Datenaufbereitung im Archivportal-D - wie aus Findbuch und Tektonik digitalisiertes Archivgut entsteht
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- Herbert Hausler
- vor 7 Jahren
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1 Datenaufbereitung im Archivportal-D - wie aus Findbuch und Tektonik digitalisiertes Archivgut entsteht Fotos und Filme im Archiv von analog bis digital 25. Fortbildungsseminar der Bundeskonferenz der Kommunalarchive , Erfurt
2 Agenda 1. Einführung und Motivation 2. Teilnahme am Archivportal-D bzw. der DDB 3. Eine typische Datenlieferung im Querschnitt 4. Werkzeuge zur Datenaufbereitung 5. Wozu eigentlich Datenaufbereitung? Beispiele 6. Diskussion 7. Ausblick & Fazit
3 Einführung Ausgangslage Ausgangslage heterogener Datenbestände und formate Einheitliches Eingangsformat technisch notwendig, Datenformate in Archiven jedoch sehr heterogen Exportfunktionen in älteren Softwareversionen mit mehr Aufwand verbunden In älteren Softwareversionen verfügbare Exportfunktionen nur bedingt für Überführung in Portale geeignet Angepasste Formulare führen zu Problemen Nicht alle benötigten Informationen im Export vorhanden Fehlen essentieller Lieferungseinheiten
4 Einführung Motivation Missing Link à Archive können nicht ohne Weiteres an Portalen teilnehmen Überbrückung kann (und soll!) nicht alleinige Aufgabe der Archive sein Notwendig: Werkzeuge zur Unterstützung der Datenlieferung Ziel: Export in ein strukturiertes Format Überführung nach EAD(DDB) Normalisierung (Zeitwerte,...) Archive arbeiten konzeptionell mit Technische Umsetzung erfolgt durch DDB / Fachstelle Archiv ressourcenabhängig
5 Einführung Motivation Workshop soll vor allem Einblicke geben Was ist Datenaufbereitung? Was passiert dabei? Warum ist es sinnvoll (bzw. überhaupt notwendig)? Was muss ich als Archiv dafür tun? Welche Werkzeuge stehen zur Verfügung, um den Ablauf zu beschleunigen?... aber auch einen Ausblick auf kommende Entwicklungen geben Diskussion und Möglichkeit für Fragen
6 Einführung Verortung des Archivportals-D in der Datenhaltung der DDB DDB: ein Backend mehrere Nutzersichten
7 Einführung Verortung des Archivportals-D in der Datenhaltung der DDB (Archiv-) Portallandschaft
8 Einführung Verortung des Archivportals-D in der Datenhaltung der DDB Partizipation durch Aufbau einer Aggregatorenlandschaft
9 Teilnahme am Archivportal-D bzw. der DDB
10 Teilnahme am Archivportal-D / der DDB Eigenständige Registrierung als Institution in der DDB Eigenständige Beantragung einer ISIL-Nummer Abschließen des Kooperationsvertrags mit der DDB und Beantwortung eines Content- Fragebogens Datenlieferung Bereitstellen von Testdaten, möglichst in EAD(DDB) Echtdatenlieferung Kontrolle der Daten im Testsystem der DDB Einspielen und Veröffentlichen der Daten in DDB/Archivportal-D
11 Teilnahme am Archivportal-D / der DDB Eigenständige Registrierung als Institution in der DDB Eigenständige Beantragung einer ISIL-Nummer Abschließen des Kooperationsvertrags mit der DDB und Beantwortung eines Content- Fragebogens Datenlieferung Bereitstellen von Testdaten, möglichst in EAD(DDB) Echtdatenlieferung Kontrolle der Daten im Testsystem der DDB Einspielen und Veröffentlichen der Daten in DDB/Archivportal-D
12 Eine typische Datenlieferung im Querschnitt
