As part of the DDB use case, two constraint collections were created in the AQinDa project: a “Basic” collection for mandatory quality requirements and a “Nice to have” collection for optional but desirable requirements. The basis for these collections is: a) the requirements list from the DDB’s MQ project, b) the Requirements for DDB Delivery Data, c) the LIDO application profile DDB-LIDO, and d) the “most important” requirements from the Minimum Record Recommendation for Museums and Collections. Additional constraints were added in agreement with the DDB, including those for Europeana sharing, specific requirements regarding data from VG Bild-Kunst, and individual generic checks.
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\nDie Qualität der Daten zu Kulturgütern ist entscheidend für deren Zugänglichkeit und spätere Nutzung. Dies gilt für alle Datenanbieter, insbesondere aber für gemeinsame Plattformen wie die Deutsche Digitale Bibliothek (DDB) und das Graphikportal sowie für die wachsenden Datensammlungen der NFDI-Konsortien, wie beispielsweise NFDI4Culture und Text+.
\nOftmals entsprechen die zu integrierenden Daten nicht den Qualitätsanforderungen der Zielsysteme. Vor der Integration müssen die Daten analysiert und gegebenenfalls angepasst werden. Die Definition der Datenqualität (DQ) erfordert jedoch fundierte Fachkenntnisse, technisches Know-how (z. B. Abfragesprachen) und die Koordination zwischen Domänenexpert*innen, Dateningenieur*innen und Datenmodellspezialist*innen. Infolgedessen sind Domänenexpert*innen oft nicht in der Lage, die Qualitätssicherung selbstständig zu definieren und umzusetzen.
\nDas Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines Workflows, mit dem Domänenexpert*innen unabhängig von ihren technischen Kenntnissen die DQ bewerten können. Das Herzstück bildet Constrainify, eine Open-Source-Webanwendung, die einen agilen, eigenständigen QA-Prozess unterstützt. Sie kann in bestehende Pipelines integriert oder unabhängig verwendet werden.
\nConstrainify ermöglicht es Domänenexpert*innen, Qualitätsanforderungen in kontrollierter natürlicher Sprache zu spezifizieren, wodurch der Bedarf an technischem Wissen minimiert wird. Der Ansatz zur Qualitätsanalyse baut auf den Ergebnissen von KONDA und MQAF (verwendet von Europeana und DDB) auf und wandelt Beschränkungen in natürlicher Sprache in maschinenlesbare Abfragen um.
\nAnwendungsfälle umfassen die Qualitätssicherung von LIDO-Daten für die Integration in die DDB und das Graphikportal sowie TEI-Header-Daten im TextGrid-Repository. Die Evaluierung des Ansatzes ist in die NFDI-Konsortien NFDI4Culture und Text+ eingebettet. Da der Ansatz unabhängig von spezifischen Datenformaten und Technologien ist und somit generisch ist, kann er auf die Datenqualitätssicherung in anderen Domänen angewendet werden.
\nDemo-Instanz: https://aqinda.gwdg.de/
\nScreencast: https://gitlab.gwdg.de/aqinda/constrainify/-/raw/main/img/constrainify_demo.mp4
\nGitLab-Seite zu Constrainify: https://gitlab.gwdg.de/aqinda/constrainify
\nGitHub-Seite zum Quality Pattern Model: https://github.com/Project-KONDA/pattern-based-quality-analysis/
\nProjektseite GWDG: https://gwdg.de/en/projects/aqinda/
\nProjektbeschreibung Gepris: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/521659096
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