知识图谱通过支持关系的结构化表示和灵活的数据集成，在数据管理中提供了显著的优势。与依赖于刚性表的传统数据库不同，知识图谱将数据建模为互连的实体（节点）及其关系（边）。这种结构使得捕获复杂的、真实世界的连接变得更容易。例如，在供应链管理系统中，知识图谱可以将零件、供应商和物流路线表示为节点，并将诸如“供应零件”或“运输到”之类的边表示为关系。开发人员可以查询组件之间的依赖关系（例如，识别哪些供应商受到延迟发货的影响），而无需复杂的连接。这种清晰度在医疗保健等领域尤其有用，在这些领域，患者数据、治疗方法和研究结果需要互连分析。
另一个关键优势是统一不同数据源的能力。知识图谱可以将结构化数据库、非结构化文本、API 等集成到单个连贯的模型中。例如，客户服务平台可以通过映射共享标识符（例如，客户 ID）并定义诸如“提交工单”或“购买产品”之类的关系来组合 CRM 数据、支持工单和产品目录。本体——概念和关系的显式定义——有助于标准化跨源术语。例如，金融机构可以使用本体来链接交易记录、帐户详细信息和监管规则，从而在整个系统中实现一致的欺诈检测。这减少了信息孤岛，并避免了对重复数据转换管道的需求。
最后，知识图谱擅长支持高级查询和分析。特定于图的查询语言（如 Neo4j 中使用的 Cypher 或基于 RDF 的图的 SPARQL）允许开发人员有效地遍历关系。例如，推荐引擎可以使用查询来查找具有相似配置文件的用户经常一起购买的产品，从而导航用户购买和产品类别边缘。同样，在网络安全中，分析 IP 地址、用户登录和访问模式之间的连接可以揭示攻击路径，而在关系数据库中检测这些路径将非常耗时。这些功能使得知识图谱特别适用于需要实时洞察的用例，例如个性化医疗或物流优化，其中理解上下文和连接至关重要。