Ein wesentliches Problem, welches sich bei dem Einsatz semantischer Technologien in der Datenintegration ergibt, ist die Erstellung korrekter Mapping-Regeln zwischen Daten- und Integrationsontologie. Im Rahmen des BMBF Verbundprojektes MappingAssistant wird ein Tool entwickelt, das zur Lösung der hierbei auftretenden Probleme auf einem neuartigen halbautomatischen Lösungsansatz aufsetzt.

Weitere Informationen zu diesem Projekt finden Sie auf unserer Projektseite.

Semantischer Informationsmediator für den skalierbaren Zugriff auf verteilte heterogene Daten und ihre kollaborative Analyse

Innovation in komplexen Anwendungsbereichen wie im Automobilbau, in den Life Sciences oder der Marktforschung benötigt Wissen aus einer Vielzahl von Quellen: Dokumente aus verschiedenen Abteilungen und (semi-) strukturierte Informationen aus verteilt vorliegenden Datenbanken werden gesucht, integriert und einer Datenanalyse zugeführt. Unternehmen, die flexibel am Markt agieren möchten (Real-Time Enterprises), müssen diese Daten agil verbinden und analysieren, auch wenn sie semantisch heterogen vorliegen, ihre Struktur sich oft ändern kann und man bei ihrem Zugriff physikalisch verteilt arbeitende Rechnersysteme ansprechen muss. Die Suche nach und die Analyse von Daten ist dabei ein kollaborativer Prozess mehrerer und häufig sogar vieler Wissensarbeiter, die Begrifflichkeiten, Vorgehensweisen und Analyseresultate miteinander teilen.

Existierende IT-Infrastrukturen können dieses Problem bisher aber nicht agil lösen. Eine typische Enterprise-Suche erlaubt die föderierte Suche, ermöglicht aber keine strukturelle Beschreibung von Zusammenhängen in Daten. Data Warehouse-Ansätze stellen relevante Daten bereit, beruhen aber auf einem starren, unflexiblen Informationsmodell, das schnell veraltet und die Daten auf einer technologischen Ebene modelliert, statt sie aufgabenbezogen miteinander in Bezug zu setzen.

Um dieses Problem zu lösen wird mit der Collaboration Cloud ein neuartiger, semantischer Informationsmediator entwickelt, der skalierbaren Zugriff auf verteilt vorliegende heterogene Datenbestände für das Finden von Wissen und die Analyse von Daten erlaubt und sich hierfür neuester Technologien wie dem Data Mining, dem Semantic Computing und dem Cloud Computing bedient. Dabei erlaubt die Collaboration Cloud das Teilen von Daten, Zwischenergebnissen und Analyseresultaten, die Bereitstellung von Analysehistorien für die kritische Bewertung von Resultaten, die Wiederverwendung von Analyseschritten und die Übergabe von Daten zwischen Analysesystemen.

Weitere Informationen zu CollabCloud finden Sie unter www.collaborationcloud.de.

ONTORULE (ONTOlogies meet business RULEs) is a large-scale integrating project (IP) partially funded by the European Union's 7th Framework Programmen under the Information and Communication Technologies (ICT) Call 3 (ICT-231875).

Leading vendors of knowledge-based systems and a handful of top research institutions join their efforts to develop the technology that will empower business policies in the enterprise of the future. Two large companies are the test-beds that ensure the success and business impact of the technology produced by ONTORULE.

Further information can be found at the official webpage of the project: ontorule-project.eu

Aletheia ist eine vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte Leitinnovation mit dem Ziel, durch den Einsatz semantischer Technologien umfassenden Zugang zu Produktinformationen zu ermöglichen. Derzeitige Systeme für die Verwaltung von Produktinformationen fokussieren auf die Lebensphasen Entwicklung, Produktion und Vertrieb. Dabei vernachlässigen sie jedoch die vorgelagerten Phasen Kundenbedarfsanalyse und Produktportfoliomanagement sowie die späteren Phasen Betrieb, Wartung und Wiederverwertung. Bedeutsame und zunehmend umfangreichere Informationsquellen wie Internetforen, Blogs, Wikis, Emails oder Dokumente aus Büroanwendungen werden zurzeit nicht erfasst. Schließlich sind die aktuellen Systeme auch für Produkttypen wie Software oder Dienstleistungen nicht geeignet. Diese Defizite in den drei wesentlichen Achsen Produktlebenszyklus, Informa¬tions¬quellen, Produkttypen werden durch Aletheia adressiert. In Aletheia werden dabei werden für die Beantwortung von Anfragen einerseits strukturierte Daten aus unternehmenseigenen Informationsquellen wie Produkt-Datenbanken betrachtet, aber auch unstrukturierte Daten aus Office-Dokumenten und Web-2.0-Quellen wie Wikis, Blogs oder Web-Foren sowie Sensor- und RFID-Daten.

Die in diesen Quellen enthaltenen Informationen müssen in eine einheitliche Form überführt werden damit sie zur Beantwortung der Anfrage des Benutzers genutzt werden können. Hierbei werden nicht nur die explizit in den verwendeten Quellen enthaltene Informationen zurückgegeben, sondern es werden semantische Technologien eingesetzt, um darüber hinaus implizites Wissen abzuleiten und dem Benutzer zur Verfügung zu stellen.
Die Ergebnisse werden letztendlich kontextorientiert zurückgegeben, das heißt in einer an den Kontext und die Rolle des Benutzers (Kunde, Kundendienst-Mitarbeiter, Produkt-Designer, etc.) angepassten Form, wobei auch eventuelle Zugriffsrechte und Datenschutzrichtlinien berücksichtigt werden.

Weitere Informationen finden Sie unter www.aletheia-projekt.de

Im Rahmen des BMBF Verbundprojektes V.em.Pro soll eine integrierte Entwicklungsumgebung erarbeitet werden, die eine frühzeitige Entwicklung von verlässlichen multifunktionalen Produkten ermöglicht. Hierzu wird ein ganzheitliches Konzept erarbeitet, dass eine Virtualisierung von Produktkonzepten ermöglicht und eine wissensbasierte und regelgestützte Analyse der Verlässlichkeit unter Benutzung eines Inferenzsystems erlaubt.

Ziel ist die Umsetzung eines rechnerbasierten Werkzeuges zur Virtualisierung von Produktkonzepten in frühen Entwicklungsphasen sowie die Modellierung, Repräsentation und Abbildung von Verlässlichkeitswissen unter Einsatz ontologischer Strukturen.

Grundlage des Lösungsansatzes ist die heterogene Modellierung von multifunktionalen Produktkonzepten sowie die Ableitung von nachhaltig wirkenden Maßnahmen und Strategien zur Erhöhung der Verlässlichkeit. 

Das Projekt ist vom BMBF gefördert und wird vom Projektträger Forschungszentrum Karlsruhe (PTKA) betreut.

Weitere Informationen finden Sie unter www.produktionsforschung.de/verbundprojekte/vp/index.htm?TF_ID=49&VP_ID=2642