Seminar Ontop Föderation und semantische Datenintegration

Quellenübergreifende Knowledge Graphs benötigen eine klare Aufgabenteilung: Der Föderator vereinheitlicht den relationalen Zugriff, Ontop bildet die semantische Schicht. Die Schulung macht diese Grenze explizit und entwickelt ein belastbares Integrationsmuster.

Inhaltsverzeichnis

1. Architekturmuster der Föderation
2. Gemeinsames semantisches Modell
3. Identität und quellenübergreifende Beziehungen
4. Pushdown und Abfrageplanung
5. Qualität und Betrieb föderierter Lösungen

Lernziele

• Föderationsarchitekturen und Zuständigkeiten von Quelle, Föderator und Ontop abgrenzen.
• Gemeinsame Klassen, Eigenschaften und Identitäten über mehrere Quellen modellieren.
• Pushdown, Join-Ort und Datenbewegung anhand erzeugter SQL-Abfragen analysieren.
• Qualitäts-, Leistungs- und Betriebsregeln für föderierte Abfragen festlegen.

Zielgruppe

Datenarchitektur, Data Engineering, Integrationsentwicklung, Ontologie- und Mapping-Teams sowie Plattformverantwortliche.

Voraussetzungen

SQL, relationale Joins, Ontop-Mapping-Grundlagen und ein Grundverständnis von RDF und SPARQL.

Kapitel 1: Architekturmuster der Föderation

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Direkter Quellzugriff, Föderator, semantische Schicht und Verbraucher.

1. Schritt 1: Quellen, Netzgrenzen und vorhandene Föderationsdienste werden in einer logischen Architektur erfasst.
2. Schritt 2: Für Filter, Joins, Aggregationen und Semantik wird jeweils eine verantwortliche Verarbeitungsschicht festgelegt.
3. Schritt 3: Die Architektur wird auf Latenz, Datenbewegung, Verfügbarkeit und Governance-Risiken geprüft.

Kapitel 2: Gemeinsames semantisches Modell

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Klassen, Eigenschaften, Quellrollen, Namenskonflikte und Vokabularabgleich.

1. Schritt 1: Fachlich gleiche Konzepte aus verschiedenen Quellen werden identifiziert und mit einheitlichen Begriffen beschrieben.
2. Schritt 2: Quellenspezifische Attribute werden entweder harmonisiert oder bewusst als Varianten modelliert.
3. Schritt 3: Mappings werden so geschnitten, dass Herkunft und gemeinsame Bedeutung nachvollziehbar bleiben.

Kapitel 3: Identität und quellenübergreifende Beziehungen

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Geschäftsschlüssel, IRI-Regeln, Dubletten und Join-Stabilität.

1. Schritt 1: Für jedes Kernobjekt wird ein belastbarer, quellenübergreifend verfügbarer Identifikator ausgewählt.
2. Schritt 2: IRI-Templates werden auf Stabilität, Eindeutigkeit und Kollisionsfreiheit getestet.
3. Schritt 3: Fehlende oder unsichere Schlüssel werden als Datenqualitätsrisiko mit kontrollierter Ersatzregel dokumentiert.

Kapitel 4: Pushdown und Abfrageplanung

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: SQL-Reformulierung, Join-Ort, Filterreihenfolge und Quellkosten.

1. Schritt 1: Eine SPARQL-Abfrage wird bis zur erzeugten föderierten SQL-Abfrage verfolgt.
2. Schritt 2: Join- und Filteroperationen werden daraufhin geprüft, ob sie möglichst nah an den Quellen ausgeführt werden.
3. Schritt 3: Alternative Mapping- und Lens-Varianten werden anhand Laufzeit und gescannter Datenmenge verglichen.

Kapitel 5: Qualität und Betrieb föderierter Lösungen

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Schemaänderungen, Teilverfügbarkeit, Zeitüberschreitungen und Verantwortlichkeiten.

1. Schritt 1: Testfälle decken widersprüchliche Werte, fehlende Quellen und unterschiedliche Aktualitätsstände ab.
2. Schritt 2: Zeitlimits und Fehlerverhalten werden so festgelegt, dass Teilstörungen kontrolliert sichtbar werden.
3. Schritt 3: Ein Betriebsmodell ordnet Quell-, Föderator-, Mapping- und Endpoint-Fehler eindeutigen Verantwortungsbereichen zu.