Ontologieorientierte

Ontologieorientierte Ansätze beziehen sich auf die Nutzung formaler Ontologien zur Strukturierung von Wissen, Daten und Prozessen. Eine Ontologie definiert Begriffe (Konzepte), deren Eigenschaften und die Beziehungen zwischen ihnen sowie Regeln oder Einschränkungen, die eine konsistente Interpretation ermöglichen. Ziel ist es, einen gemeinsamen, expliziten Bezugsrahmen zu schaffen, der die Verständigung zwischen Menschen und Computersystemen erleichtert.

In der Praxis finden ontologieorientierte Ansätze vor allem in der Wissensrepräsentation, der semantischen Webtechnologie, dem Wissensmanagement und der softwaregestützten Modellierung Anwendung. Ontologien werden mit Sprachen wie OWL (Web Ontology Language) und RDF/RDFS beschrieben und können mit Reasonern verwendet werden, um aus vorhandenen Daten neue Aussagen abzuleiten, Konsistenz zu prüfen oder Abfragen zu beantworten. Oberste oder Domänenontologien dienen als Bindeglieder zwischen unterschiedlichen Datenquellen und Systemen und unterstützen die semantische Interoperabilität sowie Data Governance.

Typische Anwendungen umfassen Knowledge Graphs, informationsorientierte Suche, medizinische Informationssysteme, Produkt- und Fertigungsdaten, sowie die Integration heterogener Datenbestände in Unternehmen. Vorteile ontologieorientierter Ansätze sind verbesserte Interoperabilität, konsistente Semantik, erweiterte Abfrage- und Analytikfähigkeiten und potenzielle Automatisierung von Schlussfolgerungen. Herausforderungen umfassen aber den Aufwand für Ontologie-Engineering, Governance, Versionierung, Skalierbarkeit und die Notwendigkeit fachspezifischer Expertise, um Ontologien aktuell und relevant zu halten.