Zur Integration des Culture Knowledge Graphen wurden mit dem Ziel einer föderierten Informationsinfrastruktur zunächst existierende Systeme auf die oben genannten Kriterien überprüft, darunter Wikibase<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="20" target="ftn19" /> und WissKI<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="21" target="ftn20" />. Wikibase ist eine freie Software zur kollaborativen Kuratierung von Datenbanken mit der Möglichkeit, Daten im Sinne von LOD zu strukturieren, zu verknüpfen und abzufragen. Wikibase bietet allerdings nicht die Möglichkeit, externe, bereits existierende Ontologien zu integrieren, was die semantische Expressivität der Daten stark begrenzt. Außerdem ist es mit Wikibase nicht möglich, eigene Eingabemasken zu entwickeln, was die intuitive Interaktion mit dem Knowledge Graph einschränkt. WissKI ist eine webbasierte Software zum Sammeln, Strukturieren und Teilen von forschungsbezogenen Daten. Feste Grundlage von WissKI bildet dabei die Optimierung der Software auf CIDOC-CRM, was sich für den hier beschriebenen Anwendungsfall als zu einschränkend gezeigt hat. Die Modellierung in CIDOC-CRM folgt einem Ereignis-basierten Paradigma. Dadurch gerät die Modellierung einfacher Fakten oft sehr komplex und behindert den typischen Anwendungsfall in NFDI4Culture. Durch CIDOC werden einfache SPARQL-Abfragen zu Personen und Organisationen oft hochkomplex und daher ineffizient. Aufgrund der großen Menge an Daten, die in NFDI4Culture erwartet werden, ist eine Abfrage-Effizienz allerdings relevant. Der Zugang zu NFDI4Culture Daten soll für alle Nutzer*innen so einfach wie möglich gestaltet werden, eine CIDOC-CRM-basierte Modellierung schafft aufgrund ihrer Komplexität zusätzliche Barrieren. Dennoch ist CIDOC ein wichtiger und gängiger Bestandteil der GLAM Community. Daher wird ein Mapping des NFDI4Culture Datenmodells nach CIDOC durchgeführt, um einen CIDOC-basierten Export zu gewährleisten.