Wissensgraph-Markt Größe und Anteil 2026-2035

Marktgröße des Wissensgraphen

Der globale Wissensgraphen-Markt wurde 2025 auf 1,5 Milliarden US-Dollar geschätzt. Laut dem neuesten Bericht von Global Market Insights Inc. wird erwartet, dass der Markt von 1,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 8,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2035 mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 19,4 % wächst.

Die schnelle Übernahme von generativen KI-Tools durch Unternehmen hat zu einem enormen Anstieg der Nachfrage nach Wissensgraphen-Tools geführt. Traditionelle große Sprachmodelle (LLM) leiden unter Problemen in Bezug auf Genauigkeit, fachliche Spezifität und Interpretierbarkeit. Eine wachsende Anzahl von Unternehmen setzt das GraphRAG-Framework ein, das Wissensgraphen mit LLM integriert.^[1]  GraphRAG-Architekturen verbessern die faktische Fundierung in LLM-Ausgaben, indem sie die Vektorsimilaritätssuche mit expliziter Graphdurchquerung kombinieren. Dadurch können KI-Systeme über vernetzte Entitäten durch mehrstufige Beziehungen statt isolierter Textfragmente argumentieren. Der zugrundeliegende Treiber ist die Notwendigkeit, dass Unternehmens-KI-Systeme überprüfbare, erklärbare Ausgaben in Produktionsumgebungen liefern – eine Anforderung, die Standardverfahren der flachen Abfrage in Umgebungen, in denen Daten gleichzeitig über Organisationshierarchien, Verträge, Produkttaxonomien und regulatorische Rahmenbedingungen hinweg verteilt sind, nicht erfüllen können.

In Unternehmen werden durch verschiedene Quellen wie Dokumente, E-Mails, Websites, soziale Medien, Internet-of-Things-Sensoren, Datenbanken, Unternehmensanwendungen und Kundeninteraktionen immer größere Datenmengen generiert. In vielen Fällen entstehen große Mengen unstrukturierter Daten, die es schwierig machen, Beziehungen über traditionelle Datenverwaltungssysteme herzustellen. Dieses Problem wird durch Wissensgraphen gelöst, die Verbindungen zwischen verschiedenen Datenquellen in Form eines semantischen Modells ermöglichen. Daten der OECD zur digitalen Wirtschaft zeigen, dass die globale Datengenerierung weiterhin mit Raten von über 20 % jährlich wächst, wobei der Anteil der als unstrukturiert oder semistrukturiert klassifizierten Daten in Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen und Logistik überproportional zunimmt.^[2]

Zunehmende regulatorische Prüfungen und Risiken schaffen den Bedarf an erklärbarer künstlicher Intelligenz. Verschiedene Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Regierung und Versicherungen müssen nachvollziehen können, wie bestimmte KI-Empfehlungen oder -Entscheidungen zustande kamen. Durch die Erfassung der Beziehungen und Begründungen zwischen Datenpunkten verbessern Wissensgraphen die Erklärbarkeit. Mit der weltweiten Einführung weiterer Vorschriften im KI-Bereich setzen immer mehr Unternehmen Wissensgraphen ein. Der EU-KI-Gesetz (Verordnung 2024/1689), das im August 2024 vollständig in Kraft trat, klassifiziert KI-Systeme, die in Kreditbewertung, Gesundheitsversorgung, Personalauswahl und Strafverfolgung eingesetzt werden, als hochriskant. Diese Systeme erfordern Konformitätsbewertungen, technische Dokumentation und kontinuierliche Überwachungsprotokolle.^[3] Wissensgraphen erfüllen die Anforderungen an Erklärbarkeit, indem sie die Beweisstruktur, die KI-Entscheidungen zugrunde liegt, maschinenlesbar und überprüfbar machen. Dadurch können Organisationen die genauen Graphenpfade nachverfolgen, die zu einer bestimmten Ausgabe geführt haben.

Die Übernahme von W3C-definierten Interoperabilitätsstandards wie dem Resource Description Framework (RDF), der Web Ontology Language (OWL) und dem SPARQL-Abfrageprotokoll schafft einen sich verstärkenden Netzwerkeffekt in Unternehmens- und Regierungsdatenökosystemen.

