Marktgröße und -anteil von Wissensgraphen nach Aufgabentyp (Linkvorhersage, Entitätsauflösung, linkbasiertes Clustering), Datenquelle (strukturiert, unstrukturiert, halbstrukturiert), Unternehmensgröße (KMU, Großunternehmen), Anwendung, Typ, Endnutzung – Wachstumstrends, regionale Einblicke (USA, Japan, Südkorea, Großbritannien, Deutschland), Wettbewerbspositionierung, globaler Prognosebericht 2025–2034

Marktaussichten:

Der Markt für Wissensgraphen soll von 1,26 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 6,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2034 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von über 13,6 % zwischen 2025 und 2034 entspricht. Im Jahr 2025 wird der Umsatz der Branche voraussichtlich 1,41 Milliarden US-Dollar betragen.

• Base Year Value (2024): USD 1.26 Billion
• CAGR (2025-2034): 13.6%
• Forecast Year Value (2034): USD 6.9 Billion
• Historical Data Period: 2021-2024
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2025-2034

Marktdynamik:

Wachstumstreiber und Chancen:

Der Knowledge-Graph-Markt erlebt einen deutlichen Aufschwung, angetrieben durch die steigende Nachfrage nach verbesserten Datenmanagement- und Integrationsfunktionen. Unternehmen verschiedener Branchen erkennen den Wert vernetzter Daten für bessere Entscheidungen und Kundenbindung. Die zunehmende Verbreitung von Big Data und der Bedarf an Echtzeitanalysen veranlassen Unternehmen dazu, Knowledge-Graph-Technologien einzusetzen, die strukturierte Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datenpunkten herstellen. Dadurch gewinnen Unternehmen Erkenntnisse, die in herkömmlichen Datenbanken möglicherweise übersehen werden, und steigern so die Gesamteffektivität ihrer Datennutzung.

Darüber hinaus eröffnet der Aufstieg von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen neue Möglichkeiten im Bereich der Knowledge-Graph-Technologien. Da diese Technologien immer ausgefeilter werden, sind sie stark auf strukturierte Daten angewiesen, um ihre Algorithmen zu verbessern. Knowledge-Graphs ermöglichen intuitivere Modelle für maschinelles Lernen, indem sie einen umfassenden Kontext bereitstellen, der das Verständnis komplexer Datenbeziehungen erleichtert. Diese Synergie erweist sich als starker Treiber für die Einführung von Knowledge-Graphs, da Unternehmen KI für ihren Wettbewerbsvorteil nutzen möchten.

Eine weitere wichtige Chance liegt in der Ausweitung Cloud-basierter Lösungen. Die Umstellung auf Cloud-Infrastrukturen ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenarchitektur zu skalieren und ohne erhebliche Vorabinvestitionen auf leistungsstarke Knowledge-Graph-Tools zuzugreifen. Cloudbasierte Knowledge-Graph-Plattformen sind für Unternehmen jeder Größe leichter zugänglich und führen zu einer breiteren Akzeptanz und Integration in verschiedene Anwendungen, von Suchmaschinen bis hin zu Empfehlungssystemen.

Darüber hinaus verbessern die laufenden Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) die Benutzerfreundlichkeit von Knowledge Graphen. Dank verbesserter NLP-Funktionen können Unternehmen Informationen menschenähnlicher extrahieren und abfragen. Das macht Knowledge Graphen für Nutzer attraktiver, die intuitivere Möglichkeiten zum Zugriff und zur Analyse von Daten suchen und gleichzeitig das Kundenerlebnis verbessern.

Branchenbeschränkungen:

Trotz des vielversprechenden Wachstums des Knowledge-Graph-Marktes verhindern bestimmte Einschränkungen dessen volles Potenzial. Eine der größten Herausforderungen ist die Komplexität beim Aufbau und der Pflege von Knowledge Graphen. Unternehmen haben oft Schwierigkeiten, unorganisierte Daten zu strukturieren und Genauigkeit und Konsistenz über verschiedene Quellen hinweg sicherzustellen. Diese Komplexität kann zu hohen Betriebskosten und langen Bereitstellungszeiten führen, was Unternehmen von der Einführung dieser Technologie abhalten kann.

Darüber hinaus bestehen Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit. Da Knowledge Graphen häufig Daten aus verschiedenen Quellen konsolidieren, steigt das Risiko der Offenlegung sensibler Informationen. Datenpannen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften stellen Unternehmen, die diese Technologien verantwortungsvoll implementieren möchten, vor erhebliche Herausforderungen und führen zu Zurückhaltung bei potenziellen Anwendern.

