Linked Data on Speed

# Diese Präsentation

![QR-Code](img/qr-presentation.svg)

---

# Linked Data - An Introduction on Speed

Adrian Gschwend, Zazuko GmbH

---

# Web of Documents

---

# Web of Documents

* Seit den 90ern
* Link (URL) pro Seite
* Eine Seite repräsentiert typischerweise ein Dokument
* Links auf weitere Seiten
* Für Menschen

---

# URL als eindeutiger Identifikator

---

# URL als eindeutiger Identifikator

* Wir geben die URL händisch ein
* Benutzen eine Suchmaschine
* Oder folgen den Links innerhalb von Dokumenten
* Die Links sind nicht typisiert,
* sprich wir wissen nicht, was die Beziehung zum aktuellen Dokument ist

---

# Wer hats erfunden?

---

# Wer hats erfunden?

* Das Internet existiert schon seit den späten 70er Jahren (TCP/IP Stack)
* Mail (SMTP) seit 1981
* Ist gewachsen, aber nicht gross

---

# Entwicklung des Web

---

# Entwicklung des Web

* Mit der Verbreitung des Web kam ein exponentielles Wachstum
* Das ist in erster Linie dem Link zu verdanken (und Hypertext/HTML)

---

# Soweit so gut

---

# Verstehen Sie Chinesisch?

---

# Verstehen Sie Chinesisch?

* Die Semantik einer Seite ist für (sehende) Menschen verständlich,
* so lange mir die Schrift, Sprache und Thematik vertraut ist

---

# Semantik für Maschinen schwer erfassbar

---

# Zum Beispiel für Google

---

# Zum Beispiel für Google

* Die Semantik ist für Maschinen nur schwer erfassbar
* Der Kontext fehlt oftmals völlig
* Beispiel: Jaguar das Tier, das Auto oder der MacOS 10.2 Release?

---

# Babylonische Sprachverwirrung

---

# Alles wird besser mit Datenbanken?

* Daten in Silos
* Teilweise auf dem Web verfügbar
* Zwischen den Datenbanken herrscht Sprachverwirrung
* Sowohl technisch wie inhaltlich (Semantik)
* Datensatzübergreifende Suche und Verlinkung ist nicht möglich

---

# Zentrale Datenhaltung als Lösung?

Kaum realistisch:
* Es gibt nicht eine Wahrheit
* Entspricht nicht föderalen und pluralistischen Strukturen
* Funktioniert selbst in zentralistischen Systemen eher selten
* Inhärente Hürden bei der Skalierbarkeit
* Technisch wie inhaltlich anspruchsvoll

---

# Dezentraler Lösungsansatz

Was wären Anforderungen?
* Ein gemeinsames Austauschformat
* Semantik muss Teil der Daten sein
* Mehrsprachigkeit muss im Kern unterstützt sein
* Muss jegliche Beziehungen zwischen Daten ausdrücken können
* Beziehungen zwischen Datensätzen/Silos können ausgedrückt werden
* Dezentrale Datenhaltung/Pflege muss möglich sein
* Datensatzübergreifende Abfragen müssen möglich sein

---

# Try this!

---

# Linked Data als Lösungsansatz

* RDF als allgemeines Datenmodell
* Well known Schemas & Ontologien als Lingua Franca
* Web (HTTP) als Transportmedium
* Links (URIs) als (dezentrale) Identifikatoren
* Mehrsprachigkeit im Datenmodell
* SPARQL als standardisierte Abfragesprache
* "Agiles" Datenmodell

---

# Maschinenlesbarkeit

---

# Datenmodell

![Ein Ding](img/AThing.svg)

---

# RDF Datenmodell

![Ein Ding mit URIs](img/AThing2.svg)

---

# RDF Datenmodell

* Statt ein Dokument beschreibe ich eine einzelne Information

Beispiel:

```turtle
<ktk> <vorname> "Adrian"
<ktk> <fammilienname> "Gschwend"
```

---

# Der Unterschied zum bisherigen Web

![URLs vs URIs](img/URL-vs-URI.png)

---

---

# Technologiestack

* W3C Standard, wie das Web selber
* SPARQL als Abfragesprache
* Implementationen des Stacks in allen gängigen Programmiersprachen

---

# SPARQL

* Hersteller von Datenbanken halten sich an den Standard
* Abfragesprache für Linked Data
* Standardisiert
* Skaliert (in memory)
* Unterstützt Federated Queries
* Kommerzielle Anbieter, stark wachsender Markt
* Open Source Alternativen

---

# SPARQL Basics

* At home: [SPARQL in 11 minutes](https://www.youtube.com/watch?v=FvGndkpa4K0)
* SELECT für Auswahl, WHERE für Konditionen
* WHERE kombiniert typischerweise verschiedene Kombinationen miteinander
* Entspricht in SQL einem JOIN
* Aber ohne die Kopfschmerzen, die JOIN verursacht

