Refine
Document Type
Is part of the Bibliography
- no (5)
Keywords
- Open Data (1)
- citizen science (1)
- hackaton (1)
- open data (1)
- re-use (1)
Die Deutsche Digitale Bibliothek (DDB) ist die zentrale Plattform für das digital(isiert)e Kultur- und Wissenserbe in Deutschland. Seit dem Launch der DDB im November 2012 wachsen die in ihr verzeichneten Bestände um ca. 1 Million Objekte pro Quartal, so dass zum Zeitpunkt des Vortrags über 20 Millionen Objekte über das Portal (www.deutsche-digitale-bibliothek.de) zugänglich sein werden, davon über 8 Millionen mit Digitalisat.Dieses Wachstum hat die bestehende Architektur inzwischen so weit ausgereitzt, dass diese in absehbarer Zeit ihre Systemgrenzen erreicht hätte. Dank einer Sonderförderung des Bundes konnte ein Umbau der DDB-Kernarchitektur auf moderne Big-Data-Technologien realisiert werden. Neben einer verteilten NoSQL-Datenbank (Cassandra) als temporärer Datenspeicher und Archiv kommt künftig eine Cluster-Computing-Framwork (Spark) zum Einsatz, das eine Beschleunigung der Transformations- und Ingestprozesse der DDB um mehrere Größenordnungen ermöglichen wird. Neben der Performanzsteigerung sichert insbesondere die Skalierbarkeit des verteilten Systems den Betrieb der DDB auf viele Jahre.Dadurch dass neben den klassischen Suchindex eine leistungsfähige Datenbank samt Analytics-Framework zum Einsatz kommt, ergeben sich weiterhin ganz neue Nutzungsszenarien zur Datenanalyse, Suchoptimierung, nachgelagerten Anreicherung, Kontextualisierung bis hin zu Machine-Learning-Anwendungen und interaktiven Visualisierungen mit realen Produktionsdaten.Der Beitrag informiert über den aktuellen Stand des Gesamtvorhabens Deutsche Digitale Bibliothek, gibt Einblick in erreichte, in Arbeit befindliche und für die Zukunft geplante Weiterentwicklungen beim inhaltlichen und technischen Ausbau der DDB sowie in der redaktionellen Kontextualisierung ihrer Bestände.
Der dauerhafte bildungs- und kulturpolitische Auftrag der Deutschen Digitalen Bibliothek (DDB) und die kontinuierlichen Entwicklungen im Kontext von Linked Data stellen neue Herausforderungen dar. Gute Metadaten sind die Voraussetzung, um die digitalen Sammlungen der deutschen Kultur- und Wissenschaftseinrichtungen über verschiedene Angebote der DDB nicht nur verlässlich zugänglich, sondern auch erfahrbar zu machen. Dabei haben Nutzer unterschiedliche Erwartungen, die längst über das reine Suchen und Wiederauffinden einzelner Objekte im Portal der DDB hinausgehen. Gemeinsame Anforderungen manifestieren sich vor allem in der Verlinkung zwischen Objekten (wie bspw. in Hierarchien und Sammlungen), aber auch zu anderen Informationsquellen (wie bspw. GND oder Wikipedia). Hierfür ist die dauerhafte Adressierbarkeit der Objekte und der mit ihnen verbundenen Informationsressourcen unerlässlich. Der Qualitätsanspruch der DDB ist es, die Metadaten nicht nur für das Portal zu optimieren, sondern auch so aufzubereiten, dass sie einfach für andere Zwecke genutzt werden können (z. B. Europeana und Archivportal-D). Als Plattform stellt sie daher die Metadaten über Schnittstellen kostenfrei in einem Linked-Data-konformen RDF/XML-Schema mit dem Vokabular des Europeana Data Model (EDM) zur Verfügung. Um Erwartungen wirklich erfüllen zu können, kommen Qualitätskriterien und Standards an verschiedenen Stellen im Datenfluss - von der Erzeugung bis zu verschiedenen Formen der Nutzung - zum Einsatz. Wir wollen diskutieren, inwiefern die DDB und ihre Datengeber die Sicherung der Qualität als gemeinsame Aufgabe wahrnehmen können. Hierzu gibt es Impulsvorträge: Qualitätskette vom Datengeber zur DDB: Anforderungen, Methoden und Workflows DDB-Anwendung des Europeana Data Model als Basis für verschiedene Nutzungsformen, DDB-Anwendungsbeispiele für Linked Data Bildung und Nutzung eindeutiger Identifikatoren und URIs Crosskonkordanzen mittels semi-automatischer Methoden.
Vorträge:
(1)
Francesca Schulze: Datenqualität – Was verstehen wir darunter?
(https://opus4.kobv.de/opus4-bib-info/frontdoor/index/index/docId/2056)
(2)
Stephan Bartholmei: Datenqualität – Ein Erfolgsfaktor!
(https://opus4.kobv.de/opus4-bib-info/frontdoor/index/index/docId/2057)
(3)
Claudia Effenberger: Datenqualität – Eine gemeinsame Aufgabe!
(https://opus4.kobv.de/opus4-bib-info/frontdoor/index/index/docId/2058)
(4)
Michael Büchner und Francesca Schulze: Datenqualität – Keine leichte Aufgabe!
