SODa Semantic Co-Working Space
Die kollaborative Arbeitsumgebung für Datenmanagement. Entdecken Sie vorkonfigurierte Anwendungen, um Ihre Daten zu erschließen, anzureichern, zu analysieren und zu teilen – alles an einem Ort, ohne Einrichtungs- oder Wartungsaufwand.
Anwendungen für den gesamten Datenlebenszyklus
Entdecken Sie Anwendungen für die verschiedenen Aufgaben des Datenmanagements. Modellieren, entwickeln, transformieren, migrieren, anreichern, verarbeiten, analysieren, visualisieren, speichern und veröffentlichen – alles an einem Ort.
Data Enrichment
mit JupyterHub und OpenRefine
Erkunden und bearbeiten Sie Daten in interaktiven Notebooks, die Code, Visualisierungen und erläuternde Texte verbinden. Mit OpenRefine lassen sich Datensätze bereinigen, Fehler und Unstimmigkeiten korrigieren und Daten mit externen Quellen anreichern.
Ontology Management
mit WebProtégé
Erstellen und bearbeiten Sie gemeinsam Ontologien, um Beziehungen zwischen Begriffen, Objekten und Themen zu beschreiben. Diese semantischen Beziehungen verknüpfen Daten mit Bedeutung und stellen Zusammenhänge zwischen Informationen her.
Data Management
mit WissKI
Erfassen, dokumentieren und veröffentlichen Sie Informationen zu Forschung und Sammlungen ganz einfach über Webformulare. Im Hintergrund nutzt WissKI semantische Beziehungen, um Informationen miteinander zu verknüpfen und strukturierte Daten im Sinne der FAIR-Prinzipien zu erzeugen.
Teams und Anwendungen zusammenbringen
Laden Sie Ihre Co-Worker in gemeinsame Projekte ein, um ganz einfach Zugriffe auf Anwendungen und Ressourcen zu teilen. Projektordner und Echtzeitbearbeitung von Dokumenten ermöglichen eine nahtlose Zusammenarbeit und halten alle Beteiligten auf dem gleichen Stand.
Dateien und Daten anwendungsübergreifend nutzen
Der Projektordner steht sowohl dem Team als auch den Anwendungen des Projekts zur Verfügung. So lassen sich Daten in Nextcloud, JupyterHub und WissKI nutzen und unnötige Duplikate können vermieden werden.
Vernetzen, forschen und lernen
Der Semantic Co-Working Space (SCS) stellt Anwendungen und die technische Infrastruktur für die kollaborative Arbeit entlang des Datenlebenszyklus bereit. Konzipiert insbesondere für wissenschaftliche Sammlungen, ermöglicht er es, Werkzeuge praktisch zu erproben, zusammenzuarbeiten und Datenkompetenzen durch praktische Erfahrung zu stärken.
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