^[4] Da öffentliche Sektoren und große Unternehmen bei der Standardisierung semantischer Datenschichten für das Stammdatenmanagement und die Interoperabilität zwischen Systemen auf semantische Daten setzen, entsteht die Wissensgraphen-Branche als natürliches Integrationssubstrat. Das Interoperabilitätsrahmenwerk der EU für europäische öffentliche Dienstleistungen und die US Federal Data Strategy erkennen beide semantische Daten als langfristige architektonische Vision an, was zu einer Politik führt, deren Umsetzung durch Beschaffung zwischen 2027 und 2032 erwartet wird.^[5]

Markttrends bei Wissensgraphen

GraphRAG – die Integration von Wissensgraphen-Retrieval mit der Generierung großer Sprachmodelle – entwickelt sich von einem Forschungskonzept zu einer Produktionsinfrastruktur mit messbarer Geschwindigkeit. Der Mechanismus ist präzise: Standard-Retrieval-Augmented Generation (RAG) basiert auf Vektorähnlichkeitsabgleich über unstrukturierte Textabschnitte. Der zugrundeliegende Treiber ist die Unzulänglichkeit flacher Vektorabfragen für Anfragen, die relationalen Kontext erfordern – eine Einschränkung, die in Unternehmensumgebungen besonders akut wird, wo Daten gleichzeitig Verträge, Organisationshierarchien, Produkttaxonomien und regulatorische Rahmenbedingungen umfassen. Im Juli 2024 veröffentlichte Microsofts Open-Source-GraphRAG-Framework und integrierte es anschließend in Azure AI Search. Es etablierte eine Referenzarchitektur, die von Enterprise-Datenteams in großem Maßstab übernommen wurde und in Benchmarks für mehrstufiges Schlussfolgern messbar bessere Ergebnisse als Standard-RAG liefert.

Es gab Verschiebungen bei der Implementierung von Wissensgraph-Technologien. Diesmal gibt es eine Fülle von Anbietern, die Wissensgraph-Technologien über cloudbasierte verwaltete Dienste anbieten. KGaaS-Produkte (Knowledge Graph as a Service) bieten Automatisierungsfunktionen für Ontologiemanagement, Integration, Sicherheit und Graphtechnologien, die sofort für künstliche Intelligenz einsatzbereit sind. Ihre Verbreitung wird durch den Wechsel von teuren Kapitalausgabenmodellen zu Betriebskosten vorangetrieben. Im Juni 2025 erweiterte Neo4j seine cloudnative AuraDB-Plattform um fortschrittliche Generative-AI- und GraphRAG-Funktionen. Dadurch konnten Unternehmen Wissensgraph-Anwendungen nutzen, ohne sich um die zugrundeliegende Infrastruktur kümmern zu müssen. Der Grund für diese Entwicklung ist die wachsende Nachfrage nach verwalteten KGaaS-Diensten.

Traditionelle Wissensgraphen wurden meist über Batch-Prozesse mit synchronisierten Daten aktualisiert. Moderne Unternehmen setzen jedoch zunehmend auf kontinuierlich aktualisierte Wissensgraphen, die auf Stream-Verarbeitungstechnologien basieren.
Dies wurde durch die wachsende Beliebtheit von Echtzeit-Graphlösungen möglich, die Echtzeitdaten aus IoT-Sensoren, operativen Systemen, Handelsplattformen und digitalen Kommunikationskanälen verarbeiten können. Im August 2025 verbesserte TigerGraph seine Graph-Analyse-Engine, wodurch dynamische Anwendungen für Betrugserkennung, Cybersicherheit und Lieferkettenmanagement ermöglicht wurden. Diese Verbesserung unterstrich die wachsende Relevanz von Streaming-Wissensgraphen für die Analyse sich ständig ändernder Geschäftsdaten.

Unternehmen haben sich von der Nutzung allgemeiner Graphen hin zu branchenspezifischen Wissensgraphen entwickelt, die in bestimmten Branchen und Geschäftsbereichen eingesetzt werden. Solche domänenspezifischen Wissensgraphen ermöglichen eine bessere semantische Konsistenz und schnellere Bereitstellung bei gleichzeitiger Verbesserung der KI-Operationen. Besonders in den Bereichen Gesundheitswesen, Pharmazie, Finanzen, Fertigung, Energie und Regierung wird zunehmend in den Aufbau eigener Wissensgraph-Umgebungen investiert. Im Juli 2025 nutzte AstraZeneca biomedizinische Wissensgraphen in seinen Prozessen zur Arzneimittelentdeckung, um Wissen aus wissenschaftlicher Literatur, klinischen Daten und molekularen Datenbanken zu integrieren. Dieser Schritt zeigte den erhöhten Bedarf an branchenspezifischen Ontologien, die auf das Management von Wissen innerhalb von Branchen zugeschnitten sind.

Analyse des Wissensgraphen-Markts

Basierend auf dem Angebot wird der Wissensgraph-Markt in Lösungen und Dienstleistungen unterteilt. Das Lösungssegment dominierte den Markt und machte 2025 72 % aus und soll von 2026 bis 2035 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 18,6 % wachsen.

