Wissensmanagement

Metadaten, also Daten über Daten, werden benutzt um Datenobjekte zu beschreiben, z.B. die Felder Autor, Titel, Erscheinungsjahr bei einem Textobjekt. Problematische Metadaten sind Schlagworte, da es schwierig ist sie einheitlich zu verwenden (z.B. "PKW" oder "Auto"). Die Lösung dieses Problems sind sogenannte "kontrollierte Vokabulare", in denen die verwendeten Begriffe vorgeschrieben werden. Es lassen sich drei verschiedene solcher Begriffssysteme anhand der Anzahl ihrer Beziehungsarten unterscheiden:

• Klassifikationssysteme:
  eine Beziehungsart: Oberklasse - Unterklasse
• Thesaurus:
  begrenzte Anzahl von Beziehungsarten, z.B.: Synonyme (gleichbedeutende Begriffe), Antonyme (gegensätzliche Begriffe), Oberklasse - Unterklasse
• Ontologie:
  Unbegrenzte Anzahl von Beziehungsarten, z.B.: Teil - Ganzes Beziehung, Verwandtschaftsbeziehungen, etc.

DAASI International hat ein Datenmodell erstellt, mit Hilfe dessen man Ontologien in Verzeichnisdiensten abbilden kann, so dass alle Vorteile dieser Technologie, wie Authentifizierung, Zugriffskontrolle, Verteilung im Netz etc., genutzt werden können. Schnittstellen zu vorhandenen Ontologie-Definitionen (z.B. in RDF) sowie zu verschiedenen Abfrage-Sprachen (z.B. RQL) können implementiert werden. Auf dieser Grundlage lassen sich folgende Wissensmanagement-Lösungen individuell entwickeln:

• Content Management Systeme
• E-Learning Systeme
• intelligente Agentenprogramme, die Daten von Portalen via Web Services (SOAP, WSDL) beziehen
• Erschließung von elektronischen Vorlesungsverzeichnissen

• LDAP (Lightweight Directory Access Protocol)
• CIM (Common Information Model)
• RDF (Resource Description Format)
• verschiedene XML-Technologien (eXtended Markup Language)
• Topic Maps