Eine IDC-Studie untersucht den wirtschaftlichen Nutzen der Neo4j Graph Intelligence Platform auf Basis von Interviews mit neun Unternehmen aus verschiedenen Branchen. Demnach erzielen Anwender durchschnittlich 4 Mio. US-Dollar Nutzen pro Jahr, einen ROI von 230 Prozent über drei Jahre und eine Amortisation nach 7,8 Monaten. Genannt werden weniger KI-Halluzinationen, schnellere Abfragen, höhere Produktivität in Entwicklung und Betrieb sowie deutlich reduzierte IT-Kosten.
Daten- und KI-Projekte scheitern oft nicht an fehlenden Daten, sondern an der fehlenden Verknüpfung zwischen Kunden, Produkten, Transaktionen, Lieferketten, Prozessen und Systemen. Graphdatenbanken setzen genau bei diesen Beziehungen an. IDC hat dazu eine Studie vorgelegt und den Business Value der Neo4j Graph Intelligence Platform untersucht.
Auf Basis von Interviews mit neun Unternehmen aus Branchen wie Life Sciences, Pharma, Fertigung, Telekommunikation und Professional Services berechnet IDC einen durchschnittlichen wirtschaftlichen Nutzen von 4 Mio. US-Dollar pro Jahr und Unternehmen. Die Vorteile ergeben sich laut Studie vor allem aus IT-Kostensenkungen, produktiveren Entwicklungs- und Datenbankteams, schnelleren Abfragen und Antwortzeiten sowie neuen oder verbesserten datengetriebenen Anwendungen. Über drei Jahre ergibt sich daraus ein ROI von 230%; die Investition amortisiert sich nach 7,8 Monaten.
Weitere Ergebnisse der Studie:
- 44% weniger GenAI-Halluzinationen: Laut IDC setzten sie die Plattform ein, um Large Language Models mit strukturierten Knowledge Graphen und Unternehmenskontext zu verankern. Dadurch verbesserten sich die Genauigkeit, Konsistenz und Nachvollziehbarkeit der KI-Ausgaben; zugleich gingen Halluzinationen um 44% zurück. Ein Life-Sciences-Unternehmen berichtete von einem Rückgang der Halluzinationsraten bei LLMs von rund 20–40% auf etwa 2–5%.
- 53% schnellere Abfragen und 43% kürzere Antwortzeiten: IDC führt die Performance-Gewinne darauf zurück, dass Teams Beziehungen direkt modellieren und Geschäftslogik mit Cypher klarer abbilden können – ohne komplexe Schemata oder Join-lastige Umwege. So lassen sich stark vernetzte Daten schneller auswerten und Echtzeit-Anwendungsfälle unterstützen, die mit relationalen oder Legacy-Systemen früher nicht möglich waren.
- 31% höhere Gesamtperformance: Zusätzlich zu schnelleren Abfragen und kürzeren Antwortzeiten stiegen auch die Transaktionsraten; die Gesamtperformance verbesserte sich um 31%. Diese KPIs unterstreichen laut IDC, dass Neo4j Konsistenz verbessert, Latenzen reduziert und Echtzeit-Datenzugriff in geschäftskritischen Umgebungen unterstützt.
- 28% produktivere Entwicklungsteams: Neo4j ermöglichte es Entwicklungsteams laut IDC, Beziehungen direkt zu modellieren, Geschäftslogik mit Cypher auszudrücken und graphbasierte Anwendungen schneller aufzubauen und weiterzuentwickeln. IDC beziffert den Produktivitätsgewinn auf den Gegenwert von 7,2 zusätzlichen Vollzeitkräften.
- 39% effizientere IT-Infrastrukturteams und 52% effizientere Datenbankadministration: Laut IDC reduzierten Managed Services wie AuraDB, Automatisierung und integrierte Hochverfügbarkeit den administrativen Aufwand rund um Bereitstellung, Skalierung und laufendes Datenbankmanagement. Dadurch arbeiteten IT-Infrastrukturteams 39% und DBA-Teams 52% effizienter.
- 1 Mio. US-Dollar weniger IT-Kosten pro Jahr: Die befragten Unternehmen reduzierten ihre jährlichen IT-Ausgaben laut IDC durch die Konsolidierung von Datenplattformen, die Ablösung von Legacy-Systemen sowie einfachere Integrationen und geringeren operativen Aufwand. IDC berechnet daraus durchschnittliche IT-Kosteneinsparungen von rund 1 Mio. US-Dollar pro Jahr und Unternehmen.
Die IDC-Studie zeigt zudem, wie breit die Neo4j Graph Intelligence Platform in der Praxis eingesetzt wird: Unternehmen nutzen Knowledge Graphen etwa für Forschung und regulatorische Prozesse, Echtzeit-Analysen von Abhängigkeiten und Auswirkungen, Produktions- und Asset-Tracking, Lieferkettenmodellierung sowie AI-, GenAI- und GraphRAG-Anwendungen. Gemeinsam ist diesen Szenarien, dass sie stark vernetzte Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen und dadurch Kontext, Nachvollziehbarkeit sowie schnellere Analysen und operative Entscheidungen ermöglichen.
Neo4j Graph Intelligence Platform
Die Neo4j Graph Intelligence Platform dient dazu, stark vernetzte Unternehmensdaten zu speichern, zu verwalten, zu analysieren und für Anwendungen sowie KI-Systeme nutzbar zu machen. Grundlage ist eine native Graphdatenbank, die Daten als Knoten und Beziehungen modelliert – etwa Kunden, Produkte, Transaktionen, Systeme oder Lieferketten und ihre Verbindungen. Dadurch lassen sich Muster, Abhängigkeiten und Kontext über mehrere Ebenen hinweg abfragen. Zur Plattform gehören unter anderem die gemanagte Cloud-Datenbank Neo4j AuraDB, die selbstverwaltete Neo4j Graph Database, Graph Analytics und Graph Data Science, Cypher sowie Werkzeuge für Visualisierung, Betrieb und Integration.
«Datenmengen wachsen rasant und sind immer stärker miteinander vernetzt. Unternehmen brauchen daher leistungsfähige Datenbanklösungen, um die Beziehungen innerhalb ihrer Daten besser zu verstehen und gezielt zu nutzen», erklärt Mark Woodhams, Chief Revenue Officer bei Neo4j. «Die Neo4j Graph Intelligence Platform vereint dazu Graphdatenbank-, Analyse- und KI-Funktionen in einer Lösung. Sie liefert den notwendigen Kontext, um verborgene Erkenntnisse aufzudecken und präzise, erklärbare und verlässliche KI-Systeme zu entwickeln.»
