Die Ontologiebasierte Datenplattform
Vereinheitlichen Sie die Daten Ihrer Organisation zu einem lebenden, abfragbaren semantischen Modell — einer Single Source of Truth, in der jeder Bericht, jedes Dashboard und jeder Analyst mit derselben vertrauenswürdigen, fachlichen Bedeutung arbeitet, nicht mit unverbundenen Tabellen.
Entitätsgraph
Modellieren Sie Kunden, Konten, Aufträge, Produkte und jedes Domänenkonzept, verbunden durch typisierte, durchlaufbare Beziehungen.
Erkenntnis & KI, verbunden
Analytik, Agenten und Berichte verankern sich alle in der Ontologie — jede Kennzahl einmal definiert und KI in gesteuerter Bedeutung verankert für genaue, halluzinationsarme Antworten.
Vertrauenswürdig & gesteuert
Konsistente Definitionen, Lineage und Zugriffskontrolle machen Daten auffindbar und verlässlich für Self-Service über Teams hinweg.
Eine ontologiebasierte Datenplattform ist eine semantische Datenplattform, die die Daten einer Organisation zu einem lebenden, abfragbaren semantischen Modell vereinheitlicht — einem Graphen aus Entitäten, Beziehungen und Regeln, gelegt über Ihre bestehenden Daten. Statt unverbundener Tabellen und siloartiger Systeme arbeiten jeder Analyst, jedes Dashboard, jeder Bericht und jeder KI-Agent mit einer konsistenten, fachlichen Single Source of Truth, was Daten auffindbar, vertrauenswürdig und bereit sowohl für Erkenntnis als auch für KI macht.
Die meisten Organisationen haben Daten, die sie nicht nutzen können — nicht weil sie nicht existieren, sondern weil nichts sie verbindet. Scrydons souveräne ontologiebasierte Datenplattform ist die verbindende semantische Schicht: Sie modelliert Ihre realen Entitäten und die typisierten Beziehungen zwischen ihnen, wendet konsistente Definitionen und Governance an und hält alles aktuell, sobald neue Daten eintreffen. Das Ergebnis sind schnellere Analytik, Self-Service-Erkenntnis und Kennzahlen, die überall dasselbe bedeuten — und ein semantisches Fundament, das KI-Agenten in Ihrer echten fachlichen Bedeutung verankert, dem Wesen von Ontologie-KI.
Ontologiebasierte Datenplattform in der Scrydon-Plattform
Eine integrierte, souveräne Architektur. Hier fügt sich Ontologiebasierte Datenplattform ein — hervorgehoben im Kontext des gesamten Stacks, mit dem es zusammenarbeitet.
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Das Beste aus Data Lakes, Data Warehouses und Suche vereint
KI-Agenten, Workflows und Automatisierungen, die über Ihre Systeme hinweg ausgeführt werden
Integrieren Sie über A2A, MCP, Legacy-Systeme und Datenquellen
Sichere Domänenföderation, vertrauenswürdiger Datenaustausch und Intelligenz über Grenzen hinweg
Souveräne Grundlagen
Ontologiebasierte Datenplattform im Detail
Analytik
Daten, die in Warehouses und Dashboards liegen, die niemand liest, sind Daten, die niemand nutzen kann. Die Analytik-Schicht ändert das — sie gibt den richtigen Menschen die richtigen Informationen, ohne dass sie danach fragen müssen. Jede Kennzahl ist in der Cognitive Enterprise-Ontologie verankert, sodass eine Umsatzzahl nie isoliert eintrifft. Daten im Kontext — nicht nur in Dashboards.
Entscheidungsträger erhalten einen Live-Blick auf das Unternehmen — Finanzleistung, operative Gesundheit, Beschaffungsstatus — ohne darauf zu warten, dass ein Datenteam einen Bericht erstellt.
- Interaktive Notebooks: Python- und SQL-Umgebungen mit vollem Zugriff auf Ihre Lakehouse-Daten — ganz ohne Datenbewegung.
- Visuelle Dashboards: Vorgefertigtes, stets aktuelles Reporting, das sich automatisch mit dem Geschäft aktualisiert — kein manuelles Refresh, keine veralteten Zahlen.
- Agent-native Analytik: KI-Agenten können Erkenntnisse autonom abfragen, zusammenfassen und danach handeln — und schließen so den Kreis zwischen Analyse und Aktion.
