Seminar AllegroGraph Graph Analytics, GeoTemporal und Social Network Analysis

Inhaltsübersicht

• Analyse von Beziehungen, Ereignissen und Kontextdaten
• GeoSPARQL und räumliche Fragestellungen
• Temporale Modellierung und zeitbezogene Abfragen
• Social Network Analysis und Beziehungsmuster
• Praxisfälle für investigative und fachliche Analysen

Seminarinhalt

Das Seminar vertieft analytische Funktionen von AllegroGraph, die über einfache Stammdaten- und Suchabfragen hinausgehen. Betrachtet werden räumliche, zeitliche und relationale Muster in Graphdaten. Damit eignet sich das Seminar für Szenarien, in denen nicht nur gefragt wird, welche Daten vorhanden sind, sondern wie Ereignisse, Orte, Personen, Organisationen, Dokumente und Entscheidungen miteinander zusammenhängen.

Zielgruppe

Das Seminar richtet sich an Analyse- und Entwicklungsteams, die semantische Graphdaten für Auswertungen, Ermittlungslogik, Beziehungssuche, Ereignisanalysen oder Lagebilder einsetzen. Klassische BI-Kenntnisse helfen, reichen allein aber nicht aus: Der Schwerpunkt liegt auf der graphbasierten Denkweise, in der Beziehungen selbst zu auswertbaren Daten werden.

Themenschwerpunkte

• Modellierung und Abfrage von Ereignissen, Orten und Zeitbezügen
• GeoSPARQL-Grundlagen und räumliche Filter
• Temporale Beziehungen, Zeitintervalle und historische Zustände
• Social Network Analysis für Verbindungs-, Nachbarschafts- und Einflussmuster
• Kombination von fachlichen Constraints, Graphmustern und analytischen Abfragen
• Grenzen, Datenqualität und Interpretationsrisiken graphbasierter Auswertungen

Praxis und Übungen

Die Übungen arbeiten mit einem durchgängigen Beziehungs- und Ereignisbeispiel. Abfragen werden schrittweise erweitert: zuerst einfache Beziehungen, dann Orte, Zeitpunkte, indirekte Verbindungen und auffällige Muster. Das macht die Methodik greifbar und verhindert den klassischen Fehler, jeden Graphen sofort für Weisheit aus dem Automaten zu halten.