Semantische Datenmodelle funktionieren in gewisser Hinsicht wie Landkarten. Beide sind Werkzeuge, die die Welt bzw. Ausschnitte dieser Welt in zeichenhafter Form repräsentieren. Und beide helfen uns dabei, im Dickicht von Daten und Eindrücken nicht die Orientierung zu verlieren. Tatsächlich verwenden semantische Datenmodelle und Landkarten dazu durchaus ähnliche Methoden …
Werkzeuge der Navigation
Landkarten stellen räumliche und geografische Besonderheiten dar. Sie abstrahieren den darzustellenden Ausschnitt in markante Örtlichkeiten und dazwischen liegende Verbindungen. Vergleichbar dazu ordnen semantische Datenmodelle die darin enthaltenen Daten in Informationscluster und verzeichnen die spezifischen Beziehungsmuster zwischen diesen. Indem semantische Datenmodelle dadurch eine „Informationstopografie“ einer Datenmenge erzeugen, ermöglichen sie uns (analog zur Funktionalität von Landkarten) eine größere Übersicht von, eine bessere Einsicht in und ein schnelleres Navigieren durch diese Datenmenge. Daten werden schneller gefunden und lassen sich besser verknüpfen. Semantische Daten sind funktional.
Werkzeuge der Bedeutung
Landkarten fungieren aber nicht nur als Navigationshilfe, sie liefern den kundigen Betrachtern auch noch etliche Zusatzinformationen. So gibt etwa die Legende einer Landkarte nähere Auskunft über Höhe, Größe oder Beschaffenheit des Dargestellten. Analog dazu vermögen auch semantische Datenmodelle mithilfe von Metadaten die in Ihnen enthaltenen Daten mit bestimmten Eigenschaften zu versehen. Semantische Daten werden mit Klassifikationen, Attributen und Verknüpfungen näher definiert und erhalten so eine zusätzliche Dimension: Bedeutung. Daten verwandeln sich in Informationen. Stellen Sie sich einfach eine kommentierte Landkarte vor, die zugleich ihren eigenen digitalen Reiseführer beinhaltet. Semantische Daten sind informativer.
Werkzeuge der Verknüpfung
Zusätzlich zum Aspekt der Navigation und dem Moment der Informationsanreicherung teilen sich Landkarten und semantische Datenmodelle aber noch eine wichtige Eigenschaft: Sie lassen sich kombinieren. So wie man verschiedene Landkarten nebeneinander legen kann, um ein größeres Bild zu erhalten, so vermögen semantische Datenmodelle unterschiedliche, eigentlich voneinander getrennte Informationssysteme zu verknüpfen. Indem semantische Modelle den Daten eine Bedeutungsdimension hinzufügen, entsteht ein autarker Bezugspunkt, der von unterschiedlichen Informationssystemen erkannt und verarbeitet werden kann. Die semantische Strukturierung fungiert in diesem Zusammenhang als technische Schnittstelle, die systemische Verknüpfungen ermöglicht. Semantische Daten überschreiten Grenzen
Globales Fazit
So wie die Landkarte versucht, räumliche Gebiete in ihrem geografischen Zusammenhang darzustellen, so versuchen semantische Datenmodelle das Dargestellte in ihrem tatsächlichen Zusammenhang zu repräsentieren. Denkt man dies weiter, verknüpft man eine Landkarte mit der nächsten und der nächsten, so landet man in der Kartografie beim Globus: der abstrakten Darstellung der Welt. Legen Sie diesen Mechanismus nun um auf den digitalen Datenbereich. Reihen Sie ein semantisches Datenmodell ans nächste und so weiter … und plötzlich sind Sie im Web 3.0 angekommen: dem bedeutungsvollen Semantic Web.
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