Ein Data Mesh klärt, wem Daten gehören – nicht, wie eine KI sie versteht. Dieser Artikel argumentiert für eine neue Architekturschicht: den Wissensgraphen.
(Bild: vs148/Shutterstock.com)
09.10.2026, 12:00 Uhr
Lesezeit: 16 Min.
- Wissensgraphen als Architektur zwischen Daten und KI: Jenseits von Data Mesh
- Zwei Suchparadigmen, und warum keines allein genügt
- Die Graph-Schicht: vom Datensatz zur Beziehung
- GraphRAG in der Praxis: zwei Philosophien
- Übertragung auf Unternehmensdaten
- Aus eigener Praxis: vier Wochen Graph-Betrieb
- Fazit: eine bewusste Architekturentscheidung
Am Muster GraphRAG zeigt der Artikel, warum Beziehungen zur First-Class-Datenstruktur werden – und welche zwei grundverschiedenen Implementierungsphilosophien auf den Architektur-Tisch gehören.
Moderne Unternehmen verfügen über mehr Daten als je zuvor. Trotzdem scheitern viele KI-Anwendungen nicht am fehlenden Wissen, sondern daran, dass dieses Wissen für Maschinen nicht in einer nutzbaren Struktur vorliegt. Das Problem ist also nicht die Menge der Daten, sondern ihre Erschließbarkeit, und zwar zunehmend für Maschinen statt für Menschen: für KI-Systeme, die auf Basis dieser Daten Antworten generieren sollen.
Thimo Bess ist Software Engineer und seit einigen Monaten AI Solutions Architect bei arconsis, wo er seit 2013 arbeitet. Sein Schwerpunkt liegt in der mobilen Entwicklung, insbesondere von iOS-Apps. Heute beschäftigt er sich vor allem mit KI-gestützter Softwareentwicklung und der Integration von Sprachmodellen in bestehende Architekturen.
Die Architekturdebatte der letzten Jahre hat sich vor allem an Organisationsmodellen abgearbeitet. Data Mesh ist das prominenteste Beispiel: ein soziotechnischer Ansatz mit vier Prinzipien:
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