Entity-aufgelöste Knowledge Graphs —
saubere Daten rein, sauberer Graph raus
Ein Knowledge Graph ist nur so gut wie die Entitäten darin. Tilores löst doppelte Datensätze auf, bevor Daten in Ihre Graph-Datenbank geladen werden – sodass jeder Knoten eine echte, eindeutige Entität repräsentiert und jede Beziehung verlässlich ist.
Ein Standard-Knowledge-Graph bildet Beziehungen zwischen Datenknoten ab. Wenn jedoch dieselbe reale Entität – ein Unternehmen, eine Person, ein Lieferant – als mehrere Duplikate existiert, liefert der Graph verzerrte Ergebnisse: Beziehungen sind aufgeteilt, Zählungen sind falsch, und nachgelagerte KI-Systeme arbeiten mit einem verfälschten Bild.
Ein entity-aufgelöster Knowledge Graph löst das Problem an der Quelle. Bevor Daten ingested werden, identifiziert Tilores, welche Datensätze dieselbe reale Entität meinen, führt sie zu einem einzigen kanonischen Knoten zusammen und bewahrt alle Quellattribute. Die Graph-Datenbank erhält saubere, deduplizierte Eingaben – und die gewonnenen Erkenntnisse sind zuverlässig.
Tilores als vorgelagerte Ingestion-Schicht
Datensätze aus CRMs, Datenbanken, Data Warehouses oder beliebigen strukturierten Quellen über die Tilores API einlesen.
Tilores gleicht Datensätze per Fuzzy Matching ab und dedupliziert sie – inklusive Namensvarianten, Tippfehlern und Formatunterschieden.
Jede aufgelöste Entität wird zu einem einzigen, angereicherten Golden Record mit allen Quellattributen.
Saubere, deduplizierte Entitäten werden in Neo4j, Amazon Neptune, TigerGraph oder die Graph-Datenbank Ihrer Wahl geladen.
Kompatibel mit führenden Graph-Datenbanken
Die meistgenutzte Graph-Datenbank. Tilores-aufgelöste Entitäten lassen sich sauber über den Neo4j-Treiber oder Cypher Import laden.
AWS-native Graph-Datenbank für Property Graphs und RDF. Ergänzt sich natürlich mit Tilores auf dem AWS-Stack.
Hochleistungs-Graph-Analysen im großen Maßstab. Tilores stellt sicher, dass die zugrundeliegenden Entitäten so präzise sind wie die abgefragten Graph-Muster.
Tilores gibt Standard-JSON-Entitäten aus — kompatibel mit jeder Graph-Datenbank, die strukturierte Knotendaten akzeptiert.
Warum Entity Resolution für Knowledge Graphs entscheidend ist
Doppelte Knoten beseitigen, bevor sie den Graph korrumpieren – nicht danach
Verborgene Beziehungsmuster aufdecken, die aufgeteilte Knoten verbergen
Genauigkeit graph-basierter KI, Betrugserkennung und Risikomodelle verbessern
Manuellen Datenbereinigungsaufwand bei großen, multi-source Datensätzen reduzieren
Eine kontinuierlich aktualisierte Entitätsschicht pflegen, wenn neue Quelldaten eintreffen
Vollständiger Audit-Trail für jede Entity-Resolution-Entscheidung — nachvollziehbar und erklärbar
Weitere Anwendungsfälle
Knowledge Graphs aufbauen –
auf Entitäten, denen Sie vertrauen können
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