Aufbau eines Knowledge Graph in einer nicht perfekten Welt

Ein Knowledge Graph kann Daten aus vielen unterschiedlichen Systemen im Unternehmen in Beziehung setzen. Dadurch wird ein 360° Blick auf die Daten ermöglicht, Datenquellen für Machine Learning  Pipelines können erstellt werden und Analysen über unterschiedliche Graph Algorithmen können neue Erkenntnisse erzeugen. Doch die heile Welt der Architektur Bilder zerbricht meist an der Realität, wenn es an die Umsetzung geht. Schnell kommt die Erkenntnis, dass nicht alle Systeme eine API zur Verfügung stellen oder die Daten von einem Event Stream gelesen werden können. Aber wie kann man umgehen mit den Abgründen von Pseudo-Logik in Schlüsselwerten über Excel bis hin zu Missing-Links in den Daten?