13 Eine typische Datenlieferung im Querschnitt Momentaner Workflow (1) Administrativer Vorlauf (Registrierung, ISIL, Kooperationsvertrag, Content-Fragebogen) Besprechung der Rahmenbedingungen zwischen Fachstelle und Archiv Verwendete Software à verfügbare Schnittstellen zum Datenexport Zu liefernde Objektanzahl (grobe Größenordnung) Eintaktung in Quartalsplanung Zum Quartalsbeginn legen Fachstelle und Servicestelle die einzuspielenden Einrichtungen und die Reihenfolge fest Vereinbarung einer Testdatenlieferung
14 Eine typische Datenlieferung im Querschnitt Momentaner Workflow (2) Analyse und ggf. Durchführung von Anpassungen durch Fachstelle Archiv Technisches Mapping Fehlerbereinigung in Absprache mit dem Datengeber Normalisierung Einspielen in ein Testsystem Kontrolle der Daten im Testsystem durch Fachstelle und Archiv Sie kennen Ihre eigenen Daten am besten! ggf. mehrmaliges Einspielen, z.b. wenn dem Archiv noch Probleme in der Darstellung auffallen Festlegung von Rechte-Lizenzen Freigabe für Produktion à Einspielung gemäß Quartalsplanung
15 Eine typische Datenlieferung im Querschnitt Optimaler Datenworkflow Datengeber Archivsoftware Fachstelle Software Schemavalidierung, Wohlgeformtheit Rollen bei Indexbegriffen EAD(DDB)-Export vorkonfiguriert Verknüpfung und korrekte Benennung sichergestellt Stabile Identifier als zentraler Bestandteil Fachstelle Datenübertragung Auf Grundlage des Basis-EAD(DDB)- Exports weitere Anpassungen (bilateral) Weniger Datenverluste durch stabile Identifier Verarbeitung der Feldinhalte weiterhin durch Fachstelle (providerspezifische Skripte) Weniger Iterationen beim Laden ins Portal
16 Eine typische Datenlieferung im Querschnitt Optimaler Datenworkflow Datengeber Archivsoftware Fachstelle Software Schemavalidierung, Wohlgeformtheit Rollen bei Indexbegriffen EAD(DDB)-Export vorkonfiguriert Verknüpfung und korrekte Benennung sichergestellt Stabile Identifier als zentraler Bestandteil Fachstelle Datenübertragung Auf Grundlage des Basis-EAD(DDB)- Exports weitere Anpassungen (bilateral) Weniger Datenverluste durch stabile Auf absehbare Zeit noch weitere Zwischenschritte Identifier notwendig Verarbeitung der Feldinhalte weiterhin durch Fachstelle (providerspezifische Skripte) Weniger Iterationen beim Laden ins Portal
17 Eine typische Datenlieferung im Querschnitt Software- Plattform Exportformat Software 1 Software 2 Access/mdb, EAD, EAD(DDB) EAD, EAD(DDB), Faust-XML Proprietäres XML-Format Software 3 EAD(DDB), Scope-XML Proprietäres XML-Format Access-DB Software 4 EAD Software 5 Excel EAD(DDB) Aus xls generiertes XML Nicht standardisiertes XML EAD(DDB) apeead EAD2002 Vielzahl an Ausgangsformaten Optionale Zwischenformate Eingangsformat
18 Eine typische Datenlieferung im Querschnitt Excel-Sheet (Definition des Mappings) Archivdaten (Ausgangsformat) Providerspezifische XML-Dateien (Metadaten und Konversionsoptionen) Transformation mit Hilfe von XSLT-Skripten Transformierte XML- Daten EAD(DDB) Voransichten, technische Validierung, Statistik
19 Werkzeuge zur Datenaufbereitung
20 Werkzeuge zur Datenaufbereitung Data Preparation Tool Auf absehbare Zeit frei verfügbares Werkzeug zur Aufbereitung von Archivdaten benötigt Insbesondere als Überbrückung für Archive mit älteren Softwareversionen Data Preparation Tool Bereinigung Mapping Normalisierung Archiven Teilnahme an Portalen ermöglichen William Crochot/Wikimedia Commons //CC-BY-SA 4.0
