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E-Book

Corporate Semantic Web

Wie semantische Anwendungen in Unternehmen Nutzen stiften

VerlagSpringer Vieweg
Erscheinungsjahr2015
Seitenanzahl403 Seiten
ISBN9783642548864
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis40,00 EUR

Corporate Semantic Web - hierbei geht es um semantische Anwendungen, deren Einsatz für Kunden und Mitarbeiter von Unternehmen konkret Nutzen stiftet. Die Autoren, namhafte Experten aus Industrie und Wissenschaft, berichten über ihre Erfahrungen bei der Entwicklung solcher Anwendungen. Sie gehen auf Software-Architektur, Methodik, Linked Open Data Sets, Lizenzfragen und Technologieauswahl ein und präsentieren auch eine Marktstudie. Vorgestellt werden Anwendungen für die Branchen Telekommunikation, Logistik, verarbeitende Industrie, Energie, Medizin, Tourismus, Bibliotheks- und Verlagswesen sowie Kultur. Der Leser erhält so einen umfassenden Überblick über die Einsatzbereiche des Semantic Web sowie konkrete Umsetzungshinweise für eigene Vorhaben.



Börteçin Ege hat Informatik an der Technischen Universität Wien studiert. In 2007 hat er die Arbeitsgruppe DACH+ Semantic Web (3500 Mitglieder) in XING gegründet und ist seit mehreren Jahren in Semantic Web-Projekten aktiv tätig. Zudem ist er einer der Ersten im deutschsprachigen Raum, der Trainings über die Semantic Web Technologien angeboten hat. Er ist auch der Autor von zahlreichen wissenschaftlichen Publikationen. Seine Forschungsschwerpunkte sind Linked Data, Semantische Interoperabilität und Corporate Semantic Web.
Bernhard Humm ist Professor für Software Engineering und Projektmanagement am Fachbereich Informatik der Hochschule Darmstadt und Direktor des Instituts für Angewandte Informatik Darmstadt (aIDa). Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Semantic Web, Software Architektur und Programmiersprachen. In diesen Bereichen führt er Forschungsprojekte im Industrie- und Hochschulumfeld durch und publiziert regelmäßig. Prof. Humm arbeitete 11 Jahre beim Software- und Beratungshaus sd&m AG als technischer Senior- und Chefberater, Bereichsleiter und Leiter von sd&m Research. Seine Promotion erhielt er an der University of Wollongong in Australien, sein Diplom mit Auszeichnung an der Universität Kaiserslautern.
Anatol Reibold hat Mathematik und Mechanik an der Universität Novosibirsk studiert. Forschungsschwerpunkte: Semantic Web, Ontologien, Datenanalyse, Data Mining, Data Science, Sentiment Analysis und Web Analytics. Nach mehrjähriger wissenschaftlichen Tätigkeiten an der Universitäten Novosibirsk, Darmstadt und Leipzig als Senior Berater in einem Social Web Monitoring Unternehmen tätig. Leidenschaftlicher Verfechter von Semantischen Technologien in sozialen Netzwerken.

