Das Projekt LinDA widmet sich einer der wichtigsten
Herausforderungen bei der Nutzung und Veröffentlichung von Linked Data: dem
Umbau bestehender Datenformate in Strukturen, welche die semantische
Anreicherung und Verknüpfung von Daten unterstützen. Die von LinDA
bereitgestellten Werkzeuge werden Unternehmen bei der effizienten Entwicklung
neuartiger Datenanalysedienste helfen, welche mit den verfügbaren öffentlichen
Daten verknüpft werden können. So können diese Daten einen Beitrag zur
Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit leisten und die Entwicklung innovativer
Geschäftsmodelle fördern. Das Angebot richtet sich vor allem an kleine und
mittlere Unternehmen (KMUs), welche sich die Entwicklung und Wartung von
dedizierten Datenanalyse- und Managementabteilungen oft nicht leisten können.
Das LinDA-Projekt greift den Status quo von Linked Data auf
und strebt an, den gegenwärtigen Stand der Forschung zu konsolidieren und die
Verwendung von Linked Data potentiellen Nutzerinnen und Nutzern zugänglich zu machen.
Anwendern soll ein einfaches Framework zur Verfügung gestellt werden, in
welchem die wesentlichen Datentransformations- und Auswertungsvorgänge
vorgenommen werden können. Dabei sollen vorgefertigte Workflows der
Orientierung dienen. Als Modellanwender im Projekt wurden KMUs ausgewählt. Denn
diese sind Experten auf ihren jeweiligen Domänen und besitzen dadurch Datenbestände,
die sie weitergehend nutzen möchten. Dafür fehlt KMUs jedoch meist die
Expertise auf dem Gebiet von RDF, Linked Data und Semantik.
Aus diesem Grund stellen acht Partner aus vier europäischen
Ländern im Projekt LinDA integrierte auf Nicht-Experten zugeschnittene
Linked-Data-Anwendungen und -Arbeitsabläufe zur Verfügung. LinDA wird vom 7.
EU-Rahmenprogramm (FP7) gefördert.
Im Januar 2015 hat das LinDA-Projekt seinen ersten Review
durch die EU erfolgreich hinter sich gebracht.
Es steht eine integrierte
Workbench mit ersten Versionen von im Projekt entwickelten Werkzeugen zur
Verfügung:
- Zum einen sind dies Werkzeuge zur Datenbereitstellung (»data
provision«), nämlich zur Datentransformation von diversen Formaten nach Linked
Data/RDF. Die aktuell verfügbaren Ausgangsformate sind (i) relationale Daten,
also herkömmliche Datenbanken, und (ii) Tabellendaten, wie z.B. CSV-Dateien.
Zur Unterstützung der semantischen Anreicherung wurde ein Repositorium mit
gängigen Vokabularien eingerichtet. Dieses Repositorium ist vom
Transformationswerkzeug aus ansprechbar; es wird mit Schüsselwörtern aus den
Ausgangsdaten befragt wie ein »Orakel« und stellt i.d.R. mehrere Antworten zur
Auswahl.
- Zum anderen stehen Werkzeuge zur Datennutzung (»data
consumption«) zur Verfügung. Hierunter fallen Werkzeuge zur Visualisierung, zum
Data Mining und zur Datenanalyse; vor allem solche, die von der Struktur von
Linked Data besonders profitieren.
- Zusätzlich stellt das LinDa Projekt SPARQL Query-Tools
bereit, die Anfänger beim Auffinden von gesuchten Informationen unterstützen.
Zur modellhaften Nutzung dieser Werkzeuge wurden
Pilot-Anwendungen konzipiert, die dafür erforderlichen Datenquellen ermittelt
und die Vorschläge für Analysevorgänge ausgearbeitet.
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