Seminar Stardog Data Quality, Reasoning und Regelwerke

Dieses Seminar behandelt die semantische Absicherung von Stardog-Lösungen. Im Zentrum stehen RDFS- und OWL-Reasoning, fachliche Regeln, Datenqualitätsanforderungen und deren technische Umsetzung mit SHACL und Integrity Constraint Validation. Es geht darum, implizites Wissen nutzbar zu machen, Inkonsistenzen früh zu erkennen und Qualitätsregeln so zu formulieren, dass Modelle und Daten im laufenden Betrieb belastbar bleiben.

Neben den formalen Grundlagen werden praxisrelevante Entwurfsfragen vertieft: Welche Regeln gehören in die Ontologie, welche in SHACL, wann werden benutzerdefinierte Regeln benötigt und wie lassen sich unerwartete Inferenz- oder Validierungsergebnisse erklären? Das Seminar ist besonders wertvoll für Teams, die Stardog nicht nur als Ablage, sondern als semantisch arbeitende Wissensplattform verstehen.

Inhalte im Überblick

• Grundlagen des logischen Reasoning in Stardog
• Arbeiten mit RDFS- und OWL-Konstrukten im Projektkontext
• Trennung von explizitem und implizitem Wissen
• SHACL-Modelle für Datenqualitätsregeln und Governance-Anforderungen
• Integrity Constraint Validation und der Umgang mit Validierungsberichten
• Benutzerdefinierte Regeln für domänenspezifische Fachlogik
• Erklären und Debuggen von Inferenz- und Konsistenzproblemen
• Zusammenspiel von Querying, Mapping, Reasoning und Validierung

Zielgruppe

Knowledge-Graph-Engineers, Ontologie-Modellierer, Data-Governance-Teams, Entwickler und Architekten.

Voraussetzungen

Grundlagenwissen zu Stardog und sichere SPARQL-Grundkenntnisse sind empfehlenswert.

Schwerpunkte in der Praxis

In den Übungen werden Regeln und Validierungsmodelle auf reale Datenmuster angewendet, analysiert und schrittweise verbessert.