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Vorwort der Herausgeber6
Inhaltsverzeichnis8
Kapitel 111
Corporate Semantic Web11
1.1 Das Semantic Web12
1.2 Semantische Anwendungen im Unternehmenseinsatz12
1.3 Bereitstellen von Linked Data reicht nicht12
1.4 Eine global vernetzte Wissensbasis – Fiktion oder Realität?14
1.5 Semantik?=?RDF?15
1.6 Richtig vorgehen15
1.7 Modellieren ist einfach (?!)16
1.8 Juristische Fragen17
1.9 Semantische Anwendungen stiften Nutzen in Unternehmen – nachweislich!17
1.10 Fazit18
Literatur18
Kapitel 220
Einordnung und Abgrenzung des Corporate Semantic Webs20
2.1 Grundlegende Begriffe21
2.2 Corporate Semantic Web23
2.3 Public Semantic Web25
2.4 Social Semantic Web 3.026
2.5 Pragmatic Web27
2.6 Zusammenfassung und Ausblick „Ubiquitous Pragmatic Web 4.0“27
Literatur29
Kapitel 331
Marktstudie: Welche Standards und Tools werden in Unternehmen eingesetzt?31
3.1 Einleitung31
3.2 Semantische Suche in Webarchiven (Quantinum AG)32
3.2.1 Kundenanforderungen32
3.2.2 Technische Umsetzung32
3.2.3 Erfahrungswerte34
3.3 Semantische Analyse und Suche in Kundenspezifikationen (Ontos AG)34
3.3.1 Kundenanforderungen34
3.3.2 Technische Umsetzung35
3.3.3 Erfahrungswerte35
3.4 Sicherheit für Banken im Risikomanagement (VICO Research & Consulting GmbH)36
3.4.1 Kundenanforderungen36
3.4.2 Technische Umsetzung36
3.4.3 Erfahrungswerte38
3.5 Interaktive Fahrzeugdiagnose (semafora GmbH)38
3.5.1 Kundenanforderungen39
3.5.2 Technische Umsetzung40
3.5.3 Erfahrungswerte41
3.6 Quo Vadis?41
3.7 Umfrage-Ergebnisse42
3.8 Semantic Web Standards & Tools43
3.9 Ausblick46
Literatur47
Kapitel 448
Modellierung des Sprachraums von Unternehmen48
4.1 Hintergrund49
4.2 Eine Frage der Bedeutung50
4.3 Bedeutung von Begriffen im Unternehmenskontext51
4.3.1 Website-Suche bei einem Industrieunternehmen51
4.3.2 Extranet-Suche bei einem Marktforschungsunternehmen53
4.3.3 Intranet-Suche bei einem Fernsehsender53
4.4 Variabilität unserer Sprache und unseres Sprachgebrauchs53
4.4.1 Konsequenzen des Sprachgebrauchs55
4.5 Terminologiemanagement und Unternehmensthesaurus56
4.5.1 Unternehmensthesaurus57
4.5.2 Mut zur Lücke: Arbeiten mit unvollständigen Terminologien58
4.6 Pragmatischer Aufbau von Unternehmensthesauri59
4.6.1 Begriffsanalyse des Anwendungsbereichs59
4.6.2 Informationsquellen60
4.6.3 Häufigkeitsverteilung60
4.6.4 Aufwand und Nutzen61
Literatur64
Kapitel 565
Schlendern durch digitale Museen und Bibliotheken65
5.1 Einleitung65
5.2 Anwendungsfall 1: Schlendern durch das Digitale Museum66
5.3 Anwendungsfall 2: Literatur in Bibliotheken finden67
5.4 Herausforderungen69
5.5 Die Anforderungen treiben die Architektur70
5.5.1 Semantic ETL70
5.5.2 Semantic Logic72
5.5.3 Client73
5.6 Diskussion74
5.7 Empfehlungen und Fazit74
Literatur75
Kapitel 677
Semantische Suche im Bereich der Energieforschungsförderung77
6.1 Das Projekt EnArgus®77
6.2 Die Fachontologie80
6.2.1 Semantische Suche80
6.2.2 Repräsentation der semantischen Relationen in der Fachontologie80
6.2.3 Evaluation des EnArgus-Systems83
6.3 Erstellung und Evaluation der Fachontologie83
6.3.1 Das Wiki84
6.3.2 Vom Wiki zur Ontologie85
6.3.3 Visualisierung86
6.3.4 Evaluation der Ontologie88
6.4 Ausblick88
Literatur89
Kapitel 792
Semantische Suche in einer digitalen Bibliothek92
7.1 Einführung92
7.2 Die Deutsche Digitale Bibliothek (DDB)93
7.2.1 Das Europeana Datenmodel (EDM)94
