集中式方法的核心价值主张是实现数据使用的所有必要条件的整体方式。通过向现有系统提供必要的覆盖，该方法能够在短期和长期中实现收益。立即获益包括更大程度的企业治理监督，部分通过标准化建模促进，在大多数情况下，包括所有企业数据。随后，数据来源和数据建模更容易解释，并且更易于追踪，这加速了集成尝试。其结果是更快地洞察在组织范围内的治理协议与高度可见的数据，增加对数据资产的信任。
随后的收益与这种洞察的性质有关，远远超过从点解决方案中收集的收益。语义图的链接数据方法集中于节点之间的关系洞察，这有助于其他技术无与伦比的看似无关的数据元素的背景文化。用户能够有更多的数据，以识别他们之间的关系，以及他们的使用情况，否则是无法发现的。
此外，这种链接数据方法使数据发现过程在很大程度上实现了自动化，同时提供了探索性分析，用户可以在其中询问和回答尽可能多的问题。分析的结果是全面明确，并且包罗万象。采取零碎的方法，实现这些目标是困难的。。
预期未来的发展
培养对集中化需求的最紧迫的营销力量是大数据本身日益扩大的影响。对未来几年生产的数据量的预测表明，其扩张并不会停止和停滞。当考虑连接的设备的数量全部无限地在物联网中产生数据，以及增强现实和虚拟现实的进步，并考虑这样的数据的人工智能选项的可用性时，显而易见的是大数据的规模，速度，结构将在不久的将来大量增加。
集中的图形感知环境为这些即将到来的技术进步做好准备。使用它作为Hadoop或其他数据湖设置的基础，使其具有在这种工作负载密集型数据驱动部署中持续提供价值所需的规模和性能一致性。更重要的是，它是一个单一的手段简化每个组件的短期解决方案，点解决方案不是为大数据的需求而创建的。这种方法对于目前来说是不够的，并且对于未来大数据应用的更严格的负担当然不可行。这样的实现仅仅支持这样的观念：集中的，关系精明的语义图解表示用于以管理数据为中心的需求的工业力量的融合。
必要的集中
从大数据的变革性可以看出，无论何处部署数据都可以提高业务价值。它的增长可以归因于业务加速，支持技术的新生态系统，以及企业中数据类型的多样性的快速发展。它只有单纯的市场力量，需要一个整体的手段来管理每个谨慎的组件转换数据到洞察行动。这些力量的影响是消除对现有基础设施简单地附加一些附加工具的需要。
相反，它强制要求简化企业架构，实施成本效益好的基础设施，用于包围企业的大量数据类型和技术，并且监督长期重用数据所需的组织范围治理和来源。如今的市场力量促成了对这种整体数据管理的需求同，而未来是强制性的。