Willkommen zu Deinem Semantic Co-Working Space

Der SODa Semantic Co-Working Space (SCS) ist eine digitale Infrastruktur und besteht aus verschiedenen Werkzeugen für vielfältige Aufgaben im Sammlungsdatenlebenszyklus. Er bietet Ihnen vielfältige Möglichkeiten zum Vernetzen, Forschen und Lernen. Er wurde im Rahmen des SODa-Projekts entwickelt und ist technische Grundlage für die dort angebotenen Dienste, Best Practices und Inhalte.

Unterstützung für Ihren Sammlungsdatenlebenszyklus

Nutzenden stehen verschiedene Anwendungen zur Verfügung, die es ihnen ermöglichen, Daten mit Programmiercode zu modellieren, zu entwickeln, zu transformieren, zu migrieren, zu analysieren, zu visualisieren, zu speichern, zu veröffentlichen, anzureichern oder zu verarbeiten.

Konzeption & Planung

Die Konzeption und Planung von Erschließungs- und Digitalisierungsvorhaben wird im Rahmen des Semantic Co-Working Space durch eine kollaborative Office-Umgebung (Nextcloud) unterstützt. Die Integration von OnlyOffice und draw.io erweitert den Nutzungskontext. Zuständigkeiten können über Projekte im SCS organisiert werden.

Aufbereitung & Anreicherung

Die inhaltliche Aufbereitung von Daten beinhaltet unter anderem die Kontextualisierung anhand von Metadaten, Annotationen und Beziehungen zwischen Objekten. Ontologien können in WebProtégé bearbeitet werden, während OpenRefine die Bereinigung und Anreicherung von Daten unterstützt.

Erzeugen von strukturierten Daten

Ein strukturiertes Erzeugen von Objekt- und Sammlungsdaten wird Nutzenden mittels der ontologiebasierten virtuellen Forschungsumgebung WissKI (Wissenschaftliche Kommunikationsinfrastruktur) ermöglicht. Die Daten werden in einer SQL-Datenbank und einem Triplestore gespeichert und können via JupyterHub analysiert werden.

Rechtliche & ethische Aspekte

Im Hinblick auf rechtliche und ethische Aspekte müssen vor allem Urheber-/Persönlichkeitsrechte, Datenschutz und Nutzungsrechte geprüft und dokumentiert werden. Zudem sollten möglichst offene Lizenzen vergeben sowie ethische Anforderungen beachtet werden, indem sensible Inhalte gekennzeichnet und geschützt werden.

Datenqualität & Kompatibilität

Die Qualität und Kompatibilität von Daten wird durch die Verwendung von Standards, Normdaten, und Linked Open Data verbessert. In WissKI wird i. d. R. mit dem ISO-Standard CIDOC CRM modelliert. Für das Basis-Datenmodell im SCS (einer Umsetzung der Minimaldatensatz-Empfehlung für Museen und Sammlungen) wurde dieser erweitert.

FAIRe Langzeitverfügbarkeit

Die langfristige Verfügbarkeit wird durch WissKI-Repositorien gewährleistet, welche durch ihre ontologiebasierte Speicherung der Daten, automatische Generation von Persistent Identifiern (PIDs) und Bereitstellung der Daten über Schnittstellen einen dauerhaften, FAIR-konformen Zugriff auf strukturierte Sammlungsdaten ermöglichen.

Anwendungen mit wenigen Klicks für Sie und Ihr Team erreichbar

Er ist für Personen konzipiert, die mit akademischen Universitätssammlungen arbeiten. Um den Semantic Co-Working Space zu nutzen, müssen Sie sich für ein neues Konto registrieren. Der Zugang zu allen Anwendungen und Instanzen wird für jeden Benutzenden über einen Keycloak-Account verwaltet. Darüber hinaus wurde im Rahmen eines IAM4NFDI-Inkubatorfonds die Möglichkeit zur Anmeldung über didmos (DAASI IdM mit Open Source) und damit eine Anbindung an die Authentifizierungs- und Autorisierungsinfrastruktur des Deutschen Forschungsnetzes (DFN-AAI) implementiert.

Das macht den SCS zu einer integrierten Webumgebung, die bewährte Anwendungen für die digitale Arbeit mit Sammlungsdaten bereitstellt. Dies ermöglicht Benutzenden einen schnellen Einstieg, erleichtert die Zusammenarbeit in komplexen Kontexten und steigert die Effizienz durch vorkonfigurierte Systeme. Der Zugriff kann auf Projekte ausgeweitet werden. So können Sie den Zugang zu ihren Anwendungen leicht für andere Nutzende im SCS teilen, ohne aufwendig Nutzerkonten zu erstellen und deren Zugangsdaten zu verwalten. 