7.2.2 Suche durch Indizierung von Linked Data95
7.2.3 Personenseiten mit aggregierten Informationen97
7.2.4 Automatische Verknüpfung mit Normdateien99
7.2.5 Externe Nutzung der DDB-Daten103
7.3 Ausblick: Übertragung auf Unternehmensszenarien103
Literatur104
Kapitel 8106
Semantische Beratung im Tourismus-Sektor106
8.1 Einleitung106
8.2 Reiseportale heute107
8.3 Herausforderungen an das Reiseportal der Zukunft108
8.4 Wie beschreibt man ein touristisches Produkt?109
8.5 Wie spielt alles zusammen?112
8.6 Resümee114
Kapitel 9116
Messung des Nutzens semantischer Suche116
9.1 Motivation116
9.2 Bewertung von Information Retrieval Systemen117
9.2.1 Relevanz, Textkorpora und Goldstandards117
9.2.2 Rahmenbedingungen des Unternehmenskontextes119
9.2.3 Rahmenbedingungen bei der Bewertung von Suchmaschinen119
9.3 Semantische Suche120
9.3.1 Mehr Ergebnisse121
9.3.2 Genauere Ergebnisse122
9.3.3 Widersprüchliche Ziele?122
9.3.4 Konsequenzen für die Bewertung semantischer Suche123
9.4 Vergleich und Bewertung durch Gegenüberstellung123
9.4.1 Vergleichsmodell123
9.5 Vergleich einer semantischen Suche mit zwei Volltextsuchen125
9.5.1 Experiment für ein Internetportal125
9.5.2 Experiment für das WDB Suchportal für Weiterbildung in Berlin-Brandenburg127
9.5.3 Vergleich der Ergebnisse131
9.6 Resümee131
Literatur132
Kapitel 10134
Verlage müssen sich neu erfinden134
10.1 Einleitung134
10.2 Wolters Kluwer und JURION135
10.3 LOD2137
10.4 Status der angestrebten technischen Gesamtinfrastruktur141
10.5 Herausforderungen bei der Umsetzung143
10.6 Öffnung neuer Datenquellen144
10.7 Weitere Planung146
10.8 Zusammenfassung und Ausblick147
Literatur147
Kapitel 11149
Semantische Technologien für Mobilfunkunternehmen149
11.1 Einleitung150
11.2 Datenbasierte Mehrwertdienste für Mobilfunkbetreiber151
11.2.1 In-House-Dienste151
11.2.2 B2B-Dienste152
11.2.3 B2C-Dienste153
11.3 OpenMobileNetwork – eine offene Plattform für approximierte und semantisch angereicherte Netztopologiedaten154
11.4 Umsetzung semantischer Mehrwertdienste159
11.4.1 Semantische Ortung163
11.4.2 Mehrwert für reale Nutzer166
11.5 Fazit167
Literatur168
Kapitel 12170
Semantische Analyse großer Datenbestände aus unternehmensinternen und externen Quellen170
12.1 Marktforschung im digitalen Zeitalter170
12.2 Struktur und Import interner Daten172
12.3 Kategorisierung der internen Daten175
12.4 Sentiment-Analyse: Möglichkeiten und Grenzen176
12.5 Semantische Analyse von Begriffsbeständen und -relationen178
12.6 Zusammenführung interner und externer (Web-)Daten182
12.7 Das eingesetzte Research- und Analyse-System183
12.8 Erkenntnisgewinne und Kundennutzen185
12.9 Herausforderungen und Grenzen aus Entwicklersicht186
Literatur187
Kapitel 13189
Intelligente Datenauswertung mit Linked Open Data189
13.1 Einleitung189
13.2 Linked Open Data in der Datenauswertung – die RapidMiner Linked Open Data Extension191
13.3 Fallstudie 1: Analyse von Statistiken mit Hintergrundwissen194
13.4 Fallstudie 2: Analyse von Messdaten mit Hintergrundwissen196
13.4.1 Initiales Datenset198
13.4.2 Externe Datenquellen198
13.5 Zusammenfassung und Ausblick200
Literatur201
Kapitel 14204
Sicheres Spielzeug für Kinderhände – mit Hilfe semantischer Datenbanken204
14.1 Motivation I205
14.2 Motivation II205
14.3 Die Herausforderung: die Nachverfolgbarkeit bis hin zur Charge206
14.4 Die Umsetzung: ein semantisches Wissensnetz macht es möglich209
