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Siehe auch http://inspire-eu-rdf.github.io/inspire-rdf-guidelines/ 

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Neben dem Spatial Data on the Web gewinnen Linked Data-Technologien an Bedeutung. Linked Data funktioniert nach dem Prinzip, Daten in sogenannten Tripeln zu beschreiben und miteinander zu verknüpfen. Ein Tripel ist eine Aussage aus den drei Elementen Subjekt, Prädikat, Objekt, zum Beispiel Fluss – ist ein – Gewässer. Jedes dieser Elemente wird über einen persistenten, dereferenzierbaren Uniform Resource Identifier (URI) identifiziert. Dadurch entsteht ein Netz an Begriffen und Daten inklusive ihrer logischen Beziehungen, welches durch den Computer interpretiert werden kann. Linked Data bedient sich strukturierter Daten, die mit anderen Daten verknüpft und durch semantische Abfragen gut nutzbar sind. Da Standard-Webtechnologien wie HTTP, RDF und URIs verwendet werden, können sie nicht nur von Menschen gelesen, sondern durch die Ergänzung weiterer Informationen auch automatisch von Computern verarbeitet werden.

Die Nutzung von Ontologien spielt eine entscheidende Rolle bei der semantischen Datenmodellierung im Kontext von Linked Data und Spatial Data on the Web. Ontologien sind formale Darstellungen von Wissen, die die Beziehungen zwischen verschiedenen Konzepten und Entitäten beschreiben. Sie ermöglichen eine einheitliche und präzise Definition von Begriffen und deren Beziehungen, was die semantische Interoperabilität zwischen verschiedenen Datenquellen und Anwendungen fördert. Durch die Verwendung von Ontologien können Geodateninfrastrukturen ihre Daten in einem gemeinsamen semantischen Rahmen beschreiben, was die Integration und den Austausch von geografischen Informationen erheblich erleichtert. Ontologien ermöglichen es, komplexere semantische Abfragen und Analysen durchzuführen, da sie eine tiefere semantische Struktur in den Daten schaffen. Dies führt zu einer verbesserten Nutzbarkeit und Interoperabilität von geografischen Daten im Rahmen von räumlichen Webanwendungen und -diensten. Mit Linked Data wird das Internet zu einer globalen Datenbank.

Tim Berners-Lee hat Linked Data-Prinzipien konkretisiert und in einer 5-stufigen Skala die Qualität beschrieben (5*Open Data). Die W3C Interest Group "Spatial Data on the Web" sieht den eigenen Lösungsansatz zu Linked Data durch das alternative 5-Sterne-Schema von Erik Wilde besser beschrieben.

Tim Berners-Lee hat ein 5-Sterne-Modell für Linked Open Data entwickelt, das die Qualität und Nutzbarkeit von Daten bewertet. Die Kriterien für die Sterne sind wie folgt:

1. Stern: Der Datensatz ist im Internet verfügbar, idealerweise in einem offenen Format wie CSV oder Excel.

2. Sterne: Der Datensatz ist nicht nur verfügbar, sondern auch maschinenlesbar, was bedeutet, dass er strukturierte Daten im XML- oder JSON-Format enthält.

3. Sterne: Neben der Verfügbarkeit und Maschinenlesbarkeit ist der Datensatz mit URIs verknüpft, um die Daten durch Hyperlinks in einen Kontext zu setzen.

4. Sterne: Der Datensatz erfüllt alle vorherigen Kriterien und ist mit RDF (Resource Description Framework) verknüpft, um die semantische Interoperabilität zu fördern.

5. Sterne: Der Datensatz erfüllt alle vorherigen Kriterien und ermöglicht die Nutzung von SPARQL-Abfragen, um gezielte semantische Abfragen über die Daten durchzuführen.

Diese Ansätze können auf GDI-DE und das INSPIRE-Framework übertragen werden, um die Nutzbarkeit von geografischen Daten zu verbessern. Ein Datensatz mit 3 Sternen in diesem Kontext würde bedeuten, dass er nicht nur verfügbar ist, sondern auch maschinenlesbar und mit URIs verknüpft ist. Ein Datensatz mit 5 Sternen in diesem Kontext würde darüber hinaus die semantische Interoperabilität durch RDF fördern und die Nutzung von SPARQL-Abfragen ermöglichen, um gezielte semantische Abfragen über Geodaten durchzuführen. Dies würde die Integration und Interoperabilität von Geodaten in verschiedenen Anwendungen und Plattformen verbessern.

7.4 Plattformen und Datenräume (Alle)

Die Weiterentwicklung der Rahmenbedingungen der GDI-DE in Bezug auf Plattformen und Datenräume ist von entscheidender Bedeutung, um die Nutzung und Verwaltung von Geodaten weiter zu optimieren. Plattformen in der GDI-DE, wie das Geoportal.de oder dem Geodatenkatalog.de, können als Nationale Technische Komponenten angesehen werden, die es ermöglichen, Metdaten und Geodaten effizient zu speichern, zu verwalten und zu teilen. Diese Plattformen sollten interoperabel und datenraumübergreifend sein, um eine nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen zu gewährleisten. Zukünftige Entwicklungen in diesem Bereich könnten die Einführung moderner Technologien wie Cloud-Computing und Big Data-Analysen umfassen, um große Mengen von Geodaten effizient zu verarbeiten und zu analysieren.

Die zukünftige Bedeutung von Datenräumen für Geodaten liegt in ihrer Rolle als kollaborative Umgebungen, in denen verschiedene Akteure, einschließlich Behörden, Unternehmen und Bürger, auf Geodaten zugreifen, diese teilen und gemeinsam daran arbeiten können. Datenräume ermöglichen eine flexiblere und dezentrale Datennutzung, wodurch die Geodateninfrastruktur noch stärker in den Alltag integriert werden kann. Dies trägt dazu bei, bessere Entscheidungsgrundlagen für eine Vielzahl von Anwendungen, von städtischer Planung bis hin zu Umweltmanagement, zu schaffen. Datenräume ermöglichen auch die Zusammenführung von heterogenen Geodaten aus verschiedenen Quellen und eröffnen die Möglichkeit, semantische Modelle und Ontologien zu verwenden, um die Bedeutung von Daten zu erfassen und zu interpretieren. Dies fördert die semantische Interoperabilität und erleichtert die Entwicklung von Anwendungen, die auf Geodaten basieren. Die Nutzung von Datenräumen bietet außerdem die Möglichkeit, neue Formen der Beteiligung und Transparenz zu schaffen, da Bürger und Interessengruppen aktiv an der Erstellung und Nutzung von Geodaten teilnehmen können.

Insgesamt werden Datenräume eine Schlüsselrolle in der zukünftigen Entwicklung der GDI-DE spielen, da sie die Grundlage für die verbesserte Integration, Verwaltung und Nutzung von Geodaten bilden. Als eine föderale Initiative in Deutschland, verfolgt die GDI-DE das Ziel, eine einheitliche Infrastruktur für Geodaten auf nationaler Ebene zu etablieren. Sie dient nicht nur als nationale Geodaten-Plattform, sondern auch als entscheidender Treiber für die verbesserte Integration, effiziente Verwaltung und optimale Nutzung von Geodaten. In einer zunehmend vernetzten und datengetriebenen Welt wird die GDI-DE somit zur Grundlage für die Koordination und Kooperation zwischen dem Bund, den Bundesländern und den Kommunen, wodurch die Geodatenressourcen in Deutschland in umfassendem Maße nutzbar gemacht werden.

8 Kooperation mit Normungs- und Standardisierungsgremien

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