知识图谱通过提供结构化的、互连的数据来增强决策支持系统，这些数据模拟了真实世界的关系。 与存储孤立事实的传统数据库不同，知识图谱将数据表示为实体（如人、地点或产品）及其关系（如“供应”、“位于”或“依赖于”）。 这种结构使决策支持系统能够导航复杂的连接，并推断出用线性查询难以发现的见解。 例如，在欺诈检测中，知识图谱可以将可疑交易链接到帐户、设备和地理位置，从而揭示看似不相关的实体之间协调攻击等隐藏模式。
一个关键优势是将动态的、异构的数据源集成到一个统一的框架中。 决策支持系统通常依赖于来自数据库、API 或非结构化文本的碎片化数据。 知识图谱可以通过将实体映射到通用模式来协调这些数据，从而实现实时更新和跨域分析。 在医疗保健领域，知识图谱可能会结合患者记录、药物数据库和研究论文，以帮助临床医生识别治疗方案。 它还可以标记冲突，例如处方药物与患者现有病情的相互作用。 这种集成减少了手动数据对帐，并确保决策基于最完整、最新的信息。
对于开发人员来说，知识图谱在建模特定领域的场景方面提供了灵活性。 像 Neo4j、Amazon Neptune 或 RDF 框架这样的工具允许自定义模式和推理规则，以适应特定的用例。 例如，供应链系统可以模拟供应商、工厂和物流合作伙伴之间的依赖关系，以预测瓶颈。 通过使用语义查询语言（例如，SPARQL 或 Cypher），开发人员可以有效地遍历关系，回答诸如“哪些供应商因地区中断而面临风险？”之类的问题。 随着数据的增长，这种方法可以扩展，避免了关系数据库的刚性模式，并能够在不进行重大重新架构的情况下迭代改进决策逻辑。