Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse von Knowledge Graph nach Komponente (Lösung und Dienstleistungen), nach Modelltyp (Resource Description Farmwork (RDF) und Labeled Property Graph (LPG)), nach Anwendung (Data Governance und Master Data Management, Knowledge and Content Management, virtuelle Assistenten, Self-Service-Daten und Digital Asset Discovery, Produkt- und Konfigurationsmanagement, Infrastructure & Asset Management, andere), nach Endbenutzer (BFSI, Einzelhandel und Handel, Gesundheitswesen und Life Science, Telekommunikation und Technologie, Regierung und andere) und regionale

Die globale Marktgröße für Wissensgraphen wurde im Jahr 2025 auf 1,48 Milliarden US-Dollar geschätzt. Es wird erwartet, dass der Markt von 2,04 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 25,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wächst und im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 37,29 % aufweist.

Der globale Markt für Wissensgraphen nutzt mehrere Datenquellen, um Graphstrukturen zu erstellen, die die Entdeckung neuer Daten und wertvoller Erkenntnisse erleichtern. Dieses System ermöglicht KI- und maschinelle Lernvorgänge sowie semantische Suchfunktionen durch Kontextualisierung der Informationen. Der Markt erfährt eine Expansion, da Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen für eine bessere Entscheidungsfindung benötigen.

Der Markt konzentriert sich insbesondere auf das Gesundheitswesen sowie den Finanz- und Einzelhandelssektor sowie auf IT-Systeme.

• Nach Angaben des National Institute of Standards and Technology (NIST) hat die Regierung in Nordamerika 1.294 KI-Projekte gestartet, die durch Fördermittel unterstützt werden und Daten über Wissensgraphen integrieren, um sowohl die Datenkoordination als auch intelligente Entscheidungen zu verbessern.

Markttreiber für Wissensgraphen

Fortschritte in KI und maschinellem Lernen

Fortschritte, die sich aus der Kombination von KI und maschineller Lerntechnologie ergeben, haben die Betriebsfähigkeiten von Wissensgraphen erheblich verbessert. Diese Technologien helfen Unternehmen dabei, ihre Datenverknüpfungsvorgänge zu automatisieren, verborgene Muster aufzudecken und eine höhere Genauigkeit ihrer Abläufe zu erreichen. Codebasierte Wissensgraphen ermöglichen erweiterte Suchfunktionen mit kontextbasiertem Verständnis. Innerbetriebliche Einblicke werden klarer und Unternehmen erreichen durch diese Entwicklungen ein verbessertes Datenmanagement.

• Nach Angaben der Europäischen Kommission haben 726 Institutionen in Nordamerika Verhaltenstechniken für ihre digitalen Dienste übernommen, die die Datenkonnektivität verbessern und personalisierte Erlebnisse für Benutzer ermöglichen.

Marktbeschränkung für Wissensgraphen

Die Komplexität der Datenmodellierung und -integration kann zu Herausforderungen für das Marktwachstum von Knowledge Graphen führen

Der Prozess der Entwicklung und Pflege von Wissensgraphen erfordert fortschrittliche Datenmodellierungstechniken, um Netzwerkverbindungen richtig zu modellieren. Die Datenintegration aus verschiedenen Quellen wird zu einer wichtigen technischen Komponente, die den Prozess komplexer macht. Die Umsetzung dieser Prozesse erfordert spezifische Werkzeuge sowie professionelle Personalressourcen. Der Prozess der Erstellung von Wissensgraphen erfordert sowohl einen erheblichen Aufwand als auch verschiedene Ressourcen. 

Marktchancen für Knowledge Graphen

Integration mit neuen Technologien, um neue Wachstumschancen zu bieten

Mit Blockchain-Systemen verknüpfte Wissensgraphen schaffen eine Umgebung zur sicheren Speicherung manipulationssicherer Datensätze. Echtzeit-IoT-Daten können bei Implementierung mit IoT-Technologie richtig verknüpft und untersucht werden. Durch die Kombination entstehen Systeme, die klare Anzeigefunktionen mit Tracking-Funktionen und verbesserten Entscheidungsmöglichkeiten bieten. Ihre kombinierte Leistungsfähigkeit ermöglicht es Unternehmen, in allen kommerziellen Sektoren auf wertvollere und zuverlässigere Erkenntnisse zuzugreifen.

