Seminar Eclipse EDC – JSON-LD, DCAT und ODRL Datenmodelle

Das Seminar schafft die semantische Grundlage für belastbare EDC-Schnittstellen. JSON-LD-Kontexte und Namespaces werden mit DCAT-Katalogstrukturen und ODRL-Policies verbunden; typische Modellierungsfehler, Erweiterungen und Validierungsregeln werden anhand realer EDC-Objekte geprüft.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• JSON-LD-Kontexte, IRIs und kompakte Begriffe korrekt verwenden.
• DCAT Catalog, Dataset, Distribution und Data Service modellieren.
• ODRL Offers, Agreements, Permissions, Duties und Constraints gestalten.
• EDC-interne Ressourcen von DSP-Darstellungen unterscheiden.
• Semantische Fehler systematisch diagnostizieren und vermeiden.

Schrittweise Seminarinhalte

1. JSON-LD-Grundmodell

Schwerpunkt: Context, IRI, Namespace, Compacting, Expanding, Typen, IDs, Arrays, Literale und Sprachwerte.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „JSON-LD-Grundmodell“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von Context, IRI, Namespace, Compacting, Expanding, Typen, IDs, Arrays, Literale und Sprachwerte modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein konsistentes JSON-LD-Kontext- und Namensmodell dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. EDC-Kontexte und Erweiterungen

Schwerpunkt: EDC-Namespace, Standardkontexte, eigene Begriffe, Konfliktvermeidung, Kontextauflösung, Versionierung und Sicherheitsgrenzen.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „EDC-Kontexte und Erweiterungen“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von EDC-Namespace, Standardkontexte, eigene Begriffe, Konfliktvermeidung, Kontextauflösung, Versionierung und Sicherheitsgrenzen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen kontrollierten Erweiterungskontext dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. DCAT-Katalogstrukturen

Schwerpunkt: Catalog, Dataset, Distribution, Data Service, Format, Endpoint, Participant ID, Metadaten und Paging.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „DCAT-Katalogstrukturen“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von Catalog, Dataset, Distribution, Data Service, Format, Endpoint, Participant ID, Metadaten und Paging modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich und technisch korrekten DCAT-Katalog dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. ODRL-Policy-Modell

Schwerpunkt: Offer, Agreement, Permission, Prohibition, Duty, Action, Target, Constraint, Operator und Operanden.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „ODRL-Policy-Modell“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von Offer, Agreement, Permission, Prohibition, Duty, Action, Target, Constraint, Operator und Operanden modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine lesbare und auswertbare ODRL-Policy dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. EDC-Ressourcen und DSP-Transformation

Schwerpunkt: Asset, Policy Definition, Contract Definition, Catalog Offer, Contract Agreement, Transformer und JSON-LD-Serialisierung.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „EDC-Ressourcen und DSP-Transformation“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von Asset, Policy Definition, Contract Definition, Catalog Offer, Contract Agreement, Transformer und JSON-LD-Serialisierung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine nachvollziehbare Abbildung zwischen internen und externen Modellen dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

6. Validierung und Policy-Testfälle

Schwerpunkt: Pflichtfelder, Typen, Kontexte, unbekannte Begriffe, Constraint-Werte, Datumswerte, Kombinationslogik und Negativtests.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „Validierung und Policy-Testfälle“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von Pflichtfelder, Typen, Kontexte, unbekannte Begriffe, Constraint-Werte, Datumswerte, Kombinationslogik und Negativtests modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen wiederverwendbaren semantischen Testkatalog dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

7. Governance und Modellpflege

Schwerpunkt: Namenskonventionen, Ontologieverantwortung, Kompatibilität, Deprecation, Änderungsfreigabe, Dokumentation und Datenqualität.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „Governance und Modellpflege“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von Namenskonventionen, Ontologieverantwortung, Kompatibilität, Deprecation, Änderungsfreigabe, Dokumentation und Datenqualität modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen nachhaltigen Modell- und Kontextpflegeprozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Expansion und Kompaktierung vorbereiteter JSON-LD-Dokumente.
• Modellierung eines DCAT-Datasets mit mehreren Distributions.
• Entwurf und Negativtest mehrerer ODRL-Constraints.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Daten- und Informationsarchitektur, EDC-Entwicklung, API-Design, Datenproduktteams und technische Governance.

Voraussetzungen: Sichere JSON-Grundkenntnisse, REST und grundlegendes Verständnis von EDC-Katalogen und Policies.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, API-Arbeit, Praxisübungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe als technischer Standard wiederholbar bleiben.