21 Werkzeuge zur Datenaufbereitung Data Preparation Tool
22 Werkzeuge zur Datenaufbereitung Data Preparation Tool
23 Werkzeuge zur Datenaufbereitung Data Preparation Tool Direkte Offline-Vorschau vor Lieferung an DDB/Archivportal-D
24 Werkzeuge zur Datenaufbereitung Data Preparation Tool Auswertung der aufbereiteten Daten im Browser
25 Wozu eigentlich Datenaufbereitung?... und was mache ich als Archiv dabei?
26 Wozu eigentlich Datenaufbereitung? Beispiele versus fehlende Kontextualisierung
27 Wozu eigentlich Datenaufbereitung? Beispiele Suchfilter versus Keine Suchfilter
28 Wozu eigentlich Datenaufbereitung? Beispiele Vollständige Hierarchien Keine Verknüpfung zwischen Tektonik und Hierarchie versus fehlende Verknüpfung zwischen Findbuch und Tektonik
29 Wozu eigentlich Datenaufbereitung? Beispiele Stabile Identifier Gleiche Identifier: Daten werden überschrieben Geänderte Identifier: Daten werden doppelt geladen Stabile... und geänderte Identifier
30 Wozu eigentlich Datenaufbereitung? Fehler-Suchbild
31 Wozu eigentlich Datenaufbereitung? Fehler-Suchbild
32 Wozu eigentlich Datenaufbereitung? Unterscheidung konzeptionelles/technisches Mapping Konzeptionelles Mapping erfolgt bereits implizit beim Erschließen: Zuordnen der Information zu einzelnen Eingabefeldern Am einfachsten ist es, sich zu überlegen, welche Inhalte welchen Labels in der DDB / im Archivportal-D zugeordnet werden sollen Technisches Mapping Umsetzung / Programmierung
33 Wozu eigentlich Datenaufbereitung? Unterscheidung konzeptionelles/technisches Mapping Konzeptionelles Mapping Fachstelle Archiv erfolgt bereits implizit beim Erschließen: Zuordnen der Information zu einzelnen Eingabefeldern Am einfachsten ist es, sich zu überlegen, welche Inhalte welchen Labels in der DDB / im Archivportal-D zugeordnet werden sollen Technisches Mapping Fachstelle Umsetzung / Programmierung
34 Wozu eigentlich Datenaufbereitung? Konzeptionelles Mapping: Fragestellungen Inhaltlich Software Welche Bestände möchte ich zur Verfügung stellen? (Content-Fragebogen) Welche Inhalte dürfen nicht online gestellt werden? Welche Erschließungsinformationen/Felder möchte ich präsentieren? Welche Exportmöglichkeiten habe ich? Was kann ich beinflussen? Was kann ich nicht exportieren? Wie aufwändig ist der Export?
