Linked Enterprise Information Integration

Diese Schulung richtet sich an Analysten, die ihre Fähigkeiten zur Integration von verteilten und heterogenen Datenbeständen ausweiten wollen. Linked Data ist ein Ansatz, Daten im offenen Web wie auch im Intranet so bereitzustellen, dass andere Anwendungen und Dienste sie möglichst einfach verstehen und einzeln oder in Kombination mit anderen Daten wiederverwenden können. Wir vermitteln Ihnen ein grundlegendes Verständnis von Linked-Data-Standards und -Technologien und versetzen Sie in die Lage, potenzialträchtige Einsatzmöglichkeiten für semantisch verknüpfte Daten im Unternehmen zu identifizieren.

Der grundlegende Teil der Schulung umfasst einen Tag; am optional zubuchbaren zweiten Tag werden die Grundkenntnisse in praktischer Arbeit mit Standard-Software wie auch aktuellen Entwicklungen aus Fraunhofer-Forschungsprojekten vertieft, gerne auf Daten oder in Anwendungskontexten der Teilnehmer.

Zielgruppe: Analysten, die ihre Fähigkeiten zur Integration von verteilten und heterogenen Datenbeständen ausweiten wollen. Softwareentwickler/-architekten, die datengetriebene, verteilte Systeme entwickeln sowie Interessierte aus der Forschung, die eine Orientierung im Bereich Data Science suchen.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Web-Technologien und evtl. Datenbanken.

This training addresses analysts interested in extending their skills in integrating data from distributed and heterogeneous sources. Linked Data is an approach to provide data on the open Web but also in the intranet in a way that enables other applications and service to understand them with as little effort as possible and to reuse them, be it as single data sources or in combination with others. We provide you with a basic understanding of Linked Data standards and technologies and enable you to identify high-potential application possibilities for semantically interlinked data in enterprises.

The basic part of the training covers one day. It is possible to book a second day, on which we will complement the basics in hands-on work with standard software but also recent developments of Fraunhofer research projects – on data or in application contexts of the participants as desired.

Target audience: Analysts who would like to extend their skills in integrating data from distributed and heterogeneous sources. Software developers/architects developing data-driven distributed systems, as well as interested persons with a research background who are seeking some orientation in the field of Data Science.

Prerequisites: Basic knowledge of web technology and possibly databases.

Inhalt

  • Linked Data Grundlagen
    • Linked Data Paradigma
    • RDF Datenmodell
    • RDF Serialisierungen: N3/Turtle, RDF/XML, RDFa, JSON LD
    • Einfache Vokabulare
    • Praktische Vertiefung: Werkzeuge zum gemeinsamen Bearbeiten von Vokabularen
  • Semantic Web Wissensbasen und SPARQL Anfragesprache
    • OWL Ontologien
    • SPARQL Anfragesprache für RDF
    • Praktische Vertiefung: Inferenz über Ontologien; SPARQL-Endprodukte und eigene Datasets abfragen
  • Mapping und Verlinkung von Daten
    • Arten von Mappings und Verknüpfungen
    • Mapping relationaler Daten auf RDF mit dem W3C-Standard R2RML
    • Instanzmatching mit Link-Discovery-Werkzeugen
    • Praktische Vertiefung: R2RML-Mappings definieren und ausführen; Links zwischen zwei Datasets identifizieren
  • Anwendungsfälle
    • Semantische Suche
    • Enterprise Data Integration
    • Linked (Open) Data und DBpedia
    • Semantische Suchmaschinenoptimierung mit Google Rich-Snippets, RDFa und schema.org
    • Praktische Vertiefung: Linked Open Datasets finden und nutzen; RDFa- und schema.org-Annotationen in Websiten einbetten und nutzen