Seminar PoolParty Semantic Suite – GraphEditor und GraphViews für Graphdatenpflege und Exploration

GraphEditor und GraphViews ergänzen die taxonomische Arbeit um direkte RDF-Datenpflege und visuelle Exploration. Das Seminar trennt klar zwischen kontrollierter Bearbeitung des Graphen und analytischer Navigation durch Beziehungen. Rechte, Validierung und dokumentierte Modellierungsentscheidungen verhindern, dass visuelle Änderungen zu unkontrollierter Datenpflege werden.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielsetzung
2. Kompetenzziele
3. Seminarinhalte
4. Praxisübungen
5. Zielgruppe und Voraussetzungen
6. Methodik und Qualitätssicherung

Zielsetzung

Ziel ist ein sicherer Arbeitsablauf zum Bearbeiten, Prüfen und Explorieren von Graphdaten. Die visuelle Darstellung wird gezielt als Hilfsmittel für Modellierung, Qualität und Fachanalyse eingesetzt.

Kompetenzziele

• GraphEditor und GraphViews anhand ihrer Aufgaben korrekt einsetzen.
• Ressourcen, Literale und Relationen kontrolliert bearbeiten.
• RDF-Daten importieren, prüfen und korrigieren.
• Graphpfade explorieren und daraus konkrete Pflegeaufgaben ableiten.

Seminarinhalte

3.1 RDF-, SKOS- und Graphmodell

1. Tripel, Ressourcen, Literale, Klassen und Properties an konkreten Beispielen unterscheiden.
2. SKOS-Konzepte und Ontologieklassen hinsichtlich Zweck und Semantik trennen.
3. Namensräume, URIs und Präfixe für ein unternehmensweites Modell festlegen.
4. Ein kleines Graphmodell auf Konsistenz, Erweiterbarkeit und Abfragefähigkeit prüfen.

3.2 Custom Ontologies und Custom Schemes

1. Custom Ontology anlegen oder importieren und benötigte Klassen sowie Properties auswählen.
2. Custom Scheme aus dem Datenmodell ableiten und mit dem Taxonomieprojekt synchronisieren.
3. Eigene Attribute und Relationen im Redaktionsprozess nutzbar machen.
4. Änderungen am Modell kontrolliert testen, migrieren und für betroffene Projekte freigeben.

3.3 GraphEditor für RDF-Datenpflege

1. GraphEditor aus einem geeigneten Projektkontext öffnen und Arbeitsbereich konfigurieren.
2. Ressourcen, Literale und Relationen direkt im Graphen anlegen oder bearbeiten.
3. RDF-Daten importieren, Änderungen prüfen und unerwünschte Tripel gezielt korrigieren.
4. Bearbeitungsrechte, Validierung und Freigabe für Graphdaten festlegen.

3.4 GraphViews für Exploration und Analyse

1. Startressource, anzuzeigende Relationen und Nachbarschaftstiefe festlegen.
2. Graph schrittweise erweitern und relevante Pfade visuell untersuchen.
3. Filter und Darstellungsregeln für unterschiedliche Fachrollen konfigurieren.
4. Erkenntnisse aus der Exploration als Modellierungs- oder Qualitätsaufgabe dokumentieren.

3.5 Qualitätsregeln und Datenvalidierung

1. Qualitätsszenarien für fehlende Labels, verwaiste Konzepte, ungültige Relationen und Pflichtfelder anlegen.
2. Validierung auf einen definierten Projektstand anwenden und Befunde priorisieren.
3. Fehlerursachen von fachlichen Ausnahmen unterscheiden und dokumentierte Ausnahmeregeln festlegen.
4. Korrekturen durchführen, erneut prüfen und den Qualitätsstatus nachvollziehbar protokollieren.

3.6 Benutzer, Gruppen und Rollen

1. Serverweite, projektbezogene und funktionsbezogene Berechtigungen unterscheiden.
2. Gruppen für Knowledge Engineering, Review, Administration und reine Nutzung definieren.
3. Rollen nach Minimalprinzip zuweisen und unzulässige Kombinationen vermeiden.
4. Berechtigungsmatrix mit Positiv- und Negativtests für repräsentative Aufgaben prüfen.

3.7 Importkontrolle und Abnahme

1. Sollzahlen für Konzepte, Relationen, Sprachen, Metadaten und Statuswerte festlegen.
2. Automatisierte Validierung und gezielte Fachstichproben kombinieren.
3. Abweichungen nach Kritikalität klassifizieren und Korrekturweg bestimmen.
4. Abnahmeprotokoll mit Datenstand, Prüfumfang und offenen Punkten erstellen.

Praxisübungen

4.1 Graphdaten pflegen

1. Beispielressourcen und Relationen anlegen.
2. Literale und Datentypen korrigieren.
3. Änderungen mit Validierung und Prüfabfrage bestätigen.

4.2 RDF-Import kontrollieren

1. Kleine RDF-Datei prüfen und importieren.
2. Unerwünschte oder fehlerhafte Tripel identifizieren.
3. Korrektur durchführen und Abnahme dokumentieren.

4.3 Beziehungsnetz explorieren

1. Startressource und Relationstypen auswählen.
2. Graph schrittweise erweitern.
3. Modellierungs- oder Qualitätsaufgabe aus dem Befund formulieren.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Knowledge Engineers, Ontologie- und Taxonomiepflege, Data Stewards, Fachanalysten und Knowledge-Graph-Teams.

Voraussetzungen: Grundbegriffe zu RDF, Ressourcen und Relationen. Erfahrung mit Taxonomien oder Ontologien erleichtert die Einordnung.

Methodik und Qualitätssicherung

Die Vermittlung kombiniert strukturierte Fachimpulse, Demonstrationen, moderierte Modellierungs- oder Konfigurationsschritte und praktische Übungen. Jeder Arbeitsblock endet mit einer prüfbaren Zwischenkontrolle.

• Ausgangszustand und Lernziel werden vor jedem Arbeitsauftrag festgelegt.
• Konfigurationen und Modelle werden schrittweise aufgebaut und dokumentiert.
• Positiv-, Negativ- und Grenzfälle werden anhand definierter Kriterien geprüft.
• Abweichungen werden analysiert, korrigiert und in einer erneuten Prüfung bestätigt.