14.5 Agilität und Übertragbarkeit211
14.6 Rechtemodell des semantischen Netzes212
14.7 Aktuelle Situation und Erfahrungen213
Literatur214
Kapitel 15215
Markttopologien mit semantischen Netzen215
15.1 Die Situation heute215
15.2 Ein semantisches Beispiel217
15.3 Abgrenzung222
15.4 Über ETL und Excel hinaus223
15.5 Fazit225
Literatur226
Kapitel 16227
Ontologien als Schlüsseltechnologie für die automatische Erzeugung natürlichsprachlicher Texte227
16.1 Einleitung228
16.2 Das Template-basiertes Generierungsverfahren230
16.2.1 Anwendungsbeispiel Fußballbundesligaspielbericht Borussia Dortmund: SC Freiburg234
16.3 Funktionsweise der Textgenerierung auf Basis von Templates235
16.4 Originalität, Quantität, Qualität und Lesbarkeit der generierten Texte239
16.5 Ausblick und weitere Entwicklungen241
16.6 Fazit243
Literatur244
Kapitel 17246
Semantische Technologien und Standards für das mehrsprachige Europa246
17.1 META-SHARE und META-NET247
17.1.1 Zugang zu Sprachressourcen: META-SHARE247
17.1.2 Hintergrund: Ziele von META-NET248
17.2 Von Sprachressourcen zu Linked Data – und zurück249
17.2.1 Motivation für die Bereitstellung von Sprachressourcen als Linked Data249
17.2.2 Sprachtechnologie hilft Linked Data – ein Anwendungsszenario250
17.2.3 Auf dem Weg zu weiteren Anwendungsszenarien und mehrsprachigen Linked Data Ressourcen252
17.3 The Big Picture: Auf dem Weg zur europäischen, mehrsprachigen Informationsgesellschaft253
Literatur255
Kapitel 18257
Linked Data im digitalen Tanzarchiv der Pina Bausch Foundation257
18.1 Motivation und Ausgangspunkt258
18.2 Anforderungen und Randbedingungen258
18.3 Ansatz260
18.3.1 Konventionelle Datenbanken260
18.3.2 Linked Data260
18.4 Szenarien261
18.4.1 Material sammeln261
18.4.2 Material annotieren261
18.4.3 Verschiedene Meinungen, Inkonsistenzen und Widersprüche erhalten262
18.4.4 Immergente Bilder262
18.5 Stand des Archivs263
18.5.1 Experimenteller Aufbau263
18.5.2 Modellierungs- und Datenerfassungsprozess264
18.5.3 Daten im Archiv266
18.5.4 Aktuelles Modell267
18.6 Diskussion267
18.6.1 Was wir gelernt haben267
18.6.2 Was andere machen271
18.7 Zusammenfassung271
18.7.1 Hinweis272
Literatur272
Kapitel 19274
Mobile semantische P2P Anwendungen bauen274
19.1 Einleitung274
19.2 Salto Funktionen275
19.3 Programmierframework Shark276
19.3.1 Wissensbasis276
19.3.2 P2P Austausch278
19.4 Implementierung278
19.4.1 Profil278
19.4.2 Datenhaltung und -austausch280
19.4.3 Dezentrales Vokabular/Folksonomie281
19.4.4 Makan282
19.5 Zusammenfassung und Fazit283
Kapitel 20286
Intelligente Wissenswiederverwendung in internationalen Logistik-Projekten286
20.1 Wiederverwendung von projektbezogenem Erfahrungswissen287
20.1.1 Projektmanagement als Wissensmanagement287
20.1.2 Probleme der Wiederverwendung von Erfahrungswissen288
20.2 Techniken des „Semantic Web“ für die computergestützte Wiederverwendung von projektbezogenem Erfahrungswissen291
20.3 Entwicklung des ontologie-basierten CBR-Systems „SCM Project Recommender“292
20.3.1 Auswahl der Softwarekomponenten292
20.3.2 Vorgehen zur Ontologie-Erstellung293
20.3.3 Beschreibung der Ontologie-Domäne294
20.3.4 Wiederverwendung bestehender Ontologien295
20.3.5 Identifikation relevanter Begriffe295
20.3.6 Festlegung der Klassenhierarchie296
20.3.7 Definition der Slots (Attribute und Relationen)297
20.4 Fazit und Ausblick298
Literatur300
Kapitel 21303
Ontologien für klinische Studien303