Segmentierung

Wichtige Erkenntnisse

Der Bericht deckt die folgenden wichtigen Erkenntnisse ab:

• Wissensgraphen werden zunehmend in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und E-Commerce eingesetzt, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, Kundenerlebnisse zu personalisieren und Abläufe zu optimieren, nach wichtigen Ländern
• Wichtige Branchenentwicklungen (​Die Integration von KI- und maschinellen Lerntechnologien zur Verbesserung von Datenanalysen und Entscheidungsprozessen in verschiedenen Sektoren)
• Überblick: Rasantes Wachstum, angetrieben durch die steigende Nachfrage nach KI-gesteuerter Datenorganisation, Erkenntnisgewinnung und verbesserter Entscheidungsfindung in allen Branchen, was sich auf die allgemeine Marktdynamik auswirkt

Analyse nach Komponenten

Basierend auf der Komponentenanalyse wird der Markt für Wissensgraphen in Lösungen und Dienstleistungen unterteilt.

Die Lösungskomponente umfasst alle Anwendungen und Plattformen, die neben Verwaltungsfunktionen auch die Erstellung und Bereitstellung von Wissensgraphen ermöglichen. Die angebotenen Lösungen bieten Funktionen wie Datenintegration sowie semantische Suchfunktionen und Beziehungsabbildungsfunktionen. Durch diese Lösungen gelingt es der Organisation, aus komplizierten Daten praktische Erkenntnisse zu gewinnen.

Knowledge-Graph-Lösungen werden durch Aktivitäten wie Beratung und Implementierung sowie Schulung und Support betreut. Die Anwendungsdienste unterstützen Organisationen bei der Anpassung und Verbesserung von Diagrammanwendungen an ihre individuellen Anforderungen. Knowledge-Graph-Dienste ermöglichen eine erfolgreiche Implementierung durch einen Prozess, der ihren Investitionswert optimiert.

Analyse Nach Modelltyp

Basierend auf der Modelltypanalyse wird der Knowledge-Graph-Markt in Resource Description Framework (RDF) und Labeld Property Graph (LPG) unterteilt.

RDF bietet das Webstandardmodell für den Datenaustausch unter Verwendung von Tripeln (Subjekt-Prädikat-Objekt) zur Darstellung von Informationsdaten. RDF eignet sich gut für semantische Webanwendungen, da es Systemen ermöglicht, Informationen über seine semantischen Standards auszutauschen. RDF bietet durch die Vorteile von SPARQL genaue semantische Tools sowie Argumentationsfunktionen.

Das LPG-Datenmodell verwendet Knoten zusammen mit Kanten, die Rollenangaben und Merkmalsattribute enthalten. Das Modell bietet Organisationen eine dynamische Struktur, die die Darstellung fortgeschrittener Beziehungen in der realen Welt ermöglicht. Die Anwendung von LPG umfasst Situationen, die eine dynamische Hochleistungs-Graphsuche erfordern.

Analyse nach Anwendung

Basierend auf der Anwendungsanalyse ist der Markt für Wissensgraphen unterteilt in Datenverwaltung und Stammdatenverwaltung, Datenanalyse und Business Intelligence, Wissens- und Content-Management, virtuelle Assistenten, Self-Service-Daten und digitale Asset-Erkennung, Produkt- und Konfigurationsmanagement, Infrastruktur- und Asset-Management und andere.

Die Anwendung von Wissensgraphen ermöglicht es Unternehmen, ihre Kerngeschäftsdaten systemübergreifend zu koordinieren und zu leiten und gleichzeitig qualitativ hochwertige Ergebnisse und Compliance-Einhaltung sicherzustellen. Regulierungsanforderungen werden durch ihre Umsetzung realisierbar und Organisationen erreichen eine bessere Datenzuverlässigkeit. Data-Governance-Initiativen benötigen diese Struktur, um auf organisatorischer Ebene erfolgreich zu sein.

Das System ermöglicht Benutzern die Durchführung anspruchsvoller Datenanalysen mithilfe miteinander verbundener Abfragemethoden für Datenquellen, die umfassende Erkenntnisse liefern. Die in semantischen Daten gefundenen organisatorischen Beziehungen ermöglichen es Benutzern, den Kontext innerhalb ihrer Informationen besser zu verstehen. Solche Anwendungen führen zu klügeren Entscheidungen, die auf detaillierten Informationen basieren.

AnalyseVom Endbenutzer

Basierend auf der Endbenutzeranalyse ist der Wissensgraphenmarkt in BFSI, Einzelhandel und Handel, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, Telekommunikation und Technologie, Regierung, Automobil und Fertigung, Medien und Unterhaltung und andere unterteilt.

Wissensgraphen stellen intelligente Finanzdatenverbindungen her, um die Analyse von Risiken und die Erkennung von Betrug zu verbessern sowie Kundeneinblicke zu gewinnen. Mithilfe von Wissensgraphen können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, Compliance-Probleme reduzieren und die Betreuung ihrer Kunden verbessern. Wissensgraphen helfen Finanzorganisationen dabei, Investitionsentscheidungen und Kreditentscheidungen zu verbessern.