Darüber hinaus stellt der Mangel an Fachkräften, die sich mit Knowledge-Graph-Technologien und verwandten Bereichen auskennen, ein erhebliches Hindernis dar. Die Nachfrage nach Expertise in Semantic-Web-Technologien, Datenmodellierung und Wissensrepräsentation übersteigt das verfügbare Angebot. Diese Qualifikationslücke kann die Implementierungsprozesse verlangsamen und die Projektkosten in die Höhe treiben, was ein breiteres Marktwachstum behindert.

Schließlich besteht auch die Herausforderung, Knowledge Graphen in bestehende Legacy-Systeme zu integrieren. Viele Unternehmen setzen auf veraltete Infrastrukturen, die möglicherweise nicht mit fortschrittlichen Knowledge-Graph-Lösungen kompatibel sind. Diese Inkompatibilität kann zu erheblichen Integrationsproblemen führen und dazu, dass Unternehmen zögern, auf anspruchsvollere Datenmanagement-Tools umzusteigen.

Regionale Prognose:

Nordamerika

Der nordamerikanische Knowledge-Graph-Markt wird vor allem von den USA angeführt, wo Fortschritte in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Datenanalyse die Nachfrage ankurbeln. Wichtige Technologiezentren wie Silicon Valley, Seattle und New York City beherbergen zahlreiche Unternehmen, die massiv in Knowledge-Graph-Technologie investieren, um Suchmaschinen, Empfehlungssysteme und Customer-Relationship-Management-Tools zu verbessern. Kanada folgt diesem Beispiel: Städte wie Toronto und Vancouver entwickeln sich dank eines robusten Technologie-Ökosystems und starker staatlicher Unterstützung für KI-Initiativen zu wichtigen Akteuren. Daher wird erwartet, dass Nordamerika seine bedeutende Marktgröße und seinen Wachstumskurs beibehält, angetrieben von Innovationen bei Unternehmenslösungen in verschiedenen Sektoren.

Asien-Pazifik

Im Asien-Pazifik-Raum ist China ein bedeutender Akteur im Knowledge-Graph-Markt, angetrieben von seiner rasanten digitalen Transformation und der Weiterentwicklung von KI-Technologien. Das Engagement der chinesischen Regierung für die Entwicklung einer KI-gesteuerten Wirtschaft fördert Investitionen in Knowledge-Graph-Plattformen für Anwendungen von E-Commerce bis hin zur intelligenten Stadtplanung. Auch Japan spielt eine entscheidende Rolle und legt großen Wert auf Forschung und Entwicklung im Bereich KI, um Produktivität und Effizienz in Branchen wie der Fertigung und dem Gesundheitswesen zu steigern. Auch Südkorea entwickelt sich mit seinem Fokus auf Blockchain-Technologie und Datenintegration zu einem Konkurrenten. Gemeinsam versprechen diese Länder ein starkes Wachstum, wobei China hinsichtlich Marktgröße und -geschwindigkeit führend ist.

Europa

Europa bietet ein vielfältiges Umfeld für den Knowledge-Graph-Markt, wobei Großbritannien, Deutschland und Frankreich die Spitzenposition einnehmen. Großbritannien profitiert von einer florierenden Technologieszene in London, die sich durch eine Mischung aus Startups und etablierten Unternehmen auszeichnet, die Innovationen im Bereich Knowledge-Graph-Anwendungen vorantreiben. Deutschlands starke industrielle Basis macht das Land zu einem wichtigen Anwender dieser Technologien. Unternehmen nutzen Knowledge Graphs, um Betriebsprozesse zu optimieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. Frankreich macht Fortschritte mit staatlich geförderten Initiativen zur Förderung der KI-Forschung und des Wissensaustauschs zwischen Unternehmen. Von diesen Ländern wird Deutschland voraussichtlich den größten Markt darstellen, während das flexible regulatorische Umfeld Großbritanniens ein schnelles Wachstum der Technologieakzeptanz begünstigen könnte.

Segmentierungsanalyse:

Im Hinblick auf die Segmentierung wird der globale Knowledge Graph-Markt auf der Grundlage von Typ, Aufgabentyp, Datenquelle, Organisationsgröße, Anwendung und Endnutzung analysiert.

Typ

Der Markt für Wissensgraphen lässt sich nach Typ in strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Datensätze segmentieren. Strukturierte Daten werden voraussichtlich den größten Marktanteil einnehmen, da sie mit verschiedenen Anwendungen kompatibel sind und sich algorithmisch einfach verarbeiten lassen. Das semistrukturierte Segment dürfte jedoch das schnellste Wachstum aufweisen, da Unternehmen zunehmend auf hybride Datenformen setzen, die strukturierte Kategorien mit unstrukturierten Formaten kombinieren. Die Nachfrage nach flexiblen und adaptiven Wissensgraphen, die unterschiedliche Datentypen verarbeiten können, treibt dieses Segment voran.