• Das Lösungssegment erwies sich 2025 als Haupttreiber für den Wert der Wissensgraph-Branche aufgrund des steigenden Bedarfs von Unternehmen, Wissensgraph-Lösungen einzusetzen, die es ihnen ermöglichen, Verbindungen innerhalb und zwischen Datenquellen zu organisieren, zu verknüpfen und zu analysieren. Unternehmen setzen Wissensgraph-Lösungen ein, um ihre Fähigkeiten in semantischer Suche, Datenintegration, Business Intelligence und KI-gestützter Entscheidungsfindung zu verbessern.
• Wachsende Anwendungen von GraphRAG, Enterprise AI und semantischen Datenarchitekturen haben die Nachfrage nach Wissensgraph-Lösungen weiter angeheizt. Wissensgraph-Lösungen umfassen Komponenten wie Enterprise-Wissensgraph-Plattformen, Graphdatenbanken, Visualisierungstools und Graph-Analyse-Lösungen.
• Die Dienstleistungskomponente verzeichnet bei Unternehmen ein signifikantes Wachstum aufgrund des zunehmenden Bedarfs an Experten, die bei der Implementierung und Verwaltung von Wissensgraph-Plattformen unterstützen können. Diese Dienstleistungen spielen eine wichtige Rolle bei der Lösung von Problemen im Zusammenhang mit der Erstellung von Ontologien, der Datenintegration, der Graphmodellierung, der Bereitstellung und der Systemoptimierung, um den Erfolg in den Projekten zu sichern.
• Aufgrund der zunehmenden Komplexität von Wissensgraphen und des Mangels an Erfahrung in dieser Branche steigt die Nachfrage nach verwalteten Diensten und professionellen Dienstleistungen. Organisationen setzen nun verwaltete Dienste ein, um Implementierungsrisiken zu minimieren und Effizienz sowie Skalierbarkeit zu verbessern.

Basierend auf dem Bereitstellungsmodell wird der Wissensgraph-Markt in cloudbasierte, lokale und hybride Lösungen unterteilt. Das cloudbasierte Segment dominiert den Markt und hatte 2025 einen Anteil von 61,6 %, und das Segment soll von 2026 bis 2035 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 19,5 % wachsen.

• Cloudbasierte Lösungen machen den größten Marktanteil aus, da sie skalierbar sind und keine Vorabinvestitionen in die Infrastruktur erfordern. Unternehmen bevorzugen cloudbasierte Bereitstellungen für die Verarbeitung von KI-Workloads, GraphRAG-Anwendungsfälle und Enterprise-Knowledge-Management-Systeme.
• Lokale Bereitstellungen bleiben für Unternehmen mit Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Anforderungen weiterhin relevant. Regierung, Militär, Gesundheitswesen und Finanzbranche tendieren zu lokalen Installationen, um mehr Kontrolle über ihre Daten zu erlangen.
• Hybride Bereitstellungen entwickeln sich zu einer bevorzugten Lösung für Unternehmen, die das Beste aus beiden Welten suchen. Durch hybride Architekturen können Unternehmen sensible Daten lokal speichern und gleichzeitig auf Cloud-Computing für Datenanalysen und die Erweiterung von Wissensgraphen zurückgreifen.

Basierend auf der Unternehmensgröße wird der Wissensgraph-Markt in Großunternehmen sowie kleine und mittlere Unternehmen (KMU) unterteilt. Das Segment der Großunternehmen dominiert den Markt und hatte 2025 einen Anteil von 73,2 %, und das Segment soll von 2026 bis 2035 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 18,6 % wachsen.

• Die großen Unternehmen waren die Hauptakteure auf dem Markt, was auf das Vorhandensein eines komplexen Datensystems sowie hohe Investitionen in KI- und Digitalisierungstechnologien zurückzuführen ist. Diese Organisationen haben Wissensgraph-Technologie implementiert, um ihre Fähigkeiten in Bezug auf Datenintegration, Unternehmenssuche, Kundeneinblicke und Entscheidungsfindung in verschiedenen Abteilungen zu verbessern.
• Die großen Unternehmen waren die wichtigsten Akteure bei der Einführung der GraphRAG-Architektur und anderer innovativer KI-Anwendungen. Dies erfordert von den großen Unternehmen den Aufbau komplexer Wissensmanagementsysteme.
• Es wird erwartet, dass der KMU-Segment im Prognosezeitraum höhere Wachstumsraten verzeichnen wird, dank der zunehmenden Beliebtheit von Cloud- und KGaaS-Lösungen. Dies ermöglicht die Senkung der Kosten für die Implementierung von Wissensgraphen und die Überwindung technischer Schwierigkeiten bei deren Umsetzung.
• KMUs nutzen Wissensgraphen, um mehr Erkenntnisse über Kunden zu gewinnen, die Effizienz zu steigern und die Automatisierung von Geschäftsprozessen mithilfe von künstlicher Intelligenz zu ermöglichen.

