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  1. Jede Publikation wird mit strukturierten Daten versehen, wobei die Urheheber*innen und das in der Pubkation behandelte Produkt per Web-Identifier (URI) verlinkt werden und ferner die Art der Publikation (Slides, Video etc.), Datum der Veröffentlichung etc. angegeben wird. Die Metadaten können
    1. direkt in den Ressourcen HTML (bei HTML-Slides, Blogpost) eingebettet werden oder
    2. mit einer Eingabemaske für den Knowledge Graph erfasst werden.
  2. Diese strukturierten Daten, die u.a. Links zwischen den verschiedenen Dingen (Teammitgliedern, Publikationen, Produkten, Projekten) enthalten, werden in einen Index geladen.
  3. Auf Basis dieses Index, den mensch – unter Nutzung des aktuellen Buzzwords – als "Knowledge Graph" bezeichnen kann, werden schließlich die Webseiten für Personen, Produkte, Projekte und Publikationlisten generiert.

Eine Voraussetzung für das Funktionieren dieses Ansatzes ist

Möglichkeiten der Nutzung

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  • Visualisierung komplexer Produkt-/Projektstrukturen: Die Produkte und Projekte im Bereich Offene Infrastruktur sind eng miteinander verwoben aber auch mit Standardisierungsaktivitäten bei der KIM, zudem gibt es zunehmend mehr externe Partner (TIB, GWDG, RUB). Diese Beziehungen ließen sich im Knowledge Graph erfassen, um sowohl hbz-Mitarbeiter*innen wie auch Externen einen visuellen Überblick über das Naetzwerk Netzwerk zu geben, inklusive der Möglichkeit, den Knwoledge Graph zu browsen, z.B. indemmensch indem mensch durch Klick auf einzelne Knoten (Projekte, Produkte etc.) weitere Informationen auf einer Detailseite studieren und dort zusätzlichen Links folgen kann. Dies würde auch die Integration neuer Mitglieder in das Team enorm erleichtern, tatsächlich war ein solcher visueller Überblick einer der ersten Wünsche eines neuen Teammitglieds.
  • Recherche in vergangenen Aktivitäten: Über die Jahre sammeln sich viele Präsentationen, PublikationenetcPublikationen etc. an und selbst die Teammitglieder wissen nicht mehr wo sie was publiziert haben. Ein Index mit den strukturierten Daten oder sogar inklusive Volltextindex würde eine einfache Suche nach alten Materialien ermöglichen.
  • Auflistung/Visualierung der Aktivitäten: Ebsenos Ebenso ließen sich alle Aktivitäten in einem bestimmten Zeitraum anzeigen, etwa sortiert nach Typ. Dies könnte auch benutzt werden, um die Publikations- und Vortragslisten für den Jahresbericht automatisch zu generieren.

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Die Flexibilität eines graph-basierten Datenmodells ermöglicht es, die offenen sturkturierten Daten durch nur intern zugängliche Daten zu ergänzen. Dies würde z.B. den Aufbau eines Customer Relationship Graphs ermöglichen, der ja auch mit internen Informationen zu Teams/Personen und Produkten verknüpft sein sollte. Oder es ließen sich Informationen zu Verträgen etc. ergänzen, um so ein intenres Vertrags,anagementsystem internes Vertragsmanagementsystem aufzubauen.

Offene Fragen

Die iterative Entwicklung eines Knowledge Graph für das gesamte hbz würde notgedrungen dazu führen, überkommene Prozesse und Publikationsformen zu überdenken.

  • Welche Form nehmen Newsletter und Jahresbericht and an und wie werden sie generiert?
  • Was geschieht mit dem AEP? Die Erfassung der AEP-Informationen in einem Knwoledge Graph würde z.B. auch die Visualisierung von Entwicklungen über mehrere Jahre oder einfach nur die Suche über mehrere Jahre erleichtern.