Aufgabentyp

Der Markt unterteilt sich nach Aufgabentyp in Datenmanagement, Datenintegration und Analyse. Das Segment Datenintegration wird voraussichtlich einen bedeutenden Marktanteil einnehmen, angetrieben von Unternehmen, die die effiziente Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen anstreben. Dem Analysesegment steht hingegen ein schnelles Wachstum bevor, angetrieben durch die zunehmende Bedeutung der Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse aus riesigen Datensätzen. Erweiterte Analysefunktionen werden für Unternehmen immer wichtiger, was zu erhöhten Investitionen in Wissensgraphentechnologien führt, die anspruchsvolle Analyseaufgaben unterstützen.

Datenquelle

Die Datenquellensegmentierung umfasst interne und externe Datenquellen. Interne Datenquellen haben tendenziell einen größeren Marktanteil, da Unternehmen ihre proprietären Informationen nutzen. Das Segment externer Daten dürfte jedoch das schnellste Wachstum verzeichnen, da Unternehmen zunehmend Datensätze von Drittanbietern integrieren, um ihre Wissensdatenbanken zu erweitern und so die Vollständigkeit und Relevanz ihrer Wissensgraphen zu verbessern. Die zunehmende Verfügbarkeit von Open-Data-Initiativen und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) treibt diesen Trend weiter voran.

Unternehmensgröße

Der Markt für Wissensgraphen unterteilt sich in kleine und mittlere Unternehmen (KMU) und Großunternehmen. Großunternehmen dominieren den Markt derzeit aufgrund ihrer umfangreichen Ressourcen und etablierten Datenökosysteme. Dennoch wird erwartet, dass das KMU-Segment das schnellste Wachstum verzeichnen wird, da kleinere Unternehmen zunehmend den Wert von Wissensgraphen für strategische Entscheidungen erkennen. Die zunehmende Verfügbarkeit kostengünstiger, auf KMU zugeschnittener Lösungen erleichtert deren Einführung dieser Technologie.

Anwendung

Wissensgraphenanwendungen lassen sich unter anderem in Kundenbeziehungsmanagement, Produktmanagement und Content-Management unterteilen. Die Anwendung im Kundenbeziehungsmanagement wird voraussichtlich den größten Marktanteil einnehmen, da Unternehmen Wissensgraphen nutzen, um ihr Kundenverständnis zu verbessern und ihre Engagement-Strategien zu optimieren. Die Produktmanagement-Anwendung wird rasant wachsen, da Unternehmen nach intelligenten Datenlösungen suchen, die die Produktentwicklung und das Lebenszyklusmanagement durch angereicherten Kontext über Marktbedingungen und Verbraucherpräferenzen unterstützen.

Endanwendung

Die Endanwendungssegmentierung umfasst Branchen wie Informationstechnologie, Gesundheitswesen und Finanzen. Der Informationstechnologiesektor wird voraussichtlich den Markt dominieren, da der Wettbewerb intensiv ist und die Branche unermüdlich nach Innovationen strebt. Das Gesundheitswesen dürfte jedoch das schnellste Wachstum verzeichnen, angetrieben durch die Notwendigkeit, verschiedene medizinische Datensätze zu integrieren, um bessere Patientenergebnisse und personalisierte Medizin zu ermöglichen. Da Gesundheitsdienstleister durch Datensynergien nach Effizienz und verbesserten Dienstleistungen streben, steigt die Nachfrage nach Wissensgraphen in diesem Sektor rasant.

Wettbewerbslandschaft:

Das Wettbewerbsumfeld im Knowledge Graph-Markt ist geprägt von einer Mischung aus etablierten Technologieriesen, innovativen Start-ups und spezialisierten Unternehmen, die künstliche Intelligenz, natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen nutzen, um ihr Angebot zu verbessern. Diese Akteure konzentrieren sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Datenintegration, semantischer Suche und Analysefunktionen, um bessere Entscheidungen zu treffen und Erkenntnisse zu gewinnen. Die steigende Nachfrage nach Datenkonnektivität und Interoperabilität sowie der Aufstieg der Big Data-Analyse treiben den Wettbewerb zwischen diesen Unternehmen voran. Wichtige Akteure verbessern ihre Produkte kontinuierlich durch Partnerschaften, Akquisitionen und Investitionen in Forschung und Entwicklung, um ihre Marktpositionen zu behaupten und neue Chancen zu nutzen.

Top-Marktteilnehmer

1. Google

2. Microsoft

3. IBM

4. Amazon Web Services

5. Facebook (Meta-Plattformen)

6. Oracle

7. Neo4j

8. Franz Inc.

9. Ontotext

10. Cambridge Semantics