Basierend auf der Anwendung wird der Wissensgraphenmarkt in semantische Suche & Informationsabfrage, Betrugserkennung & Risikomanagement, Empfehlungssysteme, Datenanalyse & Business Intelligence, Datengovernance & Stammdatenmanagement (MDM), virtuelle Assistenten & Frage-Antwort-Systeme sowie weitere unterteilt. Das Segment semantische Suche & Informationsabfrage dominiert den Markt und wird voraussichtlich im Jahr 2025 einen Anteil von 22,3 % halten. Für den Zeitraum von 2026 bis 2035 wird ein CAGR-Wert von 19,6 % erwartet.

• Der Einsatz von semantischer Suche und Informationsabfrage machte das größte Marktsegment aus. Wissensgraphen helfen dabei, Suchen präziser zu gestalten, da sie Beziehungen, Kontext und Bedeutung berücksichtigen und Endnutzern den Zugriff auf relevante Daten über Unternehmensdatensätze ermöglichen.
• Banken und Versicherungen haben begonnen, Wissensgraphen zur Erkennung von Betrug, versteckten Beziehungen und ungewöhnlichen Mustern einzusetzen. Sie nutzen Wissensgraphen, um Risiken zu analysieren und Compliance-Aktivitäten zu verbessern.
• Empfehlungssysteme profitieren von der Fähigkeit von Wissensgraphen, Beziehungen zwischen Kunden, Produkten und Dienstleistungen zu analysieren. Unternehmen nutzen diese Funktionen, um bessere Kundenerlebnisse und Interaktionsmöglichkeiten zu bieten.
• Analysesysteme können von Wissensgraphen profitieren, da sie Organisationen dabei helfen, verschiedene Datensätze miteinander zu verknüpfen und so neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Der Wissensgraphenmarkt in den USA erreichte im Jahr 2025 einen Wert von 526,5 Mio. USD und verzeichnete von 2026 bis 2035 eine jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 18,1 %.

• Die USA dominieren den internationalen Markt für Wissensgraphen, angetrieben durch erhebliche Investitionen in den Bereichen künstliche Intelligenz, Cloud Computing und fortschrittliche Analysesoftware.
• Die Integration von Wissensgraphen mit großen Sprachmodellen über die GraphRAG-Architektur wird unter Organisationen, die nach Genauigkeit, Kontext und Erklärungen suchen, immer häufiger.
• Wissensgraphen finden Anwendung in Finanzinstituten, im Gesundheitswesen, in Einzelhandelsunternehmen und in Regierungen im Bereich intelligente Suche, Betrugsprävention und Wissensmanagement. Die zunehmende Nutzung von Daten für Entscheidungsfindungen trägt zu den Adoptionsraten bei.
• Der Markt wird voraussichtlich weiter wachsen, getrieben durch Investitionen in künstliche Intelligenz und den wachsenden Bedarf an zuverlässigen Unternehmensdatenplattformen.

Nordamerika dominierte den Wissensgraphenmarkt mit einer Marktgröße von 611,3 Mio. USD im Jahr 2025.

• Nordamerika ist der führende Akteur in der Wissensgraphenbranche, dank seiner etablierten Technologiebasis und fortschrittlichen digitalen Infrastruktur. Unternehmen verschiedener Sektoren setzen zunehmend intelligente, KI-gestützte Datenlösungen ein.
• Die nordamerikanische Region verzeichnet ein hohes Maß an Investitionen von Unternehmen in Cloud-Computing-Lösungen, Analysenplattformen und Wissensmanagement-Technologien, was eine förderliche Umgebung für Wissensgraphen schafft.
• Der zunehmende Fokus auf Datenintegration und semantische Intelligenz veranlasst Unternehmen, solche Plattformen für denselben Zweck einzusetzen. Unternehmen greifen auf Wissensgraphen zurück, um ihre Prozesse zu verbessern und wertvolle Erkenntnisse abzuleiten.
• GraphRAGs werden voraussichtlich in den kommenden Jahren ein beträchtliches Wachstum verzeichnen, parallel zum wachsenden Interesse von Unternehmen an der Umsetzung von KI-Projekten im Unternehmensbereich. Wissensgraphen werden eine wichtige Rolle in zukünftigen Datenplattformen spielen.

Der europäische Wissensgraphen-Markt machte 2025 einen Anteil von 26,4 % aus und erzielte einen Umsatz von 387,4 Mio. USD.

• In Europa verzeichnet die Wissensgraphen-Technologie beträchtliches Wachstum, da immer mehr Organisationen ihre Aufmerksamkeit auf die digitale Transformation und Datenverwaltung richten.
• Immer mehr Unternehmen aus verschiedenen Branchen, darunter Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Fertigung und öffentliche Verwaltung, beginnen, Graphdatenbanken einzusetzen, um Daten zu verknüpfen und die Entscheidungsfähigkeit zu verbessern.
• Es gibt steigende Investitionen in Innovationen im Bereich semantischer Technologien, was zur wachsenden Nachfrage nach Graphdatenbank-Lösungen beiträgt. Wissensgraphen sind zu einem wichtigen Bestandteil der digitalen Wirtschaft Europas geworden.
• Die Existenz strenger Vorschriften veranlasst Unternehmen, KI-Technologien einzusetzen, die Erklärbarkeit und Informationsmanagement fördern. Die Lösung mit Wissensgraphen ermöglicht es Organisationen, diese Ziele effektiv zu erreichen.