---

# Historisiertes Gemeindeverzeichnis

* Via Bundesamt für Statistik, [Daten & Doku](http://www.bfs.admin.ch/bfs/portal/de/index/infothek/nomenklaturen/blank/blank/gem_liste/02.html)
* eCH-0071 Standard
* Kantone, Bezirke und Gemeinden
* Namensraum des Schemas: `PREFIX gont: <https://gont.ch/>`
* Nun kann per verkürzter URI darauf zugegriffen werden
* Klassen: `gont:Municipality`, `gont:District`, `gont:Canton`
* Details zur Dokumentation: https://github.com/zazuko/fso-lod/tree/master/doc/eCH0071

---

# SPARQL by Example

* [Siehe Github Dokumentation](https://github.com/zazuko/fso-lod/blob/master/doc/eCH0071/sparql.md)

---

# Vorteile

* Wiederverwendbarkeit ausserhalb des Anwendungsfalles
* Daten bleiben beim Datenhalter (wie Webseiten auch)
* Zugriffe werden sichtbar
* Komplexere Abfragen über SPARQL möglich
* ➞ Antworten als CSV, XML, JSON, RDF
* die Daten sind das API
* ➞ Antworten in Text, XML, JSON
* keine Probleme wie API versioning & maintenance

---

# Zusammenfassung

* Web of Data statt Web of Documents
* Gleicher Technologiestack
* Offene, klar definierte Standards
* Semantische Interoperabilität durch Vokabulare & Ontologien
* Dezentral, wie das Web
* Web Scale Database

Aufbauend auf einem agilen Datenmodell

---

---

# Linked Open Data Cloud

---

# Linked Open Data Cloud

* Siehe [lod-cloud.net](http://lod-cloud.net/)
* Beinhaltet die grössten öffentlichen Linked Open Data Repositories
* Linked Open Vocabularies [LOV](http://lov.okfn.org/dataset/lov/) für gängige Vokabulare
* [Prefix.cc](http://prefix.cc/) für Prefixe & Shortcuts

---

# Wikidata

* Wikipedia für Rohdaten
* Laaange Geschichte um/gegen RDF & Linked Data
* Heute mit SPARQL Endpunkt!
* Via korrektem Prefix `http://www.wikidata.org/entity/Qxyz` auch Linked Data
* Beispielabfrage Flughafencodes & Labels: https://t.co/gyWQ7MRzL6
* Neu auch mit [Geospatial Queries](http://addshore.com/2016/05/geospatial-search-for-wikidata-query-service/)

---

# Google Suche

* SEO, Suchmaschinenoptimierung
* Heute via schema.org
* Komplett Linked Data
* JSON-LD oder RDFa Serialisierung

![Filmsuche](img/movie-google.png)

---

---

# Offshore Leaks als Linked Data

Gibt zwei verschiedene Datasets aktuell:

* https://titanpad.com/gdVduv14jD
* https://rawgit.com/Ontotext-AD/leaks/master/README.html

---

# Danke! Fragen?

---

# Kontakt

adrian.gschwend@zazuko.com

http://www.zazuko.com

![Zazuko GmbH](img/logo_color_letter.svg)

---

# Referenzen: Standards

* [RDF 1.1 Primer](http://www.w3.org/TR/rdf11-primer/)
* [Turtle Serialisierung](http://www.w3.org/TR/turtle/)
* [JSON for Linking Data](http://json-ld.org/) (JSON-LD)
* [SPARQL 1.1 Query Language](http://www.w3.org/TR/sparql11-query/)

---

# Bücher

* Learning SPARQL, [Homepage](http://www.learningsparql.com/), [Safari Books Online](http://proquest.safaribooksonline.com/book/web-development/rdf/9781449371449)
* Semantic Web for the Working Ontologist [Homepage](http://workingontologist.org/), [Safari Books Online](http://proquest.safaribooksonline.com/book/web-design-and-development/9780123859655)

---

# Programmiersprachen
* JavaScript: [RDF-Ext](https://github.com/rdf-ext/rdf-ext), [Übersicht mit Alternativen](https://www.w3.org/community/rdfjs/wiki/Comparison_of_RDFJS_libraries)
* JavaScript Visualisierung: [Uduvudu](https://github.com/uduvudu/uduvudu), [RDF2h](https://github.com/rdf2h/rdf2h)
* Java: [Apache Jena](http://jena.apache.org/), [Eclipse RDF4J](http://rdf4j.org/) (ehemals Sesame)
* C#.Net: [dotNetRDF](http://dotnetrdf.org/)
* Ruby: [Ruby RDF Project](https://ruby-rdf.github.io/)
* Python: [RDFLib](https://github.com/RDFLib)
* C: [Redland RDF Libraries](http://librdf.org/)
* PHP: [EasyRdf](http://www.easyrdf.org/) (Google for more)
* Perl: [Perl and RDF](http://www.perlrdf.org/) & [Attean](https://github.com/kasei/attean)