Компания Dun & Bradstreet, известная своей обширной базой данных о 642 миллионах предприятий, провела масштабную реструктуризацию своей инфраструктуры. Изначально система создавалась для аналитиков, которые могли работать с неоднозначными данными и долгими запросами. Однако ИИ-агенты, внедряемые клиентами в процессы кредитования, закупок и управления цепочками поставок, требовали принципиально иного подхода. Проблема заключалась не только в фрагментированной архитектуре, но и в статичности связей между компаниями. Например, традиционные системы фиксировали только текущие отношения, такие как принадлежность руководителя к организации, но не учитывали динамические изменения — например, переход топ-менеджера в другую компанию. Для ИИ-агентов такие нюансы критичны, так как они влияют на оценку рисков и принятие решений в реальном времени. Решение Dun & Bradstreet включало консолидацию разрозненных баз данных в облаке, создание унифицированного графа знаний и внедрение слоя структуриров