Durch die Implementierung von Wissensgraphen können Einzelhändler individuelle Einkaufsbrücken bereitstellen und gleichzeitig ihre Bestandssysteme optimieren. Unternehmen verknüpfen Daten über verschiedene Kanäle hinweg, um ihre Produktvorschläge und Preismethoden zu verbessern. Durch den Einsatz von Wissensgraphen können Stakeholder eine höhere Effizienz der Lieferkette erreichen.

Regionale Analyse

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Basierend auf der Region wurde der Markt in Nordamerika, Europa, dem asiatisch-pazifischen Raum, Südamerika, dem Nahen Osten und Afrika untersucht.

Der Markt für Wissensgraphen in Nordamerika nimmt eine führende Position ein, da Unternehmen diese Systeme aktiv innerhalb von BFSI zusammen mit Gesundheits- und Einzelhandelsregionen implementieren. Länder in den USA und Kanada spielen definierte Führungsrollen bei der Leitung von KI-Forschungs- und Datenanalyseprojekten sowie Innovationen im Bereich der digitalen Transformation. Das Gebiet funktioniert in einem etablierten technologischen Umfeld und erhält wichtige staatliche Programmunterstützung.

Europa hat ein wachsendes Interesse an der Einführung von Wissensgraphen, insbesondere bei Gesundheitsorganisationen sowie im Automobil- und Regierungssektor. Die Knowledge-Graph-Märkte in Europa verzeichnen zusammen mit Deutschland und Frankreich ihr größtes Wachstum im Vereinigten Königreich, wo sowohl Datenschutzprotokolle als auch semantische Technologieinnovationen und Regulierungsgrundsätze im Vordergrund stehen. Der Bereich stellt Ressourcen für fortgeschrittene Forschung in Bezug auf KI und maschinelle Lerntechnologien bereit.

Der Markt für Wissensgraphen wird in den Regionen des asiatisch-pazifischen Raums schnell expandieren, da Länder wie China, Indien und Japan Initiativen zur digitalen Transformation durchführen. Der Bereich weist eine hohe Marktnachfrage in den Bereichen Telekommunikation, E-Commerce und Fertigung auf, in denen KI-Integration und Internet-of-Things-Anwendungen zunehmend an Bedeutung gewinnen. Sowohl schnelle technologische Fortschritte als auch Investitionen in die Entwicklung intelligenter Städte treiben die Marktexpansion voran.

Der Markt für Wissensgraphen entwickelt sich in Südamerika weiter, da Finanzinstitute sowie Einzelhandels- und Regierungssektoren solche Technologien implementieren. Das Marktwachstumstempo in diesem Segment bleibt hinter anderen Regionen zurück, dennoch gewinnen datengesteuerte Lösungen zunehmend an Interesse. Brasilien ist zusammen mit Argentinien der Haupttreiber der Marktaktivität in dieser Region.

Wichtige Sektoren im Nahen Osten und in Afrika haben mit der Einführung von Wissensgraphen begonnen, da diese Länder die Einführung dieser Technologien vorantreiben. Die Länder VAE und Südafrika planen, ihre digitale Struktur voranzutreiben und gleichzeitig sektorübergreifende Datenverwaltungssysteme zu verbessern. Der Markt wächst weiter, da Länder im Nahen Osten und in Afrika in intelligente Technologien und Datenanalyseanwendungen investieren.

Schlüsselakteure abgedeckt

Der Bericht enthält die Profile der folgenden Hauptakteure:

• NEO4J (USA)
• Amazon Web Services, Inc. (USA)
• TigerGraph (USA)
• Graphwise (Dänemark)
• RelationalAI (USA)
• IBM Corporation (USA)
• Microsoft Corporation (USA)
• SAP SE (Deutschland)
• StarDog (USA)
• Franz Inc. (USA)
• Altair (USA)
• Progress Software Corporation (USA)
• ESRI (USA)
• OpenLink-Software (USA)
• Bitnine (Südkorea)

Wichtige Branchenentwicklungen

• April 2023 – Durch die Partnerschaft mit Imperium Solutions hat Neo4j daran gearbeitet, den steigenden Bedarf singapurischer Kunden an Graphtechnologielösungen zu erfüllen, die dabei helfen, versteckte Beziehungen zwischen großen Datensätzen effizient zu identifizieren.
• Februar 2023 – IBM hat StepZen gekauft, weil das übernommene Unternehmen GraphQL-Servertechnologie bereitstellte, die Entwicklern hilft, flexible und effiziente GraphQL-APIs für verbesserte Datenintegrations- und Verwaltungsfunktionen zu erstellen.