Einfache Kollaboration und Datenintegration

Webapps wie WissKI und Clouddienste wie Nextcloud ermöglichen es Ihnen zeitgleich an ihren Projekten zu arbeiten und Daten über geteilte Ordner mit Anwendungen und Personen zu teilen. Sie können Nextcloud nutzen, um Office-Dateien zu erstellen, zu bearbeiten und zu verwalten, sie leicht mit einem geteilten Ordner in ihrem JupyterHub zugänglich machen, dort mit Python oder OpenRefine prozessieren und in WissKI oder in andere Datenbanken importieren und publizieren.  

Professionelle Unterstützung von kompetenten Partnern

Neben regelmäßigen Workshops über die Benutzung des SCS, steht Ihnen unser Infrastruktur-Team für alle Fragen rund um den SCS zur Verfügung. Des weiteren sind die Möglichkeiten im SCS passgenau auf die Anforderungen und Kompetenzen unserer Fachexpertisen zugeschnitten. Diese unterstützen sie inhaltlich zu allen Fragen rund um den Sammlungsdatenlebenszyklus und wie man diesen im SCS umsetzt. Wenden Sie sie für eine Einführung gern an unser Infrastruktur-Team, den Helpdesk oder die entsprechende Fachexpertise.

Verfügbare Applikationen und Umgebungen

JupyterHub ist Ihr persönlicher Data-Science-Arbeitsbereich und eine leistungsstarke, interaktive Umgebung, in der Sie Daten analysieren, Visualisierungen erstellen und forschen können, ohne Software auf Ihrem Computer installieren zu müssen. Wenn Sie auf Ihre JupyterHub-Umgebung zugreifen, erhalten Sie ein vollständiges Toolkit für Datenanalyse und Forschung, das alles enthält, was Sie benötigen, um sofort loszulegen.
MariaDB ist ein Open-Source-Datenbankverwaltungssystem für relationale Datenbanken, das neben dem OpenGDB-Triplestore als eine der primären Datenspeicher-Engines für strukturierte Daten dient. MariaDB ist ein vollständig kompatibler Ersatz für MySQL und bietet hohe Leistung, Sicherheit und Skalierbarkeit für die Speicherung von Anwendungsdaten, Benutzerinformationen und Systemkonfigurationen.
Nextcloud ist eine Dateispeicher- und Kollaborationsplattform, die als Ihr persönlicher Cloud-Arbeitsbereich fungiert. Sie funktioniert als gemeinsam genutzter Dienst, bei dem Sie ein Konto anstatt einer dedizierten Umgebung erhalten und Zugriff auf Online-Speicher und Office-Produktivitätswerkzeuge über eine Weboberfläche haben.
OpenGDB ist ein RDF4J-basierter Triplestore, der den Standard-RDF4J-Server um umfassende Benutzerverwaltungs- und Sicherheitsfunktionen erweitert. Das System baut auf der Kernfunktionalität von RDF4J auf, indem es eine Django-basierte Authentifizierungsschicht, Repository-Verwaltungsfunktionen und Netzwerksicherheitskontrollen über einen spezialisierten Proxy hinzufügt, der den Zugriff auf interne Netzwerke über SPARQL-Abfragen verhindert. Die gesamte Lösung ist für die Bereitstellung mit Docker-Containern paketiert.
WebProtégé ist eine kostenlose, quelloffene, webbasierte Plattform für die kollaborative Ontologieentwicklung, die es Benutzern ermöglicht, OWL-2-Ontologien direkt über einen Webbrowser zu erstellen, zu bearbeiten und zu teilen. Die Plattform macht lokale Softwareinstallationen überflüssig und bietet gleichzeitig umfassende Werkzeuge für die Wissensmodellierung und das kollaborative Ontologie-Engineering.
WissKI (Wissenschaftliche KommunikationsInfrastruktur) ist ein spezialisiertes Content-Management-System, das auf Drupal basiert und als digitale Plattform für die Verwaltung von Kulturgutobjekten, Museumssammlungen und wissenschaftlichen Forschungsdaten dient. In diesem System ist WissKI vorkonfiguriert, um (Universitäts-)Sammlungen zu erfassen und zu verwalten, und wird mit einem OpenGDB-Triplestore, einer MariaDB-Datenbank sowie einem Standard-Datenmodell und Modul-Setup (WissKI Default Barrel) ausgeliefert.