Deutschland dominiert den Wissensgraphen-Markt und zeigt starkes Wachstumspotenzial mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 19,8 % von 2026 bis 2035.

• Deutschland ist einer der Hauptakteure im europäischen Wissensgraphen-Sektor, was auf seinen robusten Industriesektor und Fertigungsbereich zurückzuführen ist. Im Land bestehen viele Chancen durch die Umsetzung von Industrie-4.0-Initiativen.
• Der Einsatz von Wissensgraphen durch Hersteller hilft ihnen, Fabrikdaten, Lieferketteninformationen und industrielle Maschinen zu verknüpfen. Dies ermöglicht eine bessere Übersicht und die Fähigkeit, Maschinenausfälle durch vorausschauende Wartung vorherzusagen.
• Die zunehmende Nutzung von Digitalen Zwillingen und industriellen KI-Anwendungen steigert ebenfalls die Nachfrage nach Wissensgraphen. Sie ermöglichen es Unternehmen, Entscheidungen auf Basis kontextbezogener Intelligenz zu treffen. Das weitere Marktwachstum wird durch Initiativen zur intelligenten Fertigung und unternehmerische Digitalisierungsbemühungen vorangetrieben.

Der asiatisch-pazifische Wissensgraphen-Markt wird voraussichtlich mit der höchsten jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 22,1 % von 2026 bis 2035 wachsen und erzielte 2025 einen Umsatz von 324,6 Mio. USD.

• Der asiatisch-pazifische Raum wird voraussichtlich der führende regionale Markt sein, begünstigt durch die digitale Transformation und den verstärkten Einsatz von KI. Unternehmen setzen zunehmend hochentwickelte Datenmanagementlösungen ein.
• Es wird ein enormes Wachstum bei der Erstellung von Unternehmensdaten in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Telekommunikation und E-Commerce verzeichnet. Wissensgraphen helfen Unternehmen, den Nutzen aus diesen Datenbeständen zu maximieren.
• Verschiedene staatliche Maßnahmen, die die Entwicklung im Bereich künstlicher Intelligenz und digitaler Innovationen fördern, tragen zum Marktwachstum bei. Zahlreiche Länder haben Projekte für intelligente Städte und intelligente Infrastruktur gestartet.
• Zunehmende Cloud-Einsätze sowie das Wissen über semantische Technologien werden das Wachstum weiter beschleunigen. Der asiatisch-pazifische Raum bietet immense Wachstumschancen für Marktteilnehmer.

Der chinesische Wissensgraphen-Markt wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 23,2 % von 2026 bis 2035 wachsen.

• Der Markt für Wissensgraphen in China gehört zu den am schnellsten wachsenden aufgrund der aktiven Förderung der KI-Entwicklung durch die Regierung. Die Technologieadoption wird durch kontinuierliche Investitionen in die digitale Infrastruktur ständig stimuliert.
• Der wachsende Trend bei der Anwendung von Wissensgraphen zeigt sich in Bereichen wie Empfehlungssysteme, Unternehmenssuche und intelligente Automatisierung, wodurch Unternehmen Daten effizienter nutzen können.
• Darüber hinaus nutzen Fertigungsunternehmen Wissensgraphen zur Schaffung intelligenter Fabriken, was die Implementierung von KI-Lösungen ermöglicht. Die Digitalisierung in verschiedenen Branchen führt zu einer steigenden Nachfrage nach Graphentechnologie.
• Die kommenden Innovationen in KI und Big-Data-Analysen werden die schnellen Wachstumsraten des Marktes unterstützen. Wissensgraphen werden zu einem wesentlichen Bestandteil der Digitalisierungsstrategie Chinas.

Der Markt für Wissensgraphen in Lateinamerika zeigt ein lukratives Wachstum über den Prognosezeitraum.

• Die Wissensgraphen-Branche in Lateinamerika entwickelt sich langsam weiter, da Unternehmen neue Datenmanagement- und Analysenplattformen nutzen. Digitalisierungsstrategien schaffen ein förderliches Umfeld für den Markt.
• In LATAM setzen Banken Wissensgraphen ein, um Betrug zu erkennen, Risiken zu bewerten und Kundeneinblicke zu gewinnen. Dieser Trend hilft Unternehmen, effektiver zu werden.
• Wissensgraphentechnologien werden auch von Einzelhändlern, Telekommunikationsunternehmen und dem öffentlichen Sektor genutzt, um bessere Einblicke in ihre Abläufe zu erhalten. Fortgeschrittene Analysen sind stark gefragt.
• Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Technologien und verbesserten Cloud-Fähigkeiten wird der Einsatz von Wissensgraphen voraussichtlich steigen. Es ergeben sich neue Chancen für Anbieter.