35 Wozu eigentlich Datenaufbereitung? Mapping: Was bedeutet das in der Praxis? Zuordnen Zusammenfügen Bestandssignatur: B 110 Laufende Nummer: 212 Archivaliensignatur: B 110 / 212
36 Wozu eigentlich Datenaufbereitung? Mapping: Was bedeutet das in der Praxis? Sortieren Bis hin zu komplexen Regeln: Wenn... dann... sonst... aber nur wenn... gleich... oder ungleich... und der Wert kleiner als... Ist Zum Beispiel Links zum Findmittelsystem erstellen: Signatur: 8/BA Schlesiger à C &ve_vnum=2244
37 Eine typische Datenlieferung im Querschnitt Was machen Sie als Archiv dabei? Konzeptionelles Mapping: Welche Formularinhalte sollen wo im Portal erscheinen? gemeinsam mit der Fachstelle Archiv Kontrolle der Daten im Testsystem Werden Ihre Erschließungsinformationen fachgerecht wiedergegeben? Wurden nur solche Objekte exportiert, welche auch angezeigt werden dürfen? (Sperrfristen,...) Sie behalten die Kontrolle über Ihre Daten kleinere Anpassungen, falls ressourcentechnisch möglich
38 Eine typische Datenlieferung im Querschnitt Was machen Sie als Archiv dabei? Große Bandbreite à allgemeingültige Aussagen nur schwer zu treffen einzelne Archive beauftragen Softwarehersteller mit Umsetzung von Schnittstellen ggf. können Schnittstellen von regionalen Verbünden nachgenutzt werden Beispiel: Archive in NRW, Arcinsys Hessen Kleinere Archive sollen nach Möglichkeit unterstützt werden Aktualisierte Lieferungen nach erstmaliger Lieferung Anpassung des Data Preparation Tools an archivspezifische Anforderungen à Nachfolgende Lieferungen können durch die Archive selbst aufbereitet werden à geringere Wartezeiten à Möglichkeit, Daten bereits vorab auszuwerten
39 Diskussion
40 Diskussion Was sind die größten Hürden (bezogen auf die Portal-Teilnahme) auf Seiten der Archive? technisch-administrativer Aufwand rechtliche Fragen Ressourcenmangel Langfristig entstehender Aufwand
41 Diskussion Gibt es Erfahrungen mit anderen Portalen, wo liegen Unterschiede im Vergleich zum Archivportal-D? Archive in NRW Findbuch.net (Augias) Faust iserver eigene Präsentationssysteme Archivportal Europa
42 Diskussion Nachträgliche Anreicherung von Daten: Erwünscht oder verfälschend? Normdaten (GND) Stabile IDs Metadaten für Nutzung des DFG- Viewer Indexbegriffe
43 Diskussion Der DFG-Viewer bietet eine Präsentationsschicht mit nutzerzentrierten Funktionen. Sind die Voraussetzungen für die Nutzung bei den Kommunalarchiven gegeben? Möglichkeit, METS-Dateien (Metadaten für die Anzeige im DFG-Viewer) zu erzeugen Stabile IDs Eigener Online-Speicherplatz zum Ablegen der (hoch aufgelösten) Digitalisate Verknüpfung mit Erschließungsdaten (EAD)
44 Ausblick & Fazit
45 Ausblick Sondermittelprojekt DDB 2017 : Leistungsfähigere Architektur, geringere Wartezeiten Selbstbedienungskomponenten Zunächst für Fachstellen à sehr viel schnelleres Einspielen von Testdaten Perspektivisch: auch für Aggregatoren und ggf. einzelne Archive angedacht Weitere Zusammenarbeit mit Softwareanbietern Weiterentwicklung des Data Preparation Tools Optimierung des Update-Workflows
46 Data Preparation Tool Ausblick auf überarbeitete Version Vorläufiger Entwurf
47 Ausblick Ausbau der Online- Dokumentation 1 auf DDBpro E-Learning-Videos in Verbindung mit textuellem Informationsmaterial zur Datenaufbereitung 1 vgl.
48 Fazit Komplexität archivischer Austauschformate erfordert Korrekturmechanismen und Auswertungswerkzeuge Data Preparation Tool zur Überbrückung und auch langfristig zur Evaluation/Validierung von Exportdaten Ausbau der Doku, verbesserte Schnittstellen, höhere Performanz à Verringerung der Wartezeiten und der Aufwände für Archive
49 Abschließend einige Worte vom Erfinder des World Wide Web... Stop hugging your data Sir Tim Berners-Lee, 2009
50 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!... Fragen? Oliver Götze Landesarchiv Baden-Württemberg DDB-Fachstelle Archiv / Archivportal-D archiv@deutsche-digitale-bibliothek.de
51 Bildnachweis Folie 49: Stop hugging your data. Paul Miller: Why Linked Data?
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