Die Studie erklärt die Konzepte von Linked Data und zeigt deren Einsatzmöglichkeiten sowie Grenzen für die Publikation von Meteodaten auf. In diesem Beitrag gibt es eine Zusammenfassung der Forschungsergebnisse und den Link zur kompletten Studie.

Die Forschungspartner:

queo
Bundesamt für Meteorologie und Klimatologie MeteoSchweiz
Schweizerisches Bundesarchiv BAR (opendata.swiss)
Schweizerische Bundesbahnen SBB (SBB Datenportal)
Universität Bern – Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit
zazuko GmbH

Die Grundlage für datenbasierte Innovationen („Data-driven innovation“, DDI) ist die einfache Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von Daten. Denn Daten, stellen eine wichtige Ressource dar, welche zu neuem Wissen, neuen Produkten sowie neuen Prozessen und Märkten führen. Sie ermöglichen Innovationen über zwei wesentliche Eigenschaften: einerseits als Infrastruktur-Ressource, die grundsätzlich von einer unbeschränkten Anzahl Nutzern für eine unbegrenzte Anzahl Zwecke für Dienstleistungen und Endprodukte eingesetzt werden kann, und andererseits als Input für die Analyse („data analytics“), welche neue Erkenntnisse und automatisierte Entscheidungen erlaubt. Herkömmlich in Silos gespeichert und publiziert, müssen diese Datensätze von den interessierten Datennutzern heruntergeladen, interpretiert und für die jeweiligen Bedürfnisse aufbereitet und nachbearbeitet werden, bevor sie in beliebigen Applikationen weiterverwendet werden können. Genau das sind jedoch unnötige neue Hürden, welche den Grundsätzen von einfacher Verfügbarkeit und Zugänglichkeit entgegenstehen.
Das Linked Data Konzept propagiert mit dem Datenmodell RDF und dem dazugehörigen Semantic Web Stack die standardisierte Basis einer Technologie, welche Daten maschinenlesbar über einen standardisierten Webservice online bereitstellt und die Nutzung solcher Datensätze in Applikationen stark vereinfacht.

Linked Data Stack

 

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Einführung in Linked Data

Linked Data baut dabei auf bestehenden Web Technologien auf und wird vom W3C standardisiert, dies ermöglicht einen kompetitiven Markt mit verschiedenen Implementationen der jeweiligen Standards, was wiederum Unabhängigkeit von Herstellern sicherstellt. Die Interoperabilität der Daten und Standards ist dabei Teil des Konzepts, föderale Datenhaltung, Mehrsprachigkeit und siloübergreifende Abfragen sind Kern des Semantic Web Stacks. Linked Data ermöglicht Probleme anzugehen, die mit anderen Technologien nur schwer oder nur mit deutlich grösserem Aufwand umsetzbar sind. Die Flexibilität des Stacks und dem graphbasierten Datenmodell RDF benötigt initial eine gewisse Einarbeitungszeit, sowohl auf Seiten des Datenhalters wie des Datennutzers. Sobald dieses Know-how aufgebaut ist, kann jedoch deutlich mehr Wissen wiederverwendet werden, als dies typischerweise in geschlossenen (Silo-)Systemen der Fall ist. Die Komplexität kann dabei kontinuierlich gesteigert werden, es ist möglich mit einfachsten Mittel anzufangen und später mehr und mehr zu automatisieren.

 

Linked Data ermöglicht, Daten über technische und organisatorische Grenzen hinweg zu verknüpfen. In der Studie werden das Konzept „Linked Data“, die technischen Anforderungen an Linked Data und der Aufbau des „Web of Data“ von der einfachen Publikation bis zur Verlinkung von Daten erklärt.

 

Inhalte der Studie

Die Studie zeigt zudem Wege auf, wie aus bestehenden Datenquellen RDF und Linked Data erzeugt werden kann. Die Prinzipien sind grundsätzlich für die meisten strukturierten Daten sehr ähnlich. Im Wesentlichen geht es dabei darum die Semantik der Informationen maschinenlesbar zu beschreiben und diese unter einem stabilen Identifikator (Link oder URI) bereit zu stellen. Dabei bedient man sich dem Technologie Stack des Web (HTTP) und entsprechenden Standards vom W3C rund um Semantic Web.

Showcase

Im Rahmen der Studie wurde auch ein zeitlich begrenzter Showcase durch Studenten der Universität Bern umgesetzt. Der Nutzen von Linked Data sollte als Variante für die Datenpublikation von Wetter- und Klimadaten zur einfachen Weiternutzung und Integration mit weiteren Datensätzen (Daten der Schweizerischen Bundesbahnen SBB) aufzuzeigen.
Der Showcase besteht aus der Publikation von Datensätzen der MeteoSchweiz sowie der SBB plus einer Applikation, welche die publizierten Daten einerseits zur Steuerung der Heizung einer Zugkomposition der SBB im Zürcher S-Bahn-Netz nutzt und andererseits die dadurch eingesparte Energie visualisiert.
Weiter diente der Show Case als Proof of Concept für diverse Punkte aus der Studie.

Konzeptionelle Sicht auf den Show Case

Die Daten von MeteoSchweiz und SBB werden laufen aufbereitet und importiert. Die Trigger App sowie die Web-Applikationen greifen für die Datenabfrage auf einen SPARQL-Endpoint zu.

Zusammenfassung mit kumulierten Einsparungen

 

Publikation der Studie unter: http://www.digitale-nachhaltigkeit.unibe.ch/forschung/linked_data/studie_ueber_den_einsatz_von_linked_data_zur_publikation_von_meteodaten/index_ger.html
Teaserbild: Dlanor S on Unsplash

 

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