Knowledge Graphs sind erst einmal Graphen. Als solche sind sie sehr flexibel, und ideal um komplexe Strukturen abzubilden. Außerdem sind die meisten für Knowledge Graphen eingesetzten Techniken in der Lage, die Graphen ohne explizite Strukturvorgaben einzusetzen, womit Daten verschiedener Strukturen oder Schemata in einem Graphen koexistieren können.
Damit sind Graphen ideal für die Integration von Daten aus unterschiedlichen Datenquellen, für Analysen über diese Daten und um ein gemeinsames Verständnis über verschiedene Daten hinweg zu erleichtern.
Hierzu kommt die Möglichkeit, die verschiedenen Strukturen in dem Graphen mit duch verschiedene Namensräume getrennte Schemata (oder Ontologien) nachträglich zu beschreiben, diese verschiedenen Schemata untereinander zu vernetzen, um die Verbindungen zwischen den Daten aus verschiedenen Quellen herzustellen und die Möglichkeit, mit diesen Schemata mehr Informationen zu erzeugen, auch dies oft im Auftrag der Integration, und Knowledge Graphs sind ideal um heterogene Datenbestände zusammenzuführen, zu verwalten, zu analysieren, und daraus mehr Erkenntnis zu ziehen als es aus einzelnen Daten möglich wäre.