Wissensgraph-Datenmodell

Um eine konsistente und strukturierte digitale Repräsentation unseres Carsharing-Unternehmens zu ermöglichen, haben wir ein Wissensgraph-Datenmodell entwickelt, das gezielt auf diesen Anwendungsfall zugeschnitten ist. Es definiert die zentralen Elemente, ihre Eigenschaften und ihre Beziehungen – als semantisches Fundament für unsere Unternehmensarchitektur und das Verständnis des KI-Assistenten.

Im Zentrum des Modells stehen Konzepte aus dem Unternehmensmodell, erweitert um folgende domänenspezifische Elemente:

• Organisationsstruktur: (Unternehmen, Organisationseinheiten, Abteilungen, Teams)
• Ziele: auf Unternehmens- und Abteilungsebene, inkl. Zielwert und Zieljahr
• Strategische Initiativen: zur Verfolgung übergeordneter
• Transformationsprojekte: die Prozesse verändern oder neu gestalten
• KPIs: zur Messung der Zielerreichung (inkl. aktueller Werte und Zielwerte)
• Services: die durch einen oder mehrere Prozesse realisiert werden
• Prozesse: die sich aus mehreren Aktivitäten zusammensetzen
• Aktivitäten: mit Attributen wie Ausführungstyp, Häufigkeit, Fehlerquote, manuellen Workarounds und CO₂-Ausstoß pro Ausführung
• Systeme und Datenflüsse: zur Abbildung technischer Abhängigkeiten und Schnittstellen

Alle Beziehungen sind eindeutig definiert und mit Kardinalitäten versehen, um eine präzise Interpretation und maschinelle Weiterverarbeitung zu ermöglichen.

Das semantische Datenmodell bildet die Grundlage für KI-gestützte Navigation, Analyse und Visualisierung – und damit für unseren Digital Twin-Ansatz.