{"id":618,"date":"2025-03-10T13:59:15","date_gmt":"2025-03-10T10:59:15","guid":{"rendered":"https:\/\/dev-egovresearch.pantheonsite.io\/?page_id=618"},"modified":"2025-06-30T10:20:12","modified_gmt":"2025-06-30T07:20:12","slug":"open-data","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/isegov.dai.uom.gr\/de\/open-data\/","title":{"rendered":"Offene Daten"},"content":{"rendered":"

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Das Forschungsteam f\u00f6rdert den Einsatz von Offene Daten<\/strong> F\u00f6rderung von Transparenz, Innovation und faktengest\u00fctzter Politik. Unsere Arbeit in diesem Bereich untersucht die technischen, institutionellen und gesellschaftlichen Dimensionen von Datenoffenheit und -wiederverwendung.
Wir konzentrieren uns darauf, wie Daten des \u00f6ffentlichen Sektors ver\u00f6ffentlicht, bereichert und verkn\u00fcpft werden k\u00f6nnen, um ihren Wert f\u00fcr B\u00fcrger, Unternehmen, Forscher und die Zivilgesellschaft zu maximieren. Unser Team kombiniert semantische Technologien, Visualisierungstools und partizipative Methoden, um Open-Data-Praktiken voranzutreiben.<\/p>\n\n\n\n

Forschungsschwerpunkte<\/strong>:<\/h3><\/div>\n\n\n
\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\tLinked Open Data (LOD) und Dateninteroperabilit\u00e4t<\/strong><\/span><\/div>

Linked Open Data (LOD) kombiniert die Prinzipien von Linked Data mit Open Data, was bedeutet, dass die Daten nicht nur strukturiert und miteinander verbunden sind, sondern auch f\u00fcr jedermann frei verf\u00fcgbar sind, um sie zu verwenden, wiederzuverwenden und zu verteilen. Zu den Schl\u00fcsseltechnologien, die LOD unterst\u00fctzen, geh\u00f6ren Uniform Resource Identifiers (URIs) zur eindeutigen Identifizierung von Entit\u00e4ten, HTTP zum Abrufen dieser Ressourcen und das Resource Description Framework (RDF) als grafikbasiertes Datenmodell zur Strukturierung und Verkn\u00fcpfung der Daten. SPARQL ist die Abfragesprache, die verwendet wird, um im RDF-Format gespeicherte Daten abzurufen und zu manipulieren. Ziel ist es, ein Datennetz zu schaffen, in dem Informationen aus verschiedenen Quellen einfach miteinander verbunden, geteilt und von Maschinen verarbeitet werden k\u00f6nnen, was zu umfassenderen Erkenntnissen und neuen Anwendungen f\u00fchrt.<\/p><\/div><\/div>

\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\tSemantische Anreicherung und Metadatenstandards<\/strong><\/span><\/div>

Semantische Anreicherungs- und Metadatenstandards beziehen sich auf die Prozesse und Frameworks, die verwendet werden, um digitale Inhalte mit aussagekr\u00e4ftigen, strukturierten Informationen zu verbessern, die die Auffindbarkeit, Interoperabilit\u00e4t und das Kontextverst\u00e4ndnis verbessern. Semantische Anreicherung beinhaltet die Verkn\u00fcpfung von Daten mit kontrollierten Vokabularien, Ontologien oder Taxonomien, w\u00e4hrend Metadatenstandards konsistente Formate f\u00fcr die Beschreibung von Inhalten \u00fcber Systeme hinweg bieten. Die Hauptziele bestehen darin, einen effizienteren Informationsabruf zu erm\u00f6glichen, die plattform\u00fcbergreifende Integration zu erleichtern und fortschrittliche Anwendungen wie verkn\u00fcpfte Daten und intelligente Suche zu unterst\u00fctzen. Eine effektive Implementierung erfordert eine bereichs\u00fcbergreifende Zusammenarbeit, die Einhaltung etablierter Standards und eine fortlaufende Governance, um die Datenqualit\u00e4t und -relevanz in verschiedenen digitalen Umgebungen sicherzustellen.<\/p><\/div><\/div>

\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\tOffene statistische Daten und Visualisierung \/ Multidimensional LOD<\/strong><\/span><\/div>

