Im Leitfaden: 4.3.2 Optimierungskonzepte
Linked Data ist ein Konzept im Bereich des Semantic Web, das darauf abzielt, strukturierte Daten im Internet miteinander zu verknüpfen und dadurch besser verständlich und nutzbar zu machen. Die grundlegende Idee besteht darin, Daten nicht isoliert zu betrachten, sondern in Beziehung zueinander zu setzen, um so semantische Zusammenhänge zu schaffen. Dies ermöglicht eine effizientere Informationsnutzung und Integration verschiedener Datensätze.
Linked Data basiert auf vier grundlegenden Prinzipien:
Einheitliche Ressourcenidentifikation (Uniform Resource Identifier - URI): Jede Ressource, sei es eine Person, ein Ort oder ein Konzept, wird durch einen eindeutigen URI identifiziert. Dieser eindeutige Identifier ermöglicht es, auf die Ressource zu verweisen und sie von anderen zu unterscheiden.
Verwendung von HTTP-URIs: Die Verwendung von HTTP-URIs als Identifikatoren ermöglicht nicht nur die weltweite Eindeutigkeit, sondern erlaubt auch den Zugriff auf weitere Informationen über die Ressource über das World Wide Web.
Verknüpfung von Ressourcen: Die Verknüpfung von Ressourcen erfolgt durch die Angabe von Links zwischen den URIs. Diese Links repräsentieren semantische Beziehungen und ermöglichen es, Daten kontextbezogen zu interpretieren.
Verwendung von RDF (Resource Description Framework): RDF ist ein Datenmodell, das es ermöglicht, Aussagen über Ressourcen in Form von Tripeln (Subjekt, Prädikat, Objekt) zu machen. RDF bildet die Grundlage für die semantische Struktur von Linked Data.
Linked Data wird überwiegend angewendet, um Informationen im Internet besser zu vernetzen und so einen umfassenden Wissensgraphen zu schaffen. Es findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Wissensmanagement, Open Data, Forschung und in der Verknüpfung von verschiedenen Datensätzen.
Im Kontext des kommunalen Asset Information Management von Infrastrukturnetzwerken kann Linked Data dazu beitragen, die Ressourceneffizienz zu steigern, indem es eine ganzheitliche und vernetzte Sicht auf die städtische Infrastruktur ermöglicht. Hier sind einige konkrete Anwendungen:
Intelligente Verknüpfung von Infrastrukturdaten: Durch die Verknüpfung von verschiedenen Datensätzen, z.B. zu Straßen, Wasserversorgung, Abwassersystemen und Energieversorgung, können städtische Planer und Betreiber einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Elemente des Infrastrukturnetzwerks erhalten.
Effizientes Asset Management: Linked Data ermöglicht die Verbindung von Asset-Informationen mit relevanten Kontextdaten, wie beispielsweise Umweltparametern oder Verkehrsbelastung. Dies erleichtert eine präzise Bewertung des Zustands von Infrastrukturelementen und optimiert das Asset Management.
Echtzeitdatenintegration: Durch die Verknüpfung von Echtzeitdaten aus IoT-Geräten, Sensoren und anderen Quellen können städtische Planer schneller auf aktuelle Entwicklungen reagieren. Dies ist insbesondere für die dynamische Steuerung von Ressourcen in Echtzeit von Bedeutung.
Stärkung der Bürgerbeteiligung: Durch die Veröffentlichung von relevanten Infrastrukturdaten im Linked Data-Format können Städte Bürgerinnen und Bürger in die Planungs- und Entscheidungsprozesse einbinden. Dies fördert Transparenz und ermöglicht eine partizipative Stadtentwicklung.
Insgesamt trägt Linked Data im kommunalen Asset Information Management dazu bei, die Effizienz von Ressourcennutzung und Infrastrukturmanagement zu steigern, indem es eine vernetzte und semantisch reiche Datenbasis schafft. Dies ermöglicht eine präzisere Analyse, eine effektivere Planung und eine verbesserte Entscheidungsfindung im Kontext städtischer Infrastrukturnetzwerke.
Verknüpfung zu Optimierungsverfahren und -dienste