Der Markt für Wissensgraphen in Brasilien wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 20,3 % von 2026 bis 2035 wachsen und 2035 einen Wert von 175,7 Millionen US-Dollar erreichen.

• Der brasilianische Markt ist führend im Einsatz von Wissensgraphen, da immer mehr Unternehmen digital aktiv werden. Insbesondere der Finanzsektor in der Region nutzt Graphenanalysen, um Betrug zu verhindern und wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen. Es besteht ein offensichtlicher Bedarf bei solchen Unternehmen, durch Technologien bessere Transparenz und Risikobewertungsfähigkeiten zu entwickeln.
• Darüber hinaus nutzen E-Commerce- und Einzelhandelsunternehmen Wissensgraphen, um ihre Empfehlungssysteme und Kundenstrategien zu verbessern. Die Ausweitung der Online-Aktivitäten führt zu einer enormen Datenmenge.
• Die zunehmende Nutzung der Cloud und technologische Investitionen werden das weitere Marktwachstum in Brasilien vorantreiben. Dieses Land wird während des Prognosezeitraums der dominierende Markt in Lateinamerika sein.

Der Markt für Wissensgraphen im Nahen Osten und in Afrika belief sich 2025 auf 64,7 Millionen US-Dollar und soll über den Prognosezeitraum ein lukratives Wachstum aufweisen.

• Die Wissensgraphen-Branche im Nahen Osten und in Afrika wächst aufgrund steigender Bemühungen um digitale Transformation. Es gibt Investitionen von Regierungen und Unternehmen in Technologien, die ein intelligentes Datenmanagement ermöglichen.
• Es gibt eine zunehmende Nutzung von Wissensgraphen in Smart Cities, Cybersicherheit und der Modernisierung des öffentlichen Sektors sowie in anderen Bereichen. Solche Anwendungsfälle helfen Organisationen, effizienter in Abläufen und Dienstleistungen zu werden.
• Die steigende Nutzung von KI-Lösungen in verschiedenen Branchen führt zu einem wachsenden Bedarf an Lösungen, die Datenkontextualisierung und -integration erleichtern. Graphenbasierte Technologien gewinnen in Unternehmen zunehmend an Anerkennung.
• Zukünftige Investitionen in Cloud-Infrastruktur und digitale Innovationen werden das Marktwachstum weiter fördern. Der Nahe Osten und Afrika haben beträchtliches Potenzial im Bereich Wissensgraphen.

Der Wissensgraphen-Markt in Saudi-Arabien wird voraussichtlich ein beträchtliches Wachstum im Nahen Osten und Afrika verzeichnen, mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 22,2% von 2026 bis 2035. 

• Saudi-Arabien entwickelt sich zu einem der am schnellsten wachsenden Märkte in der Region Naher Osten dank der visionären Strategie des Landes im Bereich der digitalen Transformation.
• Von der Regierung geleitete Projekte zur Förderung von künstlicher Intelligenz, digitaler Governance und digitaler Wirtschaft haben ein günstiges Umfeld für die Nutzung von Wissensgraphen sowohl im privaten als auch im öffentlichen Sektor geschaffen.
• In Saudi-Arabien setzen immer mehr Unternehmen fortschrittliche Technologien im Bereich Datenmanagement und KI ein, um Effizienz und Effektivität in ihren Abläufen zu steigern. Die Einführung von Wissensgraphen hat sich verbreitet, da viele Organisationen beschlossen haben, verschiedene fragmentierte Datenquellen zu integrieren und semantische Suchfunktionen zu verbessern, um eine vertrauenswürdige Grundlage für die Entwicklung ihrer KI-basierten Anwendungen zu schaffen.
• Zu den Branchen, die ein beträchtliches Wachstum und die Einführung von Wissensgraphen-Lösungen verzeichnen werden, gehören Finanzdienstleistungen, Energie, Telekommunikation und Regierung. Öl- und Gasunternehmen beispielsweise nutzen Wissensgraphen, um ihr Anlagenmanagement zu optimieren, die betriebliche Intelligenz zu erhöhen und prädiktive Wartungspraktiken umzusetzen.

Marktanteil des Wissensgraphen

Die Top 7 Unternehmen der Wissensgraphen-Branche – darunter Neo4j, Microsoft, Amazon Web Services (AWS), Google (Alphabet), IBM, Oracle und TigerGraph – trugen 54,2% des Marktes im Jahr 2025 bei.

