Fall: Die CMS der Hochschule stellen Informationen zu Studiengängen, Lehrpersonen und Stundenplänen bereit. Eine Weiterverarbeitung dieser Daten zu semantisch angereicherten Listen sowie zur explorativen Navigation durch das System ist nicht vorgesehen.
Lösung: Daten aus den verschiedenen Informationssystemen einer Organisation werden auf ein geteiltes Schema gemappt. Dadurch werden verborgene Relationen zugänglich, Daten stärker kontextualisiert und verlinkt. Alle Informationen sind über eine Enterprise Search App abrufbar.
Erkenntnisse aus dem Projekt: Mapping-Technologien für die Transformation von relationalen Daten in RDF-Daten lassen sich auch auf in CMS abgelegte Datenbestände anwenden. Allerdings sind die automatischen Mapping-Funktionen nicht anwendbar, da es sich um nicht-normalisierte Datenbanken handelt und die relevanten Produktivdaten in wenigen, semantisch nicht aussagekräftigen Tabellen gebündelt sind. Die Relationen sind durch proprietäre Indizes implementiert.
BMaKE