知识图谱通过构建数据结构和上下文，使得不一致、缺失或错误更容易被识别和解决，从而提升数据质量。它们将数据表示为相互连接的实体（节点）和关系（边），使开发者能够强制执行语义规则、验证关系并检测异常。例如，知识图谱可以定义“客户”节点必须通过“resides_in”关系连接到“地址”节点。如果客户条目缺少此关系，图谱可以将其标记为不完整。SHACL（Shapes Constraint Language）或 OWL（Web Ontology Language）等工具可以对这些规则进行显式验证，确保数据符合预定义的模式和业务逻辑。
另一个主要优势是数据去重和实体解析。知识图谱可以通过分析跨数据集的关系和属性来识别和合并重复记录。例如，通过基于图谱的聚类算法，可以将两个名称略有不同（“John Doe”和“J. Doe”）但电子邮件和电话号码相同的客户条目识别为同一实体。通过遍历关系（例如，共享地址或订单），图谱可以解决传统数据库可能忽略的歧义。Apache AGE 或 Neo4j 的图算法等工具提供了实现此功能的实用方法，它们使用相似性度量（例如，Jaccard 指数）对相关节点进行分组并减少冗余。
最后，知识图谱通过上下文丰富和验证来提升数据质量。通过集成外部数据集（例如，地理数据、行业分类），它们为现有记录添加缺失的上下文。例如，对照 Wikidata 等地理知识图谱验证用户报告的位置可以标记不一致之处（例如，用户声称居住在一个不存在的城市）。它们还支持跨领域验证：如果关联到住在纽约的用户的巴黎交易没有旅行数据，则可能触发欺诈检查。这个上下文层帮助开发者强制执行静态数据库约束无法捕获的现实世界逻辑，从而生成更准确、更可信的数据。