• Neo4j ist eines der führenden Unternehmen, das Graphdatenbanken bereitstellt und Wissensgraphen sowie Graph-Analysefunktionen anbietet. Die Produkte dieses Anbieters ermöglichen die Verarbeitung komplexer vernetzter Datensätze und werden häufig in der Betrugserkennung, Empfehlungssystemen, Netzwerkanalysen und GraphRAG-Implementierungen eingesetzt. Neo4j ist in den Branchen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Telekommunikation und Regierung tätig.
• Microsoft ist ein Softwareunternehmen, das Wissensgraphen über seine Cloud-Computing-Plattform Azure bereitstellt. Das Unternehmen hat Graph-Technologie zur Verbesserung der Unternehmenssuche, Datenintegration, Semantik und generativen künstlichen Intelligenz eingesetzt. Der Softwaregigant konzentriert sich zunehmend auf den Anwendungsbereich GraphRAG.
• AWS bietet Graphdatenbanken als Teil seiner Amazon Neptune-Dienstsuite an und unterstützt Unternehmen dabei, Wissensgraphen in großem Maßstab zu entwerfen. Dies ist dank der leistungsstarken Infrastruktur möglich, die AWS in der Cloud-Umgebung entwickelt hat.
• Google (Alphabet) betreibt einen der größten Wissensgraphen der Welt mit seinem Google Knowledge Graph, der Entity-Karten und hervorgehobene Ausschnitte in der Google-Suche antreibt. Unternehmensfokussierte Angebote umfassen die Vertex AI-Plattform von Google Cloud, die Funktionen zum Aufbau von Wissensgraphen sowie Graph-Neural-Netzwerk-Modellierung und Abfragefähigkeiten von Google Cloud Spanner bietet.
• IBM stellt Wissensgraphen-Funktionen über seinen IBM Watson Knowledge Catalog, IBM OpenPages (für Governance-, Risiko- und Compliance-Beziehungsgraphen) und IBM Db2 Graph bereit. Die Positionierung von IBM in seinen Zielmarktsegmenten Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Regierung wird durch Compliance-Aspekte in seinem Produktdesign sowie durch die Kompatibilität mit IBMs KI-Governance-Produkten wie AI Fairness 360 und AI Explainability 360-Toolkits unterstützt.

Oracle integriert Graph-Verarbeitungsfunktionalität in sein Datenbankangebot, Oracle Database 23ai, durch die Integration von Oracle Property Graph. Dadurch können Graphabfragen gegen relationale Daten ausgeführt werden, ohne dass Daten übertragen werden müssen – ein einzigartiges Merkmal, das den zahlreichen Oracle-ERP-Kunden zugutekommt. Durch die Verwendung einer auf SQL basierenden Graphabfragesprache (SQL/PGQ), die den ISO/IEC-GQL-Standards entspricht, erleichtert Oracle Oracle-Dateningenieuren die Arbeit mit Graphen.

TigerGraph spezialisiert sich auf die Bereitstellung hochleistungsfähiger Graphanalysen, die durch den Einsatz verteilter Berechnungen gekennzeichnet sind. Dadurch können Deep-Link-Analysen mit Milliarden von Kanten in Echtzeit durchgeführt werden. Die von TigerGraph verwendete Abfragesprache GSQL bietet SQL-ähnliche Semantik für die Mustererkennung in Graphen und senkt die Lernkurve für Dateningenieure in Unternehmen. TigerGraph Cloud stellt sicher, dass verbrauchsbasierte Graphanalysen elastisch skaliert werden können und die Leistungsfähigkeit der Plattform mit den Budgets von mittelständischen Unternehmen und KMUs abgestimmt wird. Im November 2025 erhielt TigerGraph eine Investition von 105 Millionen US-Dollar in der Series-D-Finanzierungsrunde.

Unternehmen im Wissensgraph-Markt

Wichtige Akteure, die im Bereich der Wissensgraphen tätig sind:

• Amazon Web Services (AWS)
• Google (Alphabet)
• IBM
• Microsoft
• Neo4j
• Ontotext
• Oracle
• SAP
• Stardog
• TigerGraph

 

• Der Wettbewerb im Bereich Wissensgraphen setzt sich aus traditionellen Technologieanbietern, Cloud-Hyperscalern, Graphdatenbank-Experten und KI-Softwareanbietern zusammen. Einige namhafte Akteure wie Neo4j, Microsoft, Amazon Web Services (AWS), Google, IBM, Oracle und TigerGraph haben die Entwicklung von Graphanalysen, GraphRAG-Funktionen, Semantik und unternehmensweite KI-Integration betont. Der Aufbau strategischer Partnerschaften, die Entwicklung von Cloud-Lösungen und Investitionen in generative KI scheinen entscheidend für den Wettbewerb auf dem Markt zu sein.
• Die Skalierbarkeit der angebotenen Plattformen, die Fähigkeit, Analysen durchzuführen, erklärbare KI-Systeme zu erstellen und große Sprachmodelle zu integrieren, werden zum zentralen Wettbewerbsfaktor im Bereich der Wissensgraphen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, entwickeln Unternehmen neue Produkte, tätigen Übernahmen und schaffen Lösungen für spezifische Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Fertigung und öffentliche Verwaltung. Da das Interesse an KI-fähigen Datenarchitekturen zunimmt, werden Unternehmen, die in der Lage sind, Wissensgraphen nahtlos in ihre Cloud-Plattformen und unternehmensweite KI-Lösungen zu integrieren, einen unbestreitbaren Wettbewerbsvorteil genießen.

