und Flexibilität: Knowledge Graphen können horizontal skalieren, wenn neue Daten hinzugefügt werden. Sie bieten Flexibilität bei der Anpassung an sich entwickelnde Datenstrukturen und Anforderungen. Es können problemlos neue Entitäten, Beziehungen und Attribute integriert werden, sodass sie für dynamisch entwickelnde Bereiche geeignet sind. Dadurch ermöglichen Knowledge Graphen die Kombination deskriptiver Prozessbeschreibungen mit operativen Inhalten aus realen Prozessinstanzen, zum Beispiel ermittelt durch Process Mining.

Die Abbildung einer Unternehmensarchitektur als Knowledge Graph hilft, verbundene Informationen zu nutzen, verborgene Zusammenhänge aufzudecken, die Transparenz zu erhöhen und Entscheidungsprozesse zu verbessern. Sie liefern das ideale methodische Konstrukt, eine integrierte Unternehmensarchitektur aufzubauen.