Informationssysteme Wissensmanagement für Umweltdaten

Standardisierte Informationssysteme sind nicht mehr nur auf Daten und Dokumente ausgerichtet, sondern bilden Bedeutungen und Sinnzusammenhänge der jeweiligen Inhalte flexibel ab – ähneln also den Ansätzen des Semantic Web. Wie diese helfen können, die Datenflut in der Umweltanalytik zu strukturieren, lesen Sie in diesem Beitrag.

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Die Arbeitswelt ist im Wandel. Immer deutlicher verschiebt sich der Fokus von einer industriell geprägten Gesellschaft zu einer Informations- und Wissensgesellschaft. Unternehmen, die wettbewerbsfähig sein und bleiben wollen, müssen sich auf diesen Wandel einstellen und dem Verlust der Ressource Wissen durch innovatives Wissensmanagement entgegentreten. Denn diese wertvolle Ressource ist immer an Personen gebunden. Gleichwohl ist das Wissen von Mitarbeitern nur bedingt sicher: Sie können krank oder von Wettbewerbern abgeworben werden, in Ruhestand gehen, sie fahren in Urlaub oder vergessen schlicht und einfach etwas. Zur Sicherung der Ressource Wissen wurde mittlerweile eine Reihe von Technologien entwickelt, die einzelnen Nutzern die Erfassung individueller Wissensbestände ermöglicht.

Die 2008 in der Bioregion Stern gegründete Nexxor GmbH bietet dazu – insbesondere für die Life Science- und Pharma-Branche – Softwaresysteme zur Verwaltung wissensintensiver Daten und zur Bearbeitung komplexer Aufgaben auf der Basis ihrer Topicworks-Plattform an. Die drei Firmengründer Dr. Gerhard Weber, Ralf Eilbracht und Stefan Kesberg haben sich auf wissensorientierte Informationssysteme spezialisiert, deren Technologiekern Topic-Maps, eine Familie von ISO-Standards, ist. Das System soll beispielsweise bei klinischen Studien, Wirkstoffsammlungen oder Arzneimittelauskunftssystemen Anwendung finden.

Softwaresysteme basieren auf dem Semantic Web

Im Unterschied zu herkömmlichen datenorientierten Systemen, die Sinngehalt und Stellenwert der gespeicherten Inhalte nicht kennen, bietet die wissensorientierte Technologie von Nexxor durch die Verwendung von Wissensmodellen eine flexible Abbildung gespeicherter Inhalte mit exakter Bedeutung sowie Inhaltszugänge über Bedeutungen und Sinnzusammenhänge. Die Softwaresysteme ähneln also den Ansätzen des Semantic Web und basieren ebenfalls auf semantischen Standards. „Unsere Anwendungen fokussieren die Aussagegegenstände , sie machen klar, wovon eigentlich die Rede ist“, erklärt Dr. Gerhard Weber. „Wenn wir beispielsweise eine Aussage über ein Protein machen, dann machen wir klar, über welches Protein wir reden und dass wir überhaupt über ein Protein reden.“ Damit will das Unternehmen zwar hauptsächlich Menschen als Nutzer ansprechen; aber auch jedes technische System, das auf Inhalte zugreift, wird deren Bedeutung identifizieren und verarbeiten können.

Dreischichtmodell mit neuartiger Modellierung

Die wissensorientierten Systeme bestehen zwar ebenso wie herkömmliche Systeme aus drei Schichten wie Datenmodell, Datenbank und Benutzungsschnittstelle. Sie sind jedoch dank einer neuartigen Modellierung von Informationsstrukturen, eines einheitlichen Datenmodells und adaptiver Benutzungsoberflächen weitaus flexibler. Für verschiedene Anwendungen wird nur ein einziges Topic-Maps-Datenmodell verwendet, das es ermöglicht, unterschiedliche logische Strukturen mithilfe unterschiedlicher Inhalte abzubilden. Somit muss bei einer Änderung an logischen Informationsstrukturen das Datenmodell nicht umgeschrieben werden, sondern es passt sich adaptiv über eine Änderung der Inhalte an. Weil die physikalischen Speicherstrukturen der Datenbank für verschiedene Anwendungen identisch sind, kann auch ein beträchtlicher Teil der Benutzungsoberfläche über ein generisches Frontend realisiert werden.

Wesentliche Elemente der eigentlichen Benutzungsoberfläche werden automatisch aus den Inhalten der Speicherschicht generiert. Somit reagiert auch die Systemoberfläche adaptiv auf Änderungen von Inhalten. Darüber hinaus wird durch die Verwendung des standardisierten Datenmodells eine Zusammenführung von Inhalten aus verschiedenen Systemen wesentlich erleichtert. So wäre es beispielsweise problemlos möglich, Daten unterschiedlicher klinischer Studien oder aus Wirkstoffsammlungen durch einen Mausklick miteinander zu kombinieren – vorausgesetzt, die bereits vorhandenen Daten wurden auf ein Topic-Maps-Datenmodell abgebildet.

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