Dieser Artikel stellt ein Framework zur Generierung von Metadaten der technischen Randbedingungen eines Ingests vor, welches an der Professur Medieninformatik im Rahmen des Projektes ValidAX zur Digitalisierung verschiedener Videokassettenformate entwickelt wurde. Insbesondere werden hierbei die Architektur und der Einsatz näher beleuchtet. / The process of introducing media into an IT-based system during acquisition is called ingest. The appropriate handling of media requires the extraction of additional metadata being realized by automatic extraction and analysis as well as manual annotation. We assume, that metadata about technical constraints of the ingest process itself implies a benefit for the media lifecycle. In this context the challenge is the automation.

Univ., Diss.--Hamburg, 2007.

Zugl.: Münster (Westfalen), Univ., Diss., 2008

Stuttgart, Univ., Diss., 2002. / Im Sachtitel befindet sich das Zeichen "kommerzielles a"

Konstanz, Univ., Bachelorarb., 2004.

Konstanz, Univ., Bachelorarb., 2004.

Background: The specification of metadata in clinical and epidemiological study projects absorbs significant expense. The validity and quality of the collected data depend heavily on the precise and semantical correct representation of their metadata. In various research organizations, which are planning and coordinating studies, the required metadata are specified differently, depending on many conditions, e.g., on the used study management software. The latter does not always meet the needs of a particular research organization, e.g., with respect to the relevant metadata attributes and structuring possibilities. Methods: The objective of the research, set forth in this paper, is the development of a new approach for ontology-based representation and management of metadata. The basic features of this approach are demonstrated by the software tool OntoStudyEdit (OSE). The OSE is designed and developed according to the three ontology method. This method for developing software is based on the interactions of three different kinds of ontologies: a task ontology, a domain ontology and a top-level ontology. Results: The OSE can be easily adapted to different requirements, and it supports an ontologically founded representation and efficient management of metadata. The metadata specifications can by imported from various sources; they can be edited with the OSE, and they can be exported in/to several formats, which are used, e.g., by different study management software. Conclusions: Advantages of this approach are the adaptability of the OSE by integrating suitable domain ontologies, the ontological specification of mappings between the import/export formats and the DO, the specification of the study metadata in a uniform manner and its reuse in different research projects, and an intuitive data entry for non-expert users.

Das Amtliche Topographisch-Kartographische Informationssystem (ATKIS) ist ein Vorhaben der Landesvermessungsverwaltungen der Bundesrepublik Deutschland zum Aufbau digitaler Landschaftmodelle (DLM) und digitaler Kartenmodelle (DKM). In der Arbeit werden zunächst die Grundideen von ATKIS und von temporalen Datenmodellen dargestellt. Auf Grund einer Analyse des ATKIS-Objektartenkatalogs wurde ein Metainformationssystem DST entwickelt und mit Unterstützung des Instituts für Angewandte Geodäsie / Außenstelle Leipzig (IfAG) praktisch eingeführt. Weiterhin wurden Vorschläge für temporale Erweiterungen des DLM unterbreitet, die insbesondere die Gewinnung inkrementeller Fortführungsinformationen unterstützen.

Open Data bezeichnet den freien Zugang und die entgeltfreie Bereitstellung von maschinenlesbaren Daten. Werden die Daten ausschließlich von der öffentlichen Verwaltung bereitgestellt, spricht man auch von Open Government Data. Auch privatwirtschaftlich agierende Unternehmen stellen Daten offen zur Verfügung und verfolgen damit durchaus auch kommerzielle Interessen. Die Deutsche Bahn bspw. ist sehr aktiv in der Bereitstellung von Open Data. Ihr Ziel liegt dabei in der Suche nach neuen Anwendungsmöglichkeiten der Daten. Sie unterstützt diesen Prozess aktiv mit ihren DB Hackathons. Hierbei entstehen u. a. Anwendungen, von denen sich die Deutsche Bahn eine Verbesserung ihres Service erwartet. Die Bereitstellung von Open Data kann einen hohen gesellschaftlichen Mehrwert erzeugen: Der freie Zugang zu Daten kann Transparenz und Vertrauen in Politik und Verwaltung stärken sowie Innovationen und Wirtschaftswachstum ermöglichen. In Dänemark konnte durch die Veröffentlichung von Geodaten ein volkswirtschaftlicher Mehrwert von geschätzt 470 Mio. € im Jahre 2016 erwirtschaftet werden.1 Studien bemessen das volkswirtschaftliche Potenzial von Open Data für Deutschland mit 12,1 Mrd. € bis 131,1 Mrd. € jährlich. Auf Grundlage von offenen Daten können innovative Anwendungen entwickelt werden, die zunächst einen Mehrwert für die Datenbereitsteller selbst, aber umso mehr auch für Bürgerinnen und Bürger schaffen können. Ein gutes Beispiel ist die App Mein Moers, die frei verfügbare Informationen über die Stadt Moers bündelt und bereitstellt. Neue, prototypische Anwendungen werden regelmäßig auf kommunalen Hackathons, wie bspw. dem Münsterhack, entwickelt. Für Wien wurden auf Basis der von der Stadt zur Verfügung gestellten Datensätze bereits über 240 Apps entwickelt. Das Spektrum reicht hier von Routenplanern für den ÖPNV und Informationen zu öffentlichen Leihrädern über Cityguides und Veranstaltungskalender bis hin zur Visualisierung von Pegelständen und Informationen zur Wasserqualität. Open Data können unterschiedlichen Ursprungs und Natur sein. Sie können bspw. über Sensoren automatisch erhoben und mit geringem Zeitverzug über Open Data Plattformen bereitgestellt werden, denkbar bspw. bei Pegelständen von Gewässern. Oder sie werden manuell erhoben und eher selten aktualisiert. Ein Beispiel hierfür wäre die Liste aller Straßennamen einer Stadt. Damit Open Data tatsächlich gefunden und genutzt werden können, ist eine Beschreibung der Daten mit aussagekräftigen Metadaten notwendig. Mit diesem Leitfaden wollen wir die Bedeutung von Metadaten für die Bereitstellung von Open Data aufzeigen und Tipps geben, diese sinnvoll zu gestalten. Metadaten sind strukturierte Informationen, die Merkmale von Daten beschreiben. Sie erleichtern es, relevante Daten in einer Vielzahl verfügbarer Datensätze in Datenportalen wie der mCLOUD (www.mcloud.de) zu suchen, zu finden und zu selektieren. Das Prinzip der Beschreibung mit Metadaten kennt man allgemein aus der Welt der Bibliotheken, in denen Bücher mit Metadaten beschrieben werden: Titel, Autor, Erscheinungsjahr und Klappentext sind Informationen, ohne die ein Buch in einem Bibliothekskatalog nicht gefunden werden kann. Aussagekräftige Metadaten stellen sicher, dass Datensätze von interessierten Nutzern gefunden werden und so ihr volles Potenzial entfalten können. Struktur und Bedeutung der Metadaten unterschiedlicher Datensätze sollten möglichst einheitlich sein, damit sie auch über einen längeren Zeitraum und von verschiedenen Personen einfach genutzt werden können. Für die Beschreibung von Open Data bietet sich die Verwendung eines Standards wie DCAT-AP.de an, der deutschen Version eines europäischen Standards für Metadaten.3 Für den Anwendungsfall der mCLOUD wurden bestimmte Metadatenfelder ausgewählt, für den dieser Leitfaden im Folgenden Empfehlungen geben will.

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