Linked Data Meetup März 2026 10. März 2026

Am siebten «Linked Data Meetup» treffen wir uns erneut zu einem informellen Austausch über Linked Data. Bei Apéro und Getränken erwarten uns spannende Praxis-Inputs, angeregte Diskussionen und der Ausblick auf weitere gemeinsame Linked Data Aktivitäten.

10.03.2026, 17.00–19.00 Uhr – Greenfield, Brückenstrasse 73, 3005 Bern und online

Bei Apéro und Feierabend-Getränken gibt es Referate und angeregte Diskussionen rund um Linked Data.

Bitte melden Sie sich mit obenstehendem Knopf für die Veranstaltung an. So können wir Sie einerseits mit dem Teilnahmelink und dem Nachversand bedienen und andererseits die Plätze, Namensschilder, Getränke und das Essen vor Ort besser kalkulieren. Herzlichen Dank!

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

  Referat 2  
  Gemeinsames Apéro Während den Referaten und danach

 

Benjamin Degenhart

Benjamin Degenhart
Mitgründer von FörderFunke, Knowledge Engineer und Semantic Technology Consultant

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.

Steckbrief

  • Startdatum 10.03.2026, 17.00–19.00 Uhr
    In Kalender eintragen
  • Ort Greenfield, Brückenstrasse 73, 3005 Bern und online
  • Kosten gratis

Kontakt

Veranstaltungsort

BFH Wirtschaft

Berner Fachhochschule
Wirtschaft
Brückenstrasse 73
3005 Bern

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