Offene statistische Daten und Visualisierung, einschlie\u00dflich multidimensionaler Linked Open Data (LOD), beziehen sich auf die Ver\u00f6ffentlichung und Darstellung strukturierter statistischer Informationen in zug\u00e4nglichen, wiederverwendbaren und maschinenlesbaren Formaten. Durch die Anwendung semantischer Webtechnologien und die Verkn\u00fcpfung von Datens\u00e4tzen \u00fcber Dom\u00e4nen hinweg erm\u00f6glicht multidimensionales LOD eine dynamischere Exploration, Integration und Analyse komplexer Daten. Visualisierungstools verbessern das Verst\u00e4ndnis weiter, indem sie Rohfiguren in interaktive Diagramme, Karten und Dashboards verwandeln. Die Hauptziele bestehen darin, Transparenz zu f\u00f6rdern, eine faktengest\u00fctzte Politikgestaltung zu unterst\u00fctzen und die Nutzer \u2013 von Forschern bis hin zu B\u00fcrgern \u2013 in die Lage zu versetzen, aussagekr\u00e4ftige Erkenntnisse zu gewinnen. Eine erfolgreiche Implementierung setzt auf offene Standards, Interoperabilit\u00e4t und benutzerzentriertes Design, um sicherzustellen, dass Daten sowohl technisch robust als auch praktisch nutzbar sind.<\/p><\/div><\/div>

\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\tOffene Daten\u00f6kosysteme und Governance-Modelle<\/strong><\/span><\/div>

Offene Daten\u00f6kosysteme und Governance-Modelle beziehen sich auf die Frameworks und kollaborativen Umgebungen, die die gemeinsame Nutzung, Verwaltung und Wiederverwendung \u00f6ffentlicher Daten in allen Sektoren erm\u00f6glichen. Diese \u00d6kosysteme basieren auf den Grunds\u00e4tzen der Transparenz, Interoperabilit\u00e4t und Zug\u00e4nglichkeit und f\u00f6rdern die Beteiligung von Regierungsbeh\u00f6rden, privaten Einrichtungen, Hochschulen und der Zivilgesellschaft. Governance-Modelle definieren die Rollen, Verantwortlichkeiten und Richtlinien, die die Datenqualit\u00e4t, die ethische Nutzung und die langfristige Nachhaltigkeit gew\u00e4hrleisten. Die Hauptziele bestehen darin, den Wert von Daten f\u00fcr Innovation, Rechenschaftspflicht und \u00f6ffentlichen Nutzen freizusetzen. Eine wirksame Umsetzung erfordert klare rechtliche Rahmenbedingungen, eine institutionelle Koordinierung und ein kontinuierliches Engagement der Interessentr\u00e4ger, um das Vertrauen zu wahren und die Wirkung von Open-Data-Initiativen zu maximieren.<\/p><\/div><\/div>

\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\tB\u00fcrgerliche Nutzung von Open-Government-Daten<\/strong><\/span><\/div>

Die b\u00fcrgerschaftliche Nutzung von Open-Government-Daten beinhaltet die Nutzung \u00f6ffentlich zug\u00e4nglicher Datens\u00e4tze, um die B\u00fcrger zu st\u00e4rken, Transparenz zu f\u00f6rdern und gemeinschaftsorientierte Initiativen zu unterst\u00fctzen. Indem Regierungsinformationen zug\u00e4nglich und wiederverwendbar gemacht werden, k\u00f6nnen Einzelpersonen, gemeinn\u00fctzige Organisationen und lokale Organisationen Daten analysieren, um soziale Probleme anzugehen, die Rechenschaftspflicht zu f\u00f6rdern und eine informierte \u00d6ffentlichkeitsbeteiligung zu f\u00f6rdern. Die Hauptziele bestehen darin, das b\u00fcrgerschaftliche Engagement zu st\u00e4rken, datengest\u00fctzte Entscheidungsfindung an der Basis zu erm\u00f6glichen und Innovationen im \u00f6ffentlichen Dienst zu f\u00f6rdern. Eine erfolgreiche Einf\u00fchrung h\u00e4ngt von der Sicherstellung der Datenqualit\u00e4t, der Benutzerfreundlichkeit und der laufenden Zusammenarbeit zwischen staatlichen Stellen und dem B\u00fcrgersektor ab, um die soziale Wirkung zu maximieren.<\/p><\/div><\/div><\/div>\n\n\n

Ausgew\u00e4hlte Projekte:<\/strong><\/h3><\/div>\n\n\n
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Der Schwerpunkt liegt auf der Modernisierung der \u00f6ffentlichen Verwaltung durch die Nutzung verkn\u00fcpfter offener statistischer Daten.<\/p><\/div><\/div>

\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\tODEdu (2016-2018)<\/strong><\/span><\/div>

Innovative Open Data Aus- und Weiterbildung auf Basis von PBL und Learning Analytics<\/p><\/div><\/div>

\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\tOpenCube (2013\u20132015)<\/strong><\/span><\/div>

Entwickelte und getestete Tools f\u00fcr die Ver\u00f6ffentlichung und Analyse offener statistischer Daten.<\/p><\/div><\/div>

\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t#ASK (2015\u20132018)<\/strong><\/span><\/div>

Nutzung von Open Data und Social Media Analytics zur Unterst\u00fctzung des Engagements und der Kommunikation junger Menschen.<\/p><\/div><\/div><\/div>\n\n\n

