Sammlung und Dokumentation bestehender Datenmodelle
Zu Beginn des Projekts werden die bestehenden WissKI-Instanzen eines Fachbereichs systematisch ausgewertet. Dabei werden Anwendungsontologien, Datenmodelle, deren Dokumentationen sowie die jeweiligen Systemkonfigurationen gesammelt und im WissKI-Store abgelegt. Die Dokumentation umfasst nicht nur technische Details, sondern auch Metadaten wie Projektname, Fachbereich und Schlagworte, um eine spätere Suche und Einordnung zu erleichtern. Ziel ist es, einen transparenten Zugang zu den bereits entwickelten Datenmodellen und Ontologien zu schaffen und die Grundlage für die weitere Arbeit zu legen.
Bildung von Fachgruppen und Einbindung der Community
Parallel zur Sammlung der Datenmodelle werden erfahrene Projektleiter*innen und Datenkurator*innen kontaktiert, um Fachgruppen zu bilden. Diese Gruppen bringen ihre Expertise ein, formulieren die grundlegenden Anforderungen an die Fach-WissKIs und testen die Systeme später auf ihre Praxistauglichkeit. Die enge Einbindung der Fachcommunity ist ein zentraler Bestandteil des Projekts, um sicherzustellen, dass die entwickelten Systeme den tatsächlichen Bedürfnissen der Nutzer*innen entsprechen.
Entwicklung der technischen Basis mit Containervirtualisierung
Im nächsten Schritt wird die technische Infrastruktur geschaffen. In Zusammenarbeit mit den Entwickler*innen der WissKI Cloud und WissKI Distillery werden Container-Images für Drupal, Datenbank, Triplestore und Suchserver entwickelt. Diese Basisumgebung enthält zunächst nur die notwendigen Laufzeitumgebungen und wird später um die spezifischen Datenmodelle und Module der jeweiligen Fachrichtungen ergänzt.
Vorbereitung und Durchführung von Workshops
Nach Abschluss der ersten drei Arbeitspakete wird ein Workshop für die Fachgutachter*innen vorbereitet. Ziel ist es, alle Beteiligten auf einen gemeinsamen Wissensstand zu bringen, insbesondere im Hinblick auf Containervirtualisierung, WissKI und die Qualitätsmerkmale datenintensiver Projekte. So wird sichergestellt, dass die Begutachtung der Fach-WissKIs auf einer fundierten und einheitlichen Basis erfolgt.
Synthese und Implementierung der Fach-WissKIs
Im Kern des Projekts steht die inhaltliche Synthese: Die gesammelten Anwendungsontologien und Datenmodelle werden miteinander verglichen und zu einem gemeinsamen, fachlich abgestimmten Synthese-Modell zusammengeführt. Dabei wird besonders darauf geachtet, nur tatsächlich genutzte Entitäten und Felder zu übernehmen, um die Modelle möglichst schlank und praxisnah zu halten. Mithilfe von Statistik-Modulen und SPARQL-Abfragen werden wenig genutzte oder überflüssige Elemente identifiziert und entfernt. Die so entstandenen Synthese-Modelle werden in die technische Infrastruktur integriert und als Docker-Images samt Kompositionsskripten veröffentlicht. Die Systeme werden dann von den Fachgruppen getestet, die ihre Rückmeldungen in einem strukturierten Review-Prozess einbringen. Dieser Prozess wird so oft wiederholt, bis die Fach-WissKIs den Anforderungen der jeweiligen Community entsprechen.
Veröffentlichung, Feedback und nachhaltige Weiterentwicklung
Nach Abschluss der Test- und Review-Phasen wird für jede Fachrichtung ein offizielles Release erstellt. Die Reihenfolge der Bearbeitung richtet sich nach der Verfügbarkeit von Datenmodellen und der Bedeutung für die Zielgruppen. Gegen Ende des ersten Projektjahres wird ein weiterer Workshop organisiert, in dem die Fachgruppen ihre Erfahrungen austauschen und die Bewertungsgrundlagen diskutieren. Dieser Austausch soll nicht nur die Qualität der Fach-WissKIs weiter verbessern, sondern auch die Grundlage für eine nachhaltige Weiterentwicklung nach Projektende legen.
Open Access und Community-getriebene Zukunft
Alle Ergebnisse des Projekts – von den Datenmodellen über die Docker-Umgebungen bis hin zur Dokumentation – werden open access bereitgestellt. Damit wird eine Nachnutzung, beispielsweise für andere Softwareumgebungen oder in Form von Migrationen in WikiBase, erleichtert. Auch nach Abschluss der Projektlaufzeit ist eine kontinuierliche Weiterentwicklung durch die Community vorgesehen, etwa im Rahmen von Barcamps oder anderen Austauschformaten. So soll die Nachhaltigkeit und Weiterverbreitung der entwickelten Lösungen langfristig gesichert werden.