Historische Daten unterliegen einer hohen Komplexität. Sie sind in der Regel lückenhaft, ambivalent, multiperspektivisch, vage, z.T. widersprüchlich sowie stark an eine konkrete Zeit und einen konkreten Kontext gebunden. Gleichzeitig gibt es ein wachsendes Bewusstsein dafür, Forschungsdaten nachnutzbar und interoperabel zur Verfügung zu stellen (Cremer 2021). Eine zunehmend genutzte Technologie, um mit diesen Herausforderungen umzugehen, sind Knowledge Graphen auf Grundlage von Semantic Web Technologien. Hierbei werden Daten in Form von Graphdatenbanken zur Verfügung gestellt, die durch Ontologien im Sinne einer formalisierten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">shared conceptualisation</hi> innerhalb einer Fachcommunity strukturiert (Studer 1998) und nach den Prinzipien von Linked Open Data interoperabel und flexibel veröffentlicht werden. Durch diese Interoperabilität kann die Vernetztheit und Interdependenz von historischem Wissen berücksichtigt werden.