Cognitive Enterprise
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Die meisten Organisationen haben Daten, die sie nicht nutzen können — nicht weil sie nicht existieren, sondern weil nichts sie verbindet. Die Cognitive Enterprise-Schicht ist die prägende Intelligenz des AI OS: ein lebendiges, abfragbares semantisches Modell der Entitäten, Prozesse und Regeln Ihrer Organisation. Sie ist die Single Source of Truth, die es jedem Agenten, jedem Analysten und jedem Workflow ermöglicht, mit einem konsistenten Verständnis über Ihr Geschäft zu schlussfolgern.
Ohne sie schlussfolgern KI-Agenten auf Rauschen. Mit ihr schlussfolgern sie auf dem Geschäft.
- Entitätsgraph: Modellieren Sie Kunden, Konten, Aufträge, Produkte und jedes beliebige Domänenkonzept — und verbinden Sie sie mit typisierten, traversierbaren Beziehungen.
- Prozessintegration: Verknüpfen Sie reale Workflows mit Ontologie-Entitäten, damit Agenten verstehen, wie Daten durch Ihr Geschäft fließen.
- Kontinuierliche Anreicherung: Agenten reichern Ontologie-Knoten automatisch mit frischen Daten aus dem Lakehouse an und halten das Modell ohne manuellen Aufwand aktuell.
Das Lakehouse ist das hochperformante Datenfundament, das die Cognitive Enterprise trägt. Es basiert auf StarRocks — einer blitzschnellen, vektorisierten MPP-Query-Engine, die Analytik im Sekundenbruchteil, Echtzeit-Updates und hohe Parallelität liefert — und fragt offene Apache Iceberg-Tabellen direkt ab. So vereint es die Flexibilität eines Data Lake mit der Geschwindigkeit eines Warehouse unter einem einzigen, souveränen Dach.
- Offene Iceberg-Tabellen: Fragen Sie Apache Iceberg und andere offene Tabellenformate direkt ab — Ihre Daten bleiben Ihre, ohne proprietäres Lock-in und ohne Datenbewegung.
- Blitzschnelles OLAP: Die vektorisierte Engine, der kostenbasierte Optimierer und die materialisierten Views von StarRocks ermöglichen Echtzeit-SQL — von Dashboards bis zum Schlussfolgern der Agenten — ohne Datenduplizierung.
- Integrierte Vector Search: Speichern und durchsuchen Sie Embeddings neben herkömmlichen Daten, wodurch das Lakehouse sofort bereit für KI-Workloads ist.
Eine Single Source of Truth für jede Frage
Eine ontologiebasierte Datenplattform liegt über Ihren Rohdaten und verwandelt sie in Bedeutung. Statt für jeden Bericht Tabellen von Hand zu verknüpfen, teilen jeder Analyst, jedes Dashboard und jede Anwendung ein konsistentes, abfragbares Verständnis der Organisation — sodass Erkenntnis schneller kommt und Kennzahlen konsistent sind.
Entitäten — Modellieren Sie die realen Konzepte in Ihrem Unternehmen — Kunden, Assets, Fälle, Produkte.
Beziehungen — Verbinden Sie sie mit typisierten, durchlaufbaren Verbindungen, die abbilden, wie das Unternehmen tatsächlich funktioniert.
Definitionen — Definieren Sie jede Kennzahl und Regel einmal, sodass Zahlen über jeden Bericht und jedes Team hinweg zusammenpassen.
Live-Daten — Halten Sie das Modell aktuell, indem Sie kontinuierlich frische Daten aus dem Lakehouse ziehen.
Von verstreuten Tabellen zu vertrauenswürdiger Erkenntnis
Rohtabellen und BI-Extrakte überlassen es jedem Team, neu herzuleiten, was die Daten bedeuten — und darüber uneins zu sein. Eine ontologiebasierte Datenplattform macht Bedeutung explizit: gemeinsame Entitäten, Beziehungen und Definitionen, die unverbundene Daten in auffindbare, gesteuerte Self-Service-Erkenntnis verwandeln. Analysten beantworten Fragen in Minuten statt in Wochen, Dashboards passen zusammen, und dasselbe vertrauenswürdige Fundament ist bereit für alles, was als Nächstes kommt — einschließlich KI.