\u00dcber diese Projekte hinaus<\/strong>, Unser Team forscht aktiv an Automatische Daten-Publishing-Pipelines<\/strong>, semantische Anreicherungstechniken<\/strong>, und die Rolle der Verkn\u00fcpfte Daten in der intelligenten Governance<\/strong>. Wir sind besonders an der Integration von Offene Datenstr\u00f6me in Echtzeit<\/strong>, die Entwicklung von Rahmen f\u00fcr die Bewertung der Datenqualit\u00e4t<\/strong>, und Methoden zur Folgenabsch\u00e4tzung<\/strong> f\u00fcr Open-Data-Initiativen. Weitere Themen sind: Offene Algorithmen<\/strong>, Datengenossenschaften<\/strong>, und Data-Stewardship-Modelle<\/strong> die die B\u00fcrger bef\u00e4higen und gleichzeitig die Privatsph\u00e4re und die Datensouver\u00e4nit\u00e4t achten. Wir sind bestrebt, sowohl die technischen als auch die institutionellen Dimensionen des Open-Data-\u00d6kosystems voranzutreiben.<\/p>\n\n\n\n

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Linked Open Data Technologien (Linked Open Data)<\/h4>\n\n\n\n

Linked Open Data (LOD) kombiniert die Prinzipien von Linked Data mit Open Data, was bedeutet, dass die Daten nicht nur strukturiert und miteinander verbunden sind, sondern auch f\u00fcr jedermann frei verf\u00fcgbar sind, um sie zu verwenden, wiederzuverwenden und zu verteilen. Zu den Schl\u00fcsseltechnologien, die LOD unterst\u00fctzen, geh\u00f6ren Uniform Resource Identifiers (URIs) zur eindeutigen Identifizierung von Entit\u00e4ten, HTTP zum Abrufen dieser Ressourcen und das Resource Description Framework (RDF) als grafikbasiertes Datenmodell zur Strukturierung und Verkn\u00fcpfung der Daten. SPARQL ist die Abfragesprache, die verwendet wird, um im RDF-Format gespeicherte Daten abzurufen und zu manipulieren. Ziel ist es, ein Datennetz zu schaffen, in dem Informationen aus verschiedenen Quellen einfach miteinander verbunden, geteilt und von Maschinen verarbeitet werden k\u00f6nnen, was zu umfassenderen Erkenntnissen und neuen Anwendungen f\u00fchrt.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Gesch\u00e4ftsprozesse CSD<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Im Zusammenhang mit den Finanzm\u00e4rkten steht CSD f\u00fcr Central Securities Depository. Ein Zentralverwahrer ist eine Finanzmarktinfrastruktur, die im Nachhandelsumfeld eine entscheidende Rolle spielt. Zu den Kerngesch\u00e4ftsprozessen geh\u00f6rt der Betrieb eines Wertpapierabwicklungssystems, das die \u00dcbertragung des Eigentums an Wertpapieren (wie Aktien und Anleihen) zwischen den Parteien erleichtert, oft auf der Basis von Lieferung gegen Zahlung (DvP). Zentralverwahrer \u00fcbernehmen auch die erstmalige Erfassung neu emittierter Wertpapiere in einem Buchf\u00fchrungssystem (Notardienst) sowie die Bereitstellung und F\u00fchrung von Wertpapierkonten auf der obersten Ebene (zentraler Wartungsdienst). Im Wesentlichen fungieren sie als zentrale Stelle f\u00fcr das Halten von Wertpapieren, die Gew\u00e4hrleistung der Integrit\u00e4t von Wertpapieremissionen und die effiziente Abwicklung von Transaktionen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Mehrdimensionale verkn\u00fcpfte offene Daten<\/strong><\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Multidimensional Linked Open Data bezieht sich auf die Ver\u00f6ffentlichung statistischer oder komplexer Datens\u00e4tze als Linked Open Data, oft unter Verwendung eines Datenw\u00fcrfelmodells. Dieser Ansatz nutzt das RDF Data Cube Vocabulary (QB), eine W3C-Empfehlung, um Daten mit mehreren Dimensionen (z.B. Zeit, Geographie, Produkttyp) und Ma\u00dfnahmen (z.B. Umsatz, Bev\u00f6lkerung) darzustellen. Durch die Strukturierung von Daten auf diese Weise und die Verkn\u00fcpfung mit anderen relevanten Datens\u00e4tzen im Web wird es einfacher, komplexe Analysen wie OLAP-Operationen (On-Line Analytical Processing) wie Schneiden, Schneiden und Bohren durchzuf\u00fchren. Dies erh\u00f6ht das Potenzial f\u00fcr die Datenintegration, erm\u00f6glicht eine umfassendere Abfrage \u00fcber verschiedene Quellen hinweg und unterst\u00fctzt die Entdeckung neuer Erkenntnisse aus offen verf\u00fcgbaren Informationen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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