Programm
| 17:00 | Begrüssung und Einleitung | Benedikt Hitz, Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut Public Sector Transformation (BFH) | |
|
Linked Data als operative Infrastruktur |
Benjamin Degenhart, Mitgründer von FörderFunke, Knowledge Engineer und Semantic Technology Consultant |
||
| Mit «github.com/swiss/fch-cube» Daten direkt aus der (Fach-)applikation publizieren |
Michael Luggen & Louis Bernath, Datenarchitekten bei der Bundeskanzlei Michael Jehle, Senior Software Architekt beim Bundesamt für Informatik und Telekommunikation |
||
| Gemeinsames Apéro | Während den Referaten und danach |
Benjamin Degenhart
Linked Data als operative Infrastruktur
In meinem Input stelle ich drei Projekte unterschiedlicher Reifegrade vor, in denen sich der Einsatz von Linked Data in Richtung operativer Infrastruktur verschiebt - weg von reiner Datenbeschreibung, hin zur Modellierung von Regeln, Verarbeitungslogik und kontinuierlicher Bedeutungsbildung.
1. FörderFunke ist ein Open-Source-Projekt mit dem Ziel, Bürger*innen über staatliche Leistungen zu informieren, zu denen sie berechtigt sind. Die jeweiligen Voraussetzungen werden aus Gesetzestexten in maschinenlesbare Regeln in Form von SHACL Shapes überführt und als Linked Open Data zur Nachnutzung publiziert.
2. CORI (Contextual Relational Infrastructure) ist das Konzept einer "Personalization-as-a-Service"-Infrastruktur für Apps (z.B. FörderFunke) und Services auf Basis von Solid Pods. Ein dynamisch wachsendes Vokabular und eine standardisierte Verarbeitungslogik ermöglichen anwendungsübergreifende Anschlussfähigkeit (kumulative Nachnutzung) sowie eine Privacy-by-Design-Garantie.
3. SEE (Semantic Enrichment Engine) ist ein Prototyp, der es Open-Data-Portalen ermöglichen soll, ihre Bestände an tabellarischen Rohdaten über semantische Mappings kollaborativ und graduell in Linked Open Data zu transformieren. Dies geschieht invasionsfrei, ohne dass Datenbereitsteller ihre Prozesse ändern müssen - auch wenn eine Mitwirkung natürlich willkommen ist. Die angereicherten Mappings machen die implizite Struktur der Rohdaten sichtbar, was sowohl für Analysen als auch zum Ausspielen an LLMs über einen Model Context Protocol Server nützlich sein kann.
Michael Luggen, Louis Bernath & Michael Jehle
Mit «github.com/swiss/fch-cube» Daten direkt aus der (Fach-)applikation publizieren
Wie wird aus Fachapplikationen nutzbares Linked Data – ohne komplexe API-Landschaften oder aufwendige Datenpipelines?
In diesem Talk zeigen wir anhand eines konkreten Anwendungsfalls, wie mit EMBAG Open-Data-Publikationen direkt aus einer Fachapplikation heraus erzeugt werden können. Der Fokus liegt auf einer pragmatischen Architektur: keine separate API, keine vorgelagerte ETL-Pipeline – sondern eine direkte Publikation strukturierter Daten als RDF Data als cube.link.
Wir geben zunächst einen Überblick über unseren Open-Source-Ansatz zur Datenpublikation und zeigen, wie Datensätze modelliert und mit cube.link veröffentlicht werden. Anschließend demonstrieren wir den konkreten Publikationsprozess anhand eines realen Beispiels (APG) – vom fachlichen Datensatz bis zur veröffentlichten Linked-Data-Ressource.
Der Talk richtet sich an Entwickler*innen, Datenarchitekt*innen und Open-Data-Verantwortliche, die Linked Data nicht nur theoretisch diskutieren, sondern konkret und effizient publizieren möchten.
