Use Case wählen
Knowledge-Graph-Use-Cases belastbar priorisieren
Ein tragfähiger Use Case verbindet ein messbares Problem mit vorhandenen Daten, klaren Nutzern und wiederkehrenden Beziehungen.
Entscheidung und Nutzer eingrenzen
Ein Use Case beginnt mit einer wiederkehrenden Entscheidung, etwa welche Reparaturanleitung der Support zu Produkt und Fehlercode benötigt. Eine breite Suche nach Synergien ist nicht messbar.
Benennen Sie Nutzer, Auslöser, heutige Arbeitsweise und Beziehungen, die das Ergebnis tatsächlich verändern.
Ausgangswert belegen
Suchzeit, Fehlzuordnung und manuelle Übergaben werden aus Prozesslogs oder einer dokumentierten Stichprobe ermittelt. Zielwerte entstehen erst nach dieser Baseline.
Datenreife untersuchen
Jede benötigte Entität braucht führende Quelle, stabilen Schlüssel, Zugriffsrecht und Owner. Eine fehlende Produktidentität kann den Kandidaten trotz hohem Nutzen stoppen.
Kandidaten priorisieren
Eine Priorisierungsmatrix bewertet Entscheidungsfrequenz, Datenzugang, Beziehungsdichte, Integrationsaufwand und Risiko. Evidenz und Unsicherheit stehen neben jedem Punktwert.
Priorisierungsmatrix mit Evidenzspalte
Punkte werden nur vergeben, wenn eine Quelle oder Ausgangsmessung vorliegt.
Use Case: Support-Auflösung
Nutzer: First-Level-Support
Entscheidung: Anleitung und Ersatzteil wählen
Baseline: Stichprobe aus 50 abgeschlossenen Fällen
Datenreife: ERP ja, Handbücher teilweise
Abbruch: keine stabile Produkt-ID
Kompetenzfragen: CQ-01 bis CQ-05Eigenständiges Prüfartefakt ohne erfundene Messwerte oder Anbieterwertung.
Entscheidungsregel
Bewerte Nutzen, Datenreife, Integrationskosten und Entscheidungsfrequenz.
Quellen zu diesem Beitrag
Primärquellen auf Artikelebene, geprüft am 18.09.2026.
- NIST AI RMF 1.0
Primärrahmen für messbare Kontexte und Risiken. - W3C Data on the Web Best Practices
Primärquelle zu Datenqualität und Metadaten.