(https://opus4.kobv.de/opus4-bib-info/frontdoor/index/index/docId/2059)
(Session: "Sind wir bereit für Linked Data? Metadatenqualität als Erfolgsfaktor für dauerhaften Zugang zum deutschen Kulturerbe - eine gemeinsame Aufgabe der Deutschen Digitalen Bibliothek und ihrer Datengeber"; Raum: Oslo; 27. Mai 2015: 09:00 Uhr - 12:00 Uhr)
150 Teilnehmende, 16 datengebende Institutionen, 17 präsentierte Projekte, 5 davon prämiert - der erste deutsche Kulturhackathon „Coding da Vinci“, der vom Ende April bis Anfang Juli 2014 von der Deutschen Digitalen Bibliothek zusammen mit Wikimedia Deutschland, der Open Knowledge Foundation und der Servicestelle Digitalisierung Berlin veranstaltet wurde, hat kreative und innovative Anwendungen von offenen Kulturdaten hervorgebracht, die in diesem Vortrag zusammen mit einer Beschreibung des Formats „Hackathon“ exemplarisch vorgestellt werden. Die Kopier- und Veränderbarkeit von digitalen Objekte ermöglicht kreative Nutzungen und Anwendungen, die sich mit den Originalen verbieten und die mit vor-digitalen Reproduktionsverfahren einen um Größenordnungen höheren Aufwand erforderten. Damit fällt den Kulturdaten in den digitalen Sammlungen ein neuer Charakter als Treibstoff für die primäre Kultur-, Wissens- und Softwareproduktion zu. Zum Erschließen dieses den Kulturdaten innewohnenden Potenzials sollte ein den digitalen Möglichkeiten angemessenes Kollaborationsformat ausprobiert werden - der Hackathon. Was ist ein Hackathon? Das Kofferwort »Hackathon« vereinigt die Ausdauerleistung eines Marathons mit der Tätigkeit des Hackens, wobei »Hacken« den kreativen Umgang mit Computern, Programmen und Daten im All- gemeinen und das spielerische Drauflosprogrammieren im Besonderen bedeutet. Für Coding da Vinci war schnell klar, dass das klassische Hackathon-Format modifiziert werden musste, da weder eine homogene Entwicklerszene mit etablierten Kontakten zu den Kultureinrichtungen existierte, noch auf erfolgreiche Vorbilder im deutschen Kulturbereich zurückgegriffen werden konnte. Mit einer Darstellung, wie sehr sich diese Modifikationen bewährt haben und wie Kultureinrichtungen das neue Format für sich nutzbar machen können, schließt der Vortrag. (Session: Digitale Informationssysteme für die Wissenschaft; Raum: Shanghai; 27. Mai 2015: 16:00 Uhr - 18:00 Uhr)
Systemwechsel unter der Haube - Die neue Basis-Architektur der Deutschen Digitalen Bibliothek
(2018)
Die Deutsche Digitale Bibliothek (DDB) ist ein nationales Gemeinschaftsvorhaben, das von einem Kompetenznetzwerk aus 14 Kultur- und Wissenseinrichtungen getragen wird. Sie zielt darauf ab, das Kultur- uns Wissenserbe in Deutschland an zentraler Stelle auffindbar und zugänglich zu machen und die über das Land verteilten Objekte miteinander zu verknüpfen. Im Mittelpunkt stehen dabei eine offene Datenplattform sowie das darauf basierende Zugangsportal. Gegenwärtig weist die DDB etwa 23 Millionen Kulturobjekte aus mehr als 360 Einrichtungen nach. Damit die DDB auch in Zukunft wachsen kann - sowohl mengenmäßig als auch funktional - bekam sie fünf Jahre nach der Freischaltung ihrer Beta-Version eine neue Basis-Architektur verpasst. Im Projekt "DDB 2017" wurde das DDB-System unter der Haube grundlegend renoviert und mit modernen Technologien ausgestattet. Dazu zählen vor allem die verteilte NoSQL-Datenbank Apache Cassandra und das verteilte Compute-Framework Apache Spark. Neben einer besseren Skalierbarkeit für das schnellere Einspielen neuer Daten und deren regelmäßiger Aktualisierung ergibt sich damit vor allem die Möglichkeit, ganz neue Nutzungsszenarien umzusetzen - etwa das Hinzufügen objektbezogener Anreicherungen in den Datenbestand der DDB durch automatische Verfahren, redaktionelle Prozesse oder auch Crowd-Sourcing-Ansätze, das Zusammenfügen von Objekten zu "virtuellen Sammlungen" sowie statistische Analysen auf dem Gesamtbestand oder Teilen darau S. Diese Szenarien wurden im Rahmen des Projekts zum Teil schon umgesetzt und erprobt. Das Gros des sich nun ergebenden Potenzials muss aber in den kommenden Jahren erst noch gehoben werden. Der Beitrag stellt die Grundzüge der neuen DDB-Architektur vor, beleuchtet die Auswirkungen auf das Funktionsmodell und die Nutzungsmöglichkeiten und ordnet die Entwicklungen in die strategische Planung der DDB ein. Abschließend wird auf aktuelle Erweiterungen der DDB in ihren Wesensmerkmalen als Plattform und Portal eingegangen.