Auch ausserhalb der weltweiten Semantic Web Community, die momentan im Kern ca. 8.000 Mitglieder zählt, lässt sich ein zunehmendes Interesse an semantischen Technologien erkennen: Während Semantische Suche auf der einen Seite immer weitere Kreise zieht, steigt die Nachfrage nach “Linked Data“.

Während ich der Frage, warum “die Suche im Intranet nicht wie im Web funktioniert” und welche Rolle dabei semantische Technologien spielen, bereits auf diesem Blog nachgegangen bin, möchte ich nun zwei Argumente einbringen, warum das Semantic Web für Enterprise 2.0 Projekte von Bedeutung ist.

Basis der Überlegung bildet der Umstand, dass immer größere, großteils qualitativ hochwertige Datenbestände in interoperablen Formaten wie RDF verfügbar sind, und zwar auf Basis des vom W3C standardisierten Semantic Web Stacks. Diese Sammlung von untereinander verlinkten Semantic Web Daten, die in Summe quasi eine globale, verteilte Datenbank bildet, beherbergt derzeit rund 5 Milliarden Fakten. Als Beispiele sollen vier prominente Vertreter der so genannten Linked Open Data Cloud (LOD Cloud, siehe Fig. 1) aufgezählt werden:

• Geonames: Eine der größten Datenbanken geographischer Entitäten wie Länder, Orte, Berge, Flüsse etc.
• DBpedia: Die Semantic Web Version der Wikipedia, die Fakten über nahezu alles, was zum “Weltwissen” zu zählen ist, beherbergt
• Gene Ontology: Dieses Datenset hat großes geleistet, als es um die Vereinheitlichung des Vokabulars in den Biowissenschaften ging
• MusicBrainz: Daten über mehr als 500.000 Musiker und nahezu 10 Millionen Liedern

Fig. 1 Linked Open Data Cloud (LOD Cloud)

Was können Enterprise 2.0 Architekten aus der Linked Data Initiative lernen und konkret ableiten?

1. Semantic Web Technologien haben sich als robuste, skalierbare Technologien erwiesen, die in Enterprise 2.0 Projekten als Datenintegrations-Technologien dienen können: Konkret können Metadata-Stores oder kann Master Data Management auf Basis von Semantic Web Technologien mit z.T. deutlich geringeren Kosten realisiert werden als mit traditionellen Methoden der konzeptuellen Beschreibung von Wissensräumen und der Datenintegration. Methoden der Datenmodellierung, des Daten-Mappings und Techniken zur Abfrage über verteilte Datenquellen auf Basis des Semantic Web bieten große Flexibilität und Möglichkeiten zur Erweiterung und Adaption bestehender Anwendungen zu Kosten, wie dies mit traditionellen Techniken der Datenintegration nicht möglich wäre. Als Beispiel hierfür sei das Projekt Libris genannt, in dem Datenbestände und Kataloge unzähliger Bibliotheken in Schweden auf Basis von Semantic Web Technologien integriert wurden.
2. Die Anreicherung von betriebsinternen Informationsbeständen um Daten aus der LOD Cloud mit Hilfe von Mash-Ups kann Anwendungen wie Enterprise Search oder Business Intelligence aufwerten: Enterprise 2.0 Komponenten, u.a. Enterprise Search Engines, können neben betriebsinternen Informationen und Dokumenten aus dem traditionellen Web 1.0 Daten aus dem Semantic Web konsumieren. Aufgrund interoperabler Formate wie RDF ist dies mit verhältnismäßig geringen Kosten zu realisieren. Der Mehrwert für den Endnutzer bzw. für den Wissensarbeiter ergibt sich daraus, dass integrierte Sichten über z.B. Märkte, Produkte, Personen, Projekte oder Konkurrenten in Form von “Dossiers” automatisch erstellt werden können. Semantische Suchdienste wie Silobreaker zeigen dies im Web bereits vor.

Conclusio: Das Semantic Web ist da und es kann genutzt werden. Immer mehr Institutionen aus den Bereichen Bibliothekswesen, Medien oder Öffentliche Verwaltung generieren Daten im Semantic Web. Unternehmen aus der Privatwirtschaft entwickeln zunehmendes Interesse daran, diese Informationen zu nutzen und mit eigenen Quellen zu vernetzen, um präzisere Entscheidungsgrundlagen für die tägliche Wissensarbeit bereitstellen zu können.

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