Knowledge-Graphen für Produktwissen und Technische Dokumentation

Knowledge-Graphen entwickeln. So arbeiten wir

• Systeme und Formate analysieren. Wir analysieren Ihre bestehenden Systeme und Formate für Produktinformationen und Dokumentation und führen Interviews mit Ihren Expert:innen. Gemeinsam mit Ihnen definieren wir die Ziele für den Einsatz eines Knowledge-Graphen.
• Wissen modellieren. Wir erstellen unternehmensspezifische Wissensmodelle, z. B. für die Technische Dokumentation und ihre Produktwelt.
• System auswählen. Wir recherchieren und evaluieren geeignete Lösungen und Anbieter für Graphdatenbanken.
• System einführen und Daten migrieren. Wir unterstützen Sie bei der Umsetzung des Knowledge-Graphen, Integration der Datenquellen und dem Anschluss der Touchpoints, die Informationen aus dem Graphen abrufen sollen.
• Schulen. Wir schulen Ihre Informationsarchitekt:innen in der Pflege der Wissensmodelle.

Weitere Informationen rund um das Thema Knowledge-Graphen finden Sie auch in unseren FAQs.

FAQs – Häufig gestellte Fragen zum Thema Knowledge-Graphen

Was ist ein Knowledge-Graph?

Ein Knowledge-Graph (auch Wissensnetz oder semantisches Netz genannt) ist ein formales Modell von Begriffen und deren Beziehungen. Die Begriffe sind in einem Graphen organisiert. Die Knoten des Graphen sind die Begriffe selbst, die Kanten zwischen den Knoten repräsentieren die Beziehungen.

Die Definition der Begriffe und Beziehung im Graphen erfolgt über eine oder mehrere Ontologien, die das Fachwissen der jeweiligen Domäne abbildet. Semantische Netze können in Graphdatenbanken gespeichert werden, die speziell dafür ausgelegt sind, stark vernetze Informationen darzustellen und zu speichern. Große Suchmaschinen ermitteln zum Beispiel ihre Ergebnisse mithilfe von Knowledge-Graphen, in denen sie Informationen aus einer Vielzahl von Quellen sammeln und organisieren.

Wie verwenden Unternehmen Knowledge-Graphen?

Unternehmen können Knowledge-Graphen einsetzen, um Daten und Inhalte aus verschiedenen Fachbereichen und Silos zu verbinden, u. a. die Produkt- und Ersatzteildaten mit der Technischen Dokumentation und dem Marketing.

Dazu werden Inhalte und Metadaten, die von mehreren Anwendungen genutzt oder bereitgestellt werden sollen, in den Knowledge-Graphen importiert und dort miteinander verknüpft. Das unterstützt mehrere Anwendungsfälle:

• Bereitstellung und Aktualisierung von wiederverwendbaren Informationen und Inhalten für verschiedene Systeme, z.B. von technischen Daten für das Redaktionssystem
• Zusammenführen von Wissen aus verschiedenen Anwendungen, z. B. von Servicefällen und Produktinformationen, das dann zielgerichtet ausgewertet werden kann.
• Aufbau und Verwaltung eines unternehmensweiten Metadaten-Modells
• Mapping von Daten und Metadaten aus verschiedenen Quellen
• Anreicherung von Inhalten mit zusätzlichen Informationen, z. B. über Auto-Tagging oder automatische Klassifizierung von Content mit Metadaten
• Auslieferung von Content und Metadaten an Anwendungen (Touchpoints) wie Websites, Chatbots, Self-Service-Portale
• Realisierung neuer Funktionen wie Empfehlungen, Produktkonfigurator u.a.

Knowledge-Graphen können in bestehende IT-Architekturen integriert und aufgrund ihrer Netzstruktur schrittweise durch weitere Wissensmodelle erweitert werden.

Wie verwendet man Knowledge-Graphen in der Technischen Dokumentation?

In der Technischen Dokumentation verwenden wir Knowledge-Graphen, um Dokumentationsinhalte mit Daten aus anderen Systemen zu verbinden, z. B. Produktdaten. So können die Informationen zu Produktvarianten aus SAP oder einer PIM-Datenbank über einen Knowledge-Graphen mit der Dokumentation verknüpft werden. So müssen die Informationen für die Variantensteuerung nicht doppelt gepflegt werden.

Das folgende Beispiel zeigt eine Produkteigenschaft, die Energieeffizienzklasse von Glühlampen, die in verschiedenen Dokumentationen beschrieben wird und mit anderen Produkteigenschaften und Prüfregeln im Zusammenhang steht.

Was ist eine Ontologie?

Eine Ontologie ist eine formalisierte Definition der Begriffe und deren Beziehungen in einem bestimmten Fachbereich, einer so genannten Domäne. Die Objekte der Domäne werden aufgrund ihrer Eigenschaften klassifiziert. Zwischen den Objekten können bestimmte, typisierte Beziehungen bestehen. Die Beziehungen zwischen den Objekten stellen semantische Aussagen dar. Beispiel:

• Berlin – ist die Hauptstadt von – Deutschland.
• Berlin gehört zur Klasse "Stadt", Deutschland zur Klasse "Land". Die Beziehung wird durch die Aussage "ist Hauptstadt von" gebildet.

Ontologien ermöglichen es, Wissen explizit und formalisiert festzuhalten.

Wo ist der Unterschied zwischen einem Wissensmodell und einer Ontologie?

Eine Ontologie bezieht sich in der Regel auf eine Domäne, z. B. die Medizin, die Materialwirtschaft oder die technische Kommunikation. In einem Wissensmodell können Informationen aus verschiedenen Domänen verknüpft werden. Ein Wissensmodell verwendet daher in der Regel mehrere Ontologien. Diese können standardisiert oder unternehmensspezifisch sein.