Titel
Kennisgrafen voor data integratie (Onderzoek)
Abstract
Data integratie refereert naar het probleem waarbij men een veelvoud aan heterogene databronnen op een uniforme manier wil ontsluiten en ondervragen. De focus in data integratie is recentelijk verschoven van een traditionele gesloten omgeving (veelal toegepast in een bedrijfscontext met een beperkt aantal gegevensbronnen) naar een open omgeving. In een open omgeving zijn databronnen heterogener in formaat en oorsprong dan in een gesloten omgeving; worden er frequent nieuwe bronnen toegevoegd en stijgt de hoeveelheid gegevens die ze bevatten enorm. Kennisgrafen vormen in deze context zowel een datamodel om flexibel geïntegreerde data in op te slaan, als een hulp bij het data integratie proces. Kennisgrafen laten het machines immers toe om de inhoud van data te begrijpen, en deze inhoud uitvoerbaar te maken. De constructie, het onderhoud, en het gebruik van kennisgrafen is een inherent multidisciplinaire aangelegenheid dat raakvlakken heeft met gegevensbanken, kennisrepresentatie, programmeertalen en gedistribueerde systemen. Met deze wetenschappelijke onderzoeksgemeenschap beogen we verschillende doelstellingen. (i) Het ondersteunen en aanmoedigen van bestaande en nieuwe samenwerkingsverbanden in deze onderzoeksvelden. (ii) Het verbinden van de traditionele manier tot data integratie met open data integratie gebruik makende van kennisgrafen, alsook met inzichten uit onderzoek naar programmeertalen en gedistribueerde systemen. (iii) Het ondersteunen en aanmoedigen van samenwerkingen in basisonderzoek omtrent methodes, software en technieken voor data integratie met kennisgrafen. (iv) Het verstevigen van internationale financiering voor onderzoek naar kennisgrafen voor data integratie.
Periode
01 januari 2022 - 31 december 2026