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OPAL: Portal zur Nutzung offener Daten (Open Data Portal Germany)

?berblick

Mit mCLOUD stellt das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) auf einer zentralen Plattform offene Daten aus seinem Gesch?ftsbereich zur Verfügung. Von dem damit verfolgten Open-Data-Ansatz hat bereits eine Vielfalt neuer innovativer Projekte und Unternehmen profitiert. Dieser Auspr?gung des Open Data Ansatzes hat jedoch Schw?chen. Dazu z?hlt, dass Datens?tze oft als monolithisch sowie voneinander unabh?ngig bereitgestellt und betrachtet werden. Dies erschwert nicht nur die Suche nach Datens?tzen sondern auch die Nutzung der Datens?tze in innovativen, datengetriebenen Anwendungen. Das m?chte OPAL ?ndern.

Vorhaben OPAL

Ziele des Projekts Open Data Portal Germany (OPAL) sind die Konzeption und Entwicklung eines ganzheitlichen Portals für offene Daten. Hierbei werden insbesondere offene Daten aus mCLOUD und MDM integriert. Anders als die Mehrzahl der existierenden Open-Data-Portale wird OPAL Metadaten veredeln und in 5-Star Linked Open Data transformieren. Damit wird das Portal das einfache Auffinden von Datens?tzen und den einfachen Zugriff auf diese Datens?tze sowohl für Menschen als auch für Software-Agenten (z.B. andere Datenportale, datengetriebene Anwendungen, etc.) sicherstellen. Zus?tzlich wird OPAL die Suche auch über inhaltliche (anstatt nur Metadaten-) Facetten (wie z.B. automatisch generierte Themen, Ortsangaben und zeitliche Einschr?nkungen) erm?glichen.

Alleinstellungsmerkmale von OPAL sind die 1) technische Basis in Form von Linked-Open-Data-Technologien, die es erm?glicht, einzelne derzeit unabh?ngige Datens?tze miteinander in Verbindung zu bringen. 2) Die dafür erforderliche automatische Extraktion von Metadaten mittels maschinellem Lernen und fokussiertes Crawling erm?glichen eine umfangreichere Suche auf Inhalten und Metadaten. 3) Dies stellt auch eine Grundlage für innovative Suchfunktionalit?t wie z.B. Question Answering (das Beantworten natürlichsprachlicher Anfragen) dar.


Suche und weitere Anwendungsf?lle

Beispielsweise l?sst sich damit ermitteln, welche Datens?tze Informationen zu Pollenbelastung oder Funknetzabdeckung an einem bestimmten Ort bereithalten. Diese Informationen liegen derzeit nur implizit in den Datens?tzen vor. Für den Anwendungsfall der Suche nach z.B. “Leipzig” bzw. “Welche Pollenart fliegt derzeit in Leipzig” liefert mCLOUD daher noch keine Ergebnisse. Neben der im Portal integrierten Suchfunktion sollen als weitere Anwendungsf?lle eine mobile App und ein Social Bot, die auf geeignete Datens?tze hinweisen, umgesetzt werden. Eine enge Zusammenarbeit mit dem LIMBO-Projekt ist vorgesehen, um weitere Metadaten zu Inhalten der Datens?tze, z.B. Themen und Schema-Eigenschaften, zu ermitteln.

Key Facts

Grant Number:
19F2028A
Laufzeit:
07/2017 - 12/2020
Gef?rdert durch:
BMDV
Websites:
Homepage
Projektseite DICE
Nachricht
GITHUB

Detailinformationen

Projektleitung

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Adrian Wilke, M.Sc.

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person

Projektmitglieder

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Dr. Caglar Demir

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person
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Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person
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Svetlana Pestryakova

Zur Person
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Melissa Das

Zur Person
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Afshin Amini

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Abdelmoneim Amer Desouki

Zur Person (Orcid.org)
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Matthias Wauer

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Geraldo de Souza