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Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation


Herr Univ.-Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen

Semantic Data Management

Heutzutage sind Daten im Unternehmen sehr heterogen und über alle unterschiedlichen Geschäftseinheiten und Standorte verteilt. Das Auffinden, der Zugriff sowie das Verstehen dieser Datenquellen ist eine große Herausforderung für Data Scientists, da sich diese mit unterschiedlichen Protokollen, Datenformaten und sogar unternehmensspezifischen organisatorischen Fragen wie Firewalls und Datenschutzrichtlinien auseinandersetzen müssen. 

Um die Anzahl der steigenden strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Datenquellen effektiv zu verwalten, stellt das semantische Datenmanagement einen wichtigen Schwerpunkt unserer aktuellen Forschung dar. Ziel des semantischen Datenmanagements ist es Klarheit, Struktur und Verständlichkeit in die heterogene Datenlandschaft von Unternehmen, Kommunen und Forschungseinrichtungen zu bringen. Der gezielte Einsatz von semantischen Technologien, wie beispielsweise Wissensgraphen, Ontologien und semantischen Modellen, ermöglicht dabei die Verwaltung von Datenquellen auf Informationsebene, so dass die Bereitstellung wie auch die Zugänglichkeit und Verständlichkeit dieser Daten gewährleistet wird.

Neben dem Aufbau von skalierbaren semantischen Datenplattformen und ganzheitlichen Lösungen für die Industrie, zielt unsere Forschung insbesondere auf den Aufbau von semantischen Data Lakes ab. In diesem Kontext konzentriert sich unsere Forschung zum einen auf den semi-automatisierten Aufbau von Wissensgraphen zur Verwaltung heterogener Datenquellen. Hierbei erforschen wir insbesondere, wie Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz die Integration von Daten verbessern und den Grad der Automatisierung erhöhen können. Zum anderen erforschen wir in diesem Kontext, wie die Zugänglichkeit zu diesen Systemen für Mitarbeiter eines Unternehmens sowie die Nutzung vereinfacht werden kann und der Grad an benötigem Expertenwissen verringert werden kann. 

 

Ansprechpartner

André Pomp, M.Sc.

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Ausgewählte relevante Publikationen

Referenzen
Alexander Paulus; Andreas Burgdorf; André Pomp; Tobias Meisen
Recent Advances and Future Challenges of Semantic Modeling
2021 IEEE 15th International Conference on Semantic Computing (ICSC) , Seite 70--75.
Herausgeber: IEEE,
2021
ISBN: 978-1-7281-8899-7

Schlüsselwörter: kgbdm;semantic-data

André Pomp; Vadim Kraus; Lucian Poth; Tobias Meisen
Semantic Concept Recommendation for Continuously Evolving Knowledge Graphs
Filipe, Joaquim and Śmia\lek, Micha\l and Brodsky, Alexander and Hammoudi, Slimane, Autoren, Enterprise Information Systems aus Lecture Notes in Business Information Processing Ser , Seite 361--385.
Herausgeber: Springer International Publishing AG, Cham
2020
ISBN: 978-3-030-40783-4

Schlüsselwörter: semantic-data

Alexander Paulus; André Pomp; Lucian Poth; Johannes Lipp; Tobias Meisen
Recommending Semantic Concepts for Improving the Process of Semantic Modeling
Hammoudi, Slimane and Smialek, Michal and Camp, Olivier and Filipe, Joaquim, Autoren, Enterprise Information Systems , Seite 350--369.
Herausgeber: Springer International Publishing, Cham
2019
ISBN: 978-3-030-26169-6

Schlüsselwörter: kgbdm;semantic-data

André Pomp; Johannes Lipp; Tobias Meisen
You are Missing a Concept! Enhancing Ontology-Based Data Access with Evolving Ontologies
2019 IEEE 13th International Conference on Semantic Computing (ICSC) , Seite 98--105.
2019

Schlüsselwörter: kgbdm;semantic-data

André Pomp; Lucian Poth; Vadim Kraus; Tobias Meisen
Enhancing Knowledge Graphs with Data Representatives
Proceedings of the 21st International Conference on Enterprise Information Systems , Seite 49--60.
Herausgeber: SCITEPRESS - Science and Technology Publications,
2019
ISBN: 978-989-758-372-8

Schlüsselwörter: kgbdm;semantic-data

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