Nachrichten aus der Wissensgraph-Branche

• Im Mai 2026 kündigte Neo4j die allgemeine Verfügbarkeit von Neo4j 6.0 an, das eine native Multi-Modell-Unterstützung bietet. Diese kombiniert Property-Graph- und Vektorindexfunktionen in einer einheitlichen Abfrageschnittstelle und zielt direkt auf die Entwicklungsworkflows für unternehmensweite generative KI-Anwendungen ab.
• Im März 2026 erweiterte Amazon Web Services Neptune Analytics um Bedrock Graph Connectors. Diese ermöglichen eine direkte, latenzarme Integration zwischen Amazon-Neptune-Wissensgraphen und den Foundation-Modell-APIs von Amazon Bedrock für produktive GraphRAG-Bereitstellungen.
• Im Januar 2026 integrierte Microsoft GraphRAG-Funktionen nativ in Microsoft Copilot for Enterprise. Dadurch können wissensgraphgestützte Schlussfolgerungen über SharePoint-, Teams- und Exchange-Datenbestände für Microsoft-365-E5-Abonnenten durchgeführt werden.
• Im November 2025 sicherte sich TigerGraph in einer Series-D-Finanzierungsrunde 105 Millionen US-Dollar. Das Kapital soll für die Expansion seiner Echtzeit-Graphanalysen-Plattform im asiatisch-pazifischen Finanzdienstleistungsmarkt sowie für die Verbesserung seiner cloudnativen GSQL-Entwicklungsumgebung verwendet werden.
• Im September 2025 veröffentlichte das World Wide Web Consortium (W3C) aktualisierte Empfehlungen für SPARQL 1.2. Diese führen Verbesserungen bei der Graphmusterkomposition ein, die die Abfrageleistung bei föderierten Wissensgraph-Bereitstellungen über verteilte Tripel-Speicher hinweg verbessern.
• Im Juli 2025 veröffentlichte Ontotext GraphDB 11 mit integrierten LLM-Connector-Pipelines für mehrere Foundation-Model-APIs, die eine konfigurationsgesteuerte Erstellung von wissensgraphbasierten Abfrage-Workflows ohne individuelle Integrationsentwicklung ermöglichen.

Der Marktforschungsbericht zum Wissensgraph-Markt umfasst eine detaillierte Analyse der Branche mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf den Umsatz ($ Mrd.) von 2022 bis 2035 für die folgenden Segmente:

Markt, nach Angebot

• Lösungen
  • Unternehmens-Wissensgraph-Plattformen
  • Graphdatenbank-Engines
  • Wissensmanagement-Toolsets
  • Graphvisualisierungs- & Erkundungstools
  • Graphanalysen- & Abfrage-Tools

• Dienstleistungen
  • Professionelle Dienstleistungen
  • Verwalteten Dienstleistungen

Markt, nach Modelltyp

• Label Property Graph (LPG)
• RDF/ Triple Store
• Ontologiebasiert/ OWL

Markt, nach Bereitstellungsmodell

• Cloud-basiert
• Vor Ort
• Hybrid

Markt, nach Unternehmensgröße

• Großunternehmen
• Kleine & mittlere Unternehmen (KMU)

Markt, nach Anwendung

• Semantische Suche & Informationsabfrage
• Betrugserkennung & Risikomanagement
• Empfehlungssysteme
• Datenanalyse & Business Intelligence
• Datenverwaltung & Stammdatenmanagement (MDM)
• Virtuelle Assistenten & Frage-Antwort-Systeme
• Sonstige

Markt, nach Endverwendung

• BFSI
• Gesundheitswesen & Life Sciences
• Behörden & öffentlicher Sektor
• IT & Telekommunikation
• Einzelhandel & E-Commerce
• Medien & Unterhaltung
• Fertigung
• Sonstige

 

Die oben genannten Informationen werden für die folgenden Regionen und Länder bereitgestellt:

• Nordamerika
  • USA
  • Kanada

• Europa
  • Deutschland
  • UK
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Schweden
  • Schweiz
  • Niederlande

• Asien-Pazifik
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Südkorea
  • Australien
  • Australien
  • Singapur
  • Malaysia
  • Thailand
  • Indonesien
• Naher Osten & Afrika
  • Südafrika
  • Saudi-Arabien
  • VAE

• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien