Open Spending Visualisierung kommunaler Ausgabenprofile

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1 Open Spending Visualisierung kommunaler Ausgabenprofile Universität Leipzig Institut für Informatik Abteilung Betriebliche Informationssysteme Forschungsgruppe AKSW

2 1 Motivation 2 Entstehung von Probleme von 3 4

3 Offene Daten über Öffentliche Finanzen von der Bevölkerung verlangt erhöht Verantwortungsgefühl der Verantwortlichen verringert Korruption Wähler besser informiert gestärkte Demokratie stärkt Regierung, da bessere Zustimmung für Großprojekte möglich Offenlegung von Daten alleine noch kein Garant für sinnvolle Nutzung

4 5 star Open Data Motivation 1

5 Entstehung von Probleme von 1 Motivation 2 Entstehung von Probleme von 3 4

6 Motivation Entstehung von Probleme von

7 Motivation Entstehung von Probleme von offene Plattform Finanzdaten von Regierungen der ganzen Welt mehr als 350 Datensätze, 17 Millionen Finanztransaktionen regelmäßig neue Datensätze 2 JSON API, Visualisierungen 2 ca. Einer pro Woche

8 Where Does My Go? Motivation Entstehung von Probleme von

9 Where Does My Go? Motivation Entstehung von Probleme von

10 Where Does My Go? Motivation Entstehung von Probleme von

11 Offener Haushalt Motivation Entstehung von Probleme von

12 Offener Haushalt Motivation Entstehung von Probleme von

13 Probleme von Entstehung von Probleme von strukturiert (Datenbank) aber für Maschinen schwer verständlich offen aber nicht verlinkt Datensilo: eigenes Format, schwer integrierbar

14 Entstehung von Probleme von Lösung dieser Probleme durch Konvertierung nach RDF Eingliederung in das Semantische Web ermöglicht Integration mit anderen Datensätzen neue Fragestellungen einfacheres Finden und Vergleichen von Datensätzen

15 Linked Open Data cloud Entstehung von Probleme von

16 Linked Open Data cloud Entstehung von Probleme von

17 1 Motivation 2 Entstehung von Probleme von 3 4

18 Motivation

19 Motivation linkedspending.aksw.org Java-Konvertierungsprogramm, Datensatz, Veröffentlichung 50 Millionen Tripel Browsen der Daten über ein OntoWiki, Visualisierung mit CubeViz Abfragen über einen SPARQL Endpunkt

20 Softwaretechnikpraktikum 2014 Qualitätskontrolle der Daten fortlaufende Aktualisierung Verlinkung der Daten mit weiteren Wissensbasen Qualitätssicherung der Links Auswertung von Nutzungsstatistiken des SPARQL Endpunktes und Erstellen einer Kosten-Nutzen-Analyse 3 eigenständige Verbesserungen 3 Kosten für Arbeitszeit und Serverbetrieb, Anzahl erstellter Tripel und deren Nutzungsintensität

21 OntoWiki Motivation performantere und einfach zu konfigurierende Visualisierungen Verbesserung der Performanz auf großen Datenmengen

22 Probleme bei der Konvertierung JSON API, kein bulk download häufige Änderungen Fehler in den Daten Quelldaten benutzen spezielles Modell für statistische Observationen: Data Cube große Datenmengen Performanz ist wichtig gemeinsames Datenmodell aber unterschiedliches Vokabular der Datensets

23 Problemlösungen Motivation Problem JSON API Änderungen Fehler Data-Cube- Modell Performanz unterschiedliches Vokabular Lösung neuentwickeltes Javaprogramm, definieren von JSON path-ausdrücken zwei Schritte: (1) JSON Ressourcen herunterladen (2) JSON zu RDF konvertieren Fehlerschwellwerte definieren Linked Open Vocabulary RDF data cube Caching noch nicht gelöst, braucht mehr Zeit (Kooperation mit Experten, Softwaretechnikpraktikum?)

24 Statistiken zu Total Average Anzahl Datensets 247 Dateigröße (RDF/N-Triples) 10 GB 41 MB Tripel 50 Millionen observations 2.4 Millionen Table : Gesamt- und Durchschnittswerte (gerundet) verfügbar unter 4 RDF dump bietet Zugriff auf gesamtes Datenset SPARQL Endpoint für strukturierte Abfragen OntoWiki-Instance, um Daten zu browsen CubeViz stellt Visualisierung bereit 4 noch in Entwicklung

25 information need 1 all years which have observations in the de-bund dataset from 2020 onwards SPARQL Query s e l e c t d i s t i n c t? d a t e {?o a qb : O b s e r v a t i o n.?o qb : d a t a S e t l s : de bund.?o sdmxd : r e f P e r i o d? d a t e. FILTER ( xsd : date (? date ) >= ˆˆxsd : date ) } 2 spendings of more than 100 billion e s e l e c t {?o l s o : amount? a.?o dbo : c u r r e n c y d b p e d i a : Euro. FILTER ( xsd : i n t e g e r (? a)> 1E11 ˆˆ xsd : i n t e g e r ) } 3 datasets with multiple years s e l e c t?d count (? y ) as? count {?d a qb : DataSet.?d l s o : r e f Y e a r? y. } h a v i n g ( count (? y)>1) 4 sums of amounts for each reference year of the dataset berlin de s e l e c t? y ( sum ( xsd : i n t e g e r (? amount ) ) as?sum ) {?o qb : d a t a S e t l s : b e r l i n d e.?o l s o : r e f Y e a r? y.?o l s o : amount? amount.} 5 datasets with currencies whose inflation rate is greater than 10 % s e l e c t d i s t i n c t?d? c? r {?o qb : d a t a S e t?d.?o dbo : c u r r e n c y? c.? c dbp : i n f l a t i o n R a t e? r. f i l t e r (? r > 10)}

26 1 Motivation 2 Entstehung von Probleme von 3 4

27

28 Interaktiver

29 Interaktiver

30 Import Motivation

31 Import Motivation

32 Offene Haushaltsdaten als PDF

33 Offene Haushaltsdaten als PDF

34 Weitere Informationen Motivation Diese Vorlesung /public.pdf Paper zu Vorlesungen über Semantic Web & RDF -series Blogeintrag auf : becomes Linked Open Data -openspending-becomes-linked-open-data/

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