知识图谱通过提供一个结构化的、相互连接的模型来统一不同的数据源，从而帮助数据集成。它将信息组织为实体（如人、产品或地点），并定义它们之间的关系（如“工作于”或“被...购买”）。这种结构允许开发人员将来自不同格式（CSV、SQL、API）或模式的数据映射到一个通用框架中。例如，当 CRM 系统中的客户数据与数据库中的交易记录都被映射到知识图谱中共享的“客户”实体时，即使原始数据集使用不同的字段名或存储格式，合并它们也会变得更容易。
一个关键优势是能够解决语义不一致性。当数据集以不同方式定义概念时（例如，一个系统中的“地址”作为一个字段，而另一个系统中的“地址”则分为街道/城市/州字段），传统集成常常会遇到困难。知识图谱通过使用本体——实体和关系的显式定义来解决这个问题。例如，一个医疗保健项目可能会定义一个具有“诊断”和“治疗”等属性的“患者”实体，从而能够集成来自一个来源的实验室结果和来自另一个来源的 EHR 数据。然后，SPARQL 查询可以跨集成的数据集遍历这些关系，而无需手动协调列名或格式。
知识图谱还支持增量集成和可伸缩性。与模式更改时会中断的严格 ETL 管道不同，知识图谱允许通过扩展现有实体或关系来添加新的数据源。例如，一家零售公司可以通过“产品”实体与“SocialPost”实体之间通过“mentioned_in”关系进行链接，从而将社交媒体情感数据与销售记录集成。RDF 三元组存储或图数据库（例如 Neo4j）等工具可以有效查询这些连接。这种灵活性在像 IoT 系统这样的动态环境中尤其有用，在这些系统中，传感器数据流可以连续映射到图中预定义的设备实体。