Das semantische Fundament, das KI verankert
KI-Agenten sind nur so vertrauenswürdig wie die Bedeutung, über die sie schlussfolgern. Ontologie-KI ist die Praxis, Modelle in einer semantischen Datenplattform zu verankern statt in Rohtabellen: Die Ontologie gibt Agenten dieselben gesteuerten Entitäten, Beziehungen und Definitionen, die Ihre Analysten verwenden, sodass sie die richtigen Daten abrufen, in fachlichen Begriffen antworten und auditierbar bleiben. So verwandelt eine semantische Schicht ein allgemeines Modell in ein System, das Ihre Organisation versteht — und sie reduziert Halluzination deutlich, weil jede Antwort auf ein definiertes Konzept zurückführt.
Verankertes Retrieval — Agenten fragen die Ontologie ab, nicht lose Tabellen — sodass sie jedes Mal die richtigen Entitäten und Beziehungen ziehen.
Gemeinsame Definitionen — KI verwendet dieselben Kennzahl- und Regeldefinitionen wie Ihre Dashboards, sodass Menschen und Agenten sich über die Zahlen einig sind.
Erklärbare Antworten — Jede KI-Antwort führt auf definierte Konzepte im semantischen Modell zurück und hält das Schlussfolgern auditierbar.
Ein souveränes Fundament — Dieselbe semantische Datenplattform treibt Analytik und KI innerhalb Ihres Perimeters an — keine separate, ungesteuerte KI-Datenkopie.
Ontologiebasierte Datenplattform vs. Databricks, Fabric & Palantir
Die großen Datenplattformen nehmen jeweils einen anderen Weg zur Erkenntnis. Scrydon geht voran mit einer souveränen, fachlichen Ontologie über Ihren bestehenden Daten — und verbindet eine echte semantische Schicht mit europäischer Datensouveränität.
| Funktion | Scrydon | Databricks | Microsoft Fabric | Palantir Foundry |
|---|---|---|---|---|
| Primärer Fokus | Ontologiebasierte Datenvereinheitlichung und vertrauenswürdige Erkenntnis | Lakehouse für Data Engineering und ML | Vereinheitlichte SaaS-Analytik und BI | Datenintegration mit einer operativen Ontologie |
| Semantik- / Ontologieschicht | Native, erstklassige fachliche Ontologie | Eingeschränkt — Katalog und Metric Views, keine fachliche Ontologie | Semantische Power-BI-Modelle, pro Dataset eingegrenzt | Stark — die Ontologie ist Kern des Produkts |
| Analytik & Erkenntnisse | Analytik in der Ontologie verankert; konsistente Kennzahlen überall | SQL und BI auf dem Lakehouse | Tiefes BI über Power BI | Eingebaute Dashboards und analytische Apps |
| Bereitstellung & Souveränität | Souverän — von Air-Gap bis Cloud, europäisch-nativ | Cloud (AWS / Azure / GCP) | Nur Azure-Cloud-SaaS | Cloud oder On-Premise, US-Anbieter |
| Offenheit & Lock-in | Offene Formate, Ihr Perimeter, geringes Lock-in | Offenes Delta-Format, plattformzentriertes Tooling | OneLake und das Microsoft-Ökosystem | Proprietär, hohes Lock-in |
| Beste Eignung | Organisationen, die eine souveräne semantische Schicht für Erkenntnis brauchen | Data Engineering und ML im großen Maßstab | Microsoft-zentrierte BI-Teams | Großunternehmen und Behörden, zu Premium-Kosten |
Der Vergleich ist Scrydons Zusammenfassung zur Orientierung. Databricks, Microsoft Fabric und Palantir Foundry sind Marken ihrer jeweiligen Eigentümer; Funktionen entwickeln sich weiter — prüfen Sie aktuelle Details beim jeweiligen Anbieter.
Häufig gestellte Fragen
Was ist eine ontologiebasierte Datenplattform?+
Ist eine ontologiebasierte Datenplattform dasselbe wie eine semantische Datenplattform?+
Was ist Ontologie-KI und wie verbessert eine Ontologie KI?+
Worin unterscheidet sich eine ontologiebasierte Datenplattform von einem Data Lake oder Data Warehouse?+
Wie schneidet eine ontologiebasierte Datenplattform im Vergleich zu Databricks, Microsoft Fabric und Palantir Foundry ab?+
Wie verbessert eine ontologiebasierte Datenplattform Analytik und Reporting?+
Wie verhält sich eine ontologiebasierte Datenplattform zu Master Data Management (MDM)?+
Wie bleibt eine ontologiebasierte Datenplattform aktuell?+
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