21.1 Einleitung303
21.2 Grundbegriffe der formalen Ontologie304
21.3 Die Drei-Ontologie-Methode (3OM)306
21.4 OntoStudyEdit-ein Werkzeug für die Repräsentation und das Management von Metadaten in klinische Studien308
21.4.1 Metadaten für klinische Studien308
21.4.2 Die ontologische Architektur des OSE308
21.5 Das graphische User-Interface des OntoStudyEdit (GUI)311
21.6 Diskussion und Ausblick312
Literatur313
Kapitel 22315
Die Rolle der Anfragesprache SPARQL im Kontext von Linked Data315
22.1 Hintergrund315
22.2 Über die Nutzung von Linked Data317
22.2.1 Mehrwert durch Nutzen von Daten unterschiedlicher Quellen318
22.3 Fallstricke für SPARQL im Linked-Data-Kontext320
22.4 Fazit321
22.4.1 Alternativen und Perspektiven322
Literatur323
Kapitel 23325
Umbenennungen im Unternehmensalltag325
23.1 Hintergrund325
23.2 Problemstellung327
23.3 Analyse: Identitätsänderungen vs. Bezeichnungsänderungen328
23.3.1 Arten von Identitätsveränderungen328
23.3.2 Gültigkeit von Bezeichnungen330
23.4 Repräsentation von Bezeichnungsänderungen331
23.4.1 Explizite Modellierung als Instanzennetz331
23.4.2 Annotation durch Meta-Daten332
23.4.3 Aspekt-orientierte Modellierung332
23.4.4 Pragmatische Erweiterung von Triple-Stores333
23.4.5 Erweiterung existierender Standards333
23.5 Nutzen der expliziten Modellierung334
23.5.1 Nutzung historischer Bezeichnungen334
23.5.2 Einfachere Suche335
23.5.3 Inferenz von impliziten Zeitangaben335
23.6 Resümee336
Literatur336
Kapitel 24337
Verteilte und agile Ontologieentwicklung337
24.1 Einleitung337
24.2 Ontology Engineering – ein Überblick338
24.2.1 Erste Generation: Ontologieentwicklung als Expertenkunst338
24.2.2 Zweite Generation: statische Vorgehensmodelle339
24.2.3 Dritte Generation: Dynamische und kollaborative Vorgehensmodelle339
24.3 Agile Vorgehensmodelle339
24.4 Agile Ontologieentwicklung342
24.4.1 RapidOWL342
24.4.2 COLM342
24.4.3 SWOP343
24.5 Sequenziell oder agil?343
24.6 Unterstützung durch Werkzeuge und agile Paradigmen346
24.6.1 Planung346
24.6.2 Entwicklung346
24.7 Modulare Entwicklung348
24.7.1 Validierung349
24.7.2 Distribution und phasenübergreifende Management-Werkzeuge349
24.7.3 Aspektorientierte Ontologieentwicklung350
24.8 Zusammenfassung351
Literatur352
Kapitel 25355
Unterstützung komplexer Entscheidungsprozesse355
25.1 Problemstellung356
25.2 Begriffsnetze356
25.3 Bewertungsanalyse358
25.4 Präsentation von Zwischenergebnissen361
25.5 Die Festlegung von Schwerpunkten363
25.6 Die Begründung von Schwerpunkten363
25.7 Verstehen der Gesamtsituation durch den „Gestaltenbaum“365
25.8 Zur Relevanz von Variablen368
25.9 Von Schwerpunkten zu Maßnahmen370
25.10 Das Pilotprojekt374
25.11 Fazit374
Literatur375
Kapitel 26377
Lizenzierung und Nutzung vernetzter Daten – Fallstricke und Empfehlungen377
26.1 Einleitung377
26.2 Linked Data – Technologische Grundlagen und Wertschöpfungsbeitrag378
26.3 Immaterialgüterschutz von Linked Data382
26.3.1 Rechtsschutz von Linked Data382
26.3.2 Rechtsschutz unter netzökonomischen Bedingungen383
26.4 Probleme und Empfehlungen in der rechtssicheren Nutzung vernetzter Daten384
26.4.1 Problem 1: Unzureichende Informationslage384
26.4.2 Problem 2: Abweichende und sich ausschließende Lizenzbedingungen386
26.4.3 Problem 3: Maschinelle Erschließung von Lizenzinformation388
26.5 Fazit und Ausblick389
Literatur390
Sachverzeichnis393

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