Corporate Semantic Web Xinnovations Workshop "Corporate Semantic Web" Berlin, 23. September 2008 Prof. Dr. Adrian Paschke Arbeitsgruppe Corporate Semantic Web Freie Universität Berlin 1
2 Prof. Dr. Adrian Paschke, 31 Jahre Geboren 1976 in Bühl Aufgewachsen in München Studiert Doktorarbeit an TUM, München (Dr. rer. nat.) Forscher am NRC, Kanada 2006/2007 Forscher am Biotec Center Dresden 2007/2008 Direktor RuleML Inc. seit 2007 Research Director CITT GmbH Volkswirtschaft an der LMU, München Wirtschaftsinformatik an der FAU Erlangen / Nürnberg Professor für Corporate Semantic Web an Freie Universität Berlin seit September 2008 Biotec
Das heutige World Wide Web 1.0 Web Inhalte sind typischerweise für die Benutzung durch Menschen konzipiert Automatisch generierte Webinhalte aus z.b. Datenbanken werden ohne Semantik und ihre ursprüngliche Struktur präsentiert Fehlende Unterstützung für automatische Bearbeitung durch Tools Hauptsächlich nur Schlüsselwort-basierte Suchmaschienen 3
Semantic Web 2.0 "The Semantic Web is an extension of the current web in which information is given welldefined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation." Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila, The Semantic Web Make the Web understandable for machines 4 Prinzipien (Semantic Web Stack 2003) Die Entwicklung erfolg in Schichten jede Schicht baut auf der andern auf Abwärtskompatibilität Nach oben: Teilweises Verstehen
W3C Semantic Web Architektur 4. Software Agents and Web-based Services Rule Responder, FIPA, Semantic Web Services, 3. Logic and Inference e.g. Logic Programming Rule/Inference Engines, 2. Ontologies RDFS, OWL Lite DL Full 1. Explicit Meta-data vcard, PICS, Dublin Core, RDF, IEEE LOM (Learning Objects Metadata), Micro Formats, FOAF, SIOC Aktueller W3C Semantic Web Stack 5
Zunehmende Akzeptanz in der Industrie Semantic Web Tool Anbieten, z.b.: Adobe, Oracle, IBM, HP, Software AG, GE, Northrop Gruman, Altova, Microsoft, Dow Jones, Nutzer, z.b.: Novartis, Boeing, Pfizer, Telefónica, Aktive Teilnehmer in W3C Semantic Web Gruppen, z.b: ILOG, HP, RuleML, Agfa, SRI International, Fair Isaac Corp., Oracle, Boeing, IBM, Chevron, Siemens, Nokia, Pfizer, Sun, Eli Lilly, 6
Semantic Web Werkzeuge 7 Middleware Rule Responder, IODT, Open Anzo, DartGrid Ontology Works, Ontoprise Profium Semantic Information Router Software AG s EII Thetus Publisher, Asio, SDS Semantic Web Browsers Disco, Tabulator, Zitgist, OpenLink Viewer Development Tools SemanticWorks, Protégé Jena, Redland, RDFLib, RAP Sesame, SWI-Prolog, Prova Rule Manager TopBraid Composer DOME Semantic Wiki systems Semantic Media Wiki, Platypus, Visual knowledge Triple Stores RDFStore, AllegroGraph, Tucana RDF Gateway, Mulgara, SPASQL Jena s SDB, D2R Server, SOR Virtuoso, Oracle11g Sesame, OWLIM, Tallis Platform Reasoners / Rule Engines Prova, Pellet, RacerPro, KAON2, FaCT++ Ontobroker, Ontotext SHER, Oracle 11g, AllegroGraph Converters flickurl, TopBraid Composer GRDDL, Triplr, jpeg2rdf Search Engines Falcon, Sindice, Swoogle
Anwendungsgebiete Semantic-enriched Search Content management Knowledge management Business intelligence Collaborative user interfaces Employee Sensor-based services Management Linking virtual communities Grid infrastructure Article Multimedia data management Database Semantic Web Services Collaborative Agents (z.b. Rule Responder)... Beispiel Industrielle RDF Hubs Customer RDF Hub Order Management CRM Warehouse 8
9 Herausforderungen
1. Informationsgewinnung / Suche Iterative Suche durch Benutzer Vorteil: niedrige Einstiegskosten Herausforderung: Anfragestrategie Textkörper Faktenbasiert Vorteil: Verarbeitung Unstrukturierte Daten Herausforderung: Valide Anfrage Hintergrundwissen während Suche verwendete Vorteil: erfasst alle verborgenen Antworten Herausforderung: Ontology Design 10
11 2. (Automatische) Wissensgenerierung: Ontology / Rules Learning
12 3. Weisheit: Kollaborative Intelligente Agenten in (Virtuelle) Organisation
Einordnung des Corporate Semantic Web Realisierung von Wert im Public Semantic Web im industriellen Maßstab (ab 2015) Wirtschaftsorientierte Realisierung des Corporate Semantic Web (ab 2008) Grundlagenlegung des Semantic Web durch Forschungsinvestitionen (seit 1998) 13
Forschungsbereich 1 Corporate Semantic Search Personalisierte und kontextabhängige Suche Suche über nicht-semantische Daten Suche in multimedialen Daten 14
Forschungsbereich 2 Corporate Semantic Collaboration Gemeinsames Erschließen, Erzeugung und Nutzen von Wissen Dynamischer Zugriff auf verteiltes Wissen 15
Forschungsbereich 3 Corporate Ontology Engineering Erfassen und individuelles Nutzen von Expertenwissen Kostenmodelle für Erstellung von Ontologien im Unternehmenskontext 16
Vorhersagen Public Semantic Web 17 Based on: Finding and Exploiting Value in Semantic Web Technologies on the Web, Gartner Research Report, May 2007
Vision: Ubiquitous Pragmatic Web 4.0 Information Connections 18 Syntactic Web Desktop Windows PCs P2P Groupware Semantic Web FTP Monolithic Systems Era -1990 Desktop Computing File Servers RDF Publish & Subscribe Semantic Desktop Online Marketplaces / Auctions Search Engines Pragmatic Web ASP Grid Javascript Web Sites SPARQL Knowledge Bases World Wide Web 1.0 1990 2000 Connects Information Java Enterprise BBS IRC HTML Portals Email MacOS Gopher SQL Semantic email SGML RSS ATOM XML Mash-ups AI OWL SOAP Smart Business Markets Personal Pragmatic Agent Ecosystems Next Generation Media Dynamic Enterprise Service Networks Personal Assistants Semantic Web 2.0 2000 2010 Connects Knowledge Databases Web of Things & Social Web 3.0 2006 2010 Flash VR / VRML- Multi-user Gaming Ubiquitous Pragmatic Web 4.0 2010 2020 Connects People and Things AJAX RuleML Connects Intelligent Agents RFID Portals Ontologies CEP WIKIs Semantic Blog Conferencing Ubiquitous Next Generation Agents and Social Connections Ubiquitous autonomic Services and Things On Demand Services
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