知识图谱通过将数据流、依赖关系和转换建模为相互连接的实体，从而改进数据沿袭，使复杂关系显式化和可查询。它们将元数据（如数据集、表或流程）表示为节点，将其关系（如“源自”或“馈送到”）表示为边。这种结构允许开发人员系统地跟踪数据的来源、转换和目的地。例如，知识图谱可以显示分析仪表板中的数据库列如何通过 ETL 作业并跨中间表链接回 API 源。与静态文档不同，这种方法可以动态映射依赖关系，从而实现自动沿袭跟踪。
一个关键优势是知识图谱如何处理动态或分布式系统。传统的沿袭工具通常依赖于脚本或手动更新，这在频繁的模式更改或多系统管道中会遇到困难。 知识图谱在与编排工具（例如 Airflow）或数据目录集成时，会自动捕获元数据更改。例如，如果向源表添加了新列，则图谱会通过将更改传播到连接的节点来更新下游依赖关系。开发人员还可以使用图查询语言（如 Cypher 或 GraphQL）来提出具体问题，例如“哪些报告使用来自此已弃用 API 的数据？”或“哪些转换会影响此 ML 模型的数据质量？”这种粒度有助于识别线性沿袭图可能遗漏的瓶颈或合规性风险。
最后，知识图谱增强了合规性和调试的可追溯性。它们实现了对数据来源的端到端可见性，这对于 GDPR 等法规至关重要。 如果用户请求删除数据，则图谱可以通过跟踪从源到消费点的路径来识别存储该用户所有信息的系统。 同样，在管道发生故障时，工程师可以快速从错误的输出向后追踪到其根本原因。 例如，图谱可能会显示仪表板中的空值源自两个步骤之前的 Spark 作业中配置错误的连接。 通过使这些关系可搜索和可视化，知识图谱减少了排除故障或审计数据流所花费的时间，从而将沿袭从合规性复选框转变为开发人员的实用工具。