Knowledge Graphs & Ontologien.
Das Fundament, ohne das GenAI im Unternehmen nicht funktioniert.
- Kostenloses Webinar
- 11. Juni, 13 Uhr CEST
- Für CIOs, Chief Data/AI Officer und Enterprise-Architekten

Warum ein Knowledge Layer die Voraussetzung für verlässliche KI ist.
Copiloten, Agenten, RAG-Systeme — die Demos überzeugen, der messbare Nutzen bleibt aus. Der Grund ist nicht dasModell. LLMs können ohne formal modelliertes, inferenzfähiges Unternehmenswissen keine verlässlichen Antworten geben.
Mehr Kontextfenster, mehr MCP-Server und der nächste GPT-Release lösen das nicht. Es geht nicht um lesbar — Textist lesbar. Es geht um interpretierbar: Klassen, Relationen, Constraintsund Regeln, aus denen eine Maschine logisch ableiten kann.
Die etablierte Antwort sind Knowledge Graphs und Ontologien — 25 Jahre Forschung, offene Standards (RDF, OWL,SPARQL, SHACL), plötzlich neue Relevanz. Google, Facebook, Siemens, Bayer und jetzt auch ganze andere Industrien bauen genau hier auf.
Dieses Webinar macht das Thema konkret.
Was Sie mitnehmen:
- Warum LLMs ohne Knowledge Graphhalluzinieren —und warum mehr Daten, mehr Kontext und mehr MCP-Server das Problem nicht lösen
- Knowledge Graph vs. Ontologie vs. RAGvs. alles andere —eine saubere Abgrenzung
- Wie eine Ontologie aufgebaut ist — Klassen, Relationen, Constraints,Reasoning
- Wie ein Knowledge Graphtechnisch funktioniert — RDF/OWL, Triple Stores, SPARQL,Federation; und warum proprietäre Semantic Layers zum Lock-in werden
- Wie Agenten einen KnowledgeGraph nutzen — · Anbindung, semantisches Retrieval, Explainability
- Wie man Schritt für Schritteinsteigt — ohne Konzern-Großprojekt, mitrealistischem Pilot-Scope
- Walkthrough an einer realen Frage — von der Geschäftsfrage bis zurerklärbaren Agenten-Antwort, inkl. Ontologie-Auszug und SPARQL
Für wen und warum: CIOs, Chief Data / AI Officer,Enterprise-Architekten und KI-Verantwortliche, die in den nächsten 12 Monatenmehr liefern müssen als den nächsten Piloten.
Instantly break down data silos.
Enterprises spend millions trying to integrate data across fragmented systems. d.AP solves this with a federated Knowledge Graph that serves as a scalable Semantic Layer. ERP, CRM, MES, SCM, IoT, and any other system are instantly connected without moving data. Our ontology-grounded integration makes information accessible in real time - powering analytics, AI, and operations with consistent, trusted context. No heavy ETL. No duplication. Just live, connected data.
Scale analytics, not headcount.
Analytics teams are the biggest bottleneck in most enterprises. Business users wait weeks, while companies spend millions on training programs for SQL and data skills. d.AP changes this: every employee gets their own “personal Data Analyst,” instantly answering questions without technical know-how. This multiplies analytics capacity without multiplying headcount. Reduce project costs by up to 70% and free experts to focus on innovation, not ad-hoc requests.




