SlideShare a Scribd company logo
1 of 56
semantic PDMFolie 1Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Semantic Data Management
Von „user stories“ zu einer nachhaltigen unternehmensweiten Datenplattform
semantic PDM
Agenda
Folie 2Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
• Motivation - Historie Schleich
• Status Quo in Unternehmen
• Aufbau eines semantischen Netzes
• Integration in bestehende IT Infrastruktur
• Methodik: „von der user story zur Micro-App“
• Beispiele
semantic PDM
Schleich GmbH
Folie 3Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Spielfiguren in naturalistischem Design
semantic PDM
Die Idee
Folie 4Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Ist da eine kritische
Substanz enthalten?
?
Produkt
Materialien
Substanzen
Labortests
Messwerte
Grenzwerte
Gesetz
lokaler Kontext
Chargen
Bartagame14675
(Charge 11A1)
Prozessschritte
Anfrager aus EU
semantic PDM
Die Idee
Folie 5Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
• firmenübergreifend (entlang der gesamten Wertschöpfungskette)
• nachhaltiges und ERP neutrales Datenmodell
• einfach zu benutzen
• skalier- und erweiterbar
• mit allen Daten für die Beantwortung der Fragen von Seiten der Kunden ..
• … und der Behörden
Ein einfaches, kostengünstiges, flexibles und skalierbares System für das
Managen aller bei der Entwicklung und Herstellung eines Produktes
anfallenden Daten
Entwicklung eines Konzepts für das Verwalten heterogener,
stark vernetzter Datenbestände
semantic PDM
Üblicher Status Quo in Unternehmen
Folie 6Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
Status Quo – viele kleine Königreiche
Folie 7Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
QS / LIMS
ERP
Logistik
Warehouse-
management
Produkt-management
Technisches
PDM/PLM
Dokumenten-
management
Excel
Excel
Power-point
Power-point
Excel
Excel
semantic PDM
Erschließen der „unstrukturierten Daten“
Folie 8Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Produktentwicklung Produktion
.xlsx
.docx
.pptx
strukturierte
Daten
Zeit
Vermarktung
SQL
Technisches PDM
SQL
ERP
Shopsystem
SQLSQL
PCM/DAM
unstrukturierte
Daten
SQL
Projekt-
Management
semantic PDM
Erschließen der „unstrukturierten Daten“
Folie 9Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Produktentwicklung Produktion
.xlsx
.docx
.pptx
strukturierte
Daten
Zeit
Vermarktung
SQL SQL SQLSQL
unstrukturierte
Daten
SQLMicro Apps
semantic PDM
Warum „Semantik“?
Folie 10Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
„Der größte Mehrwert von Daten liegt in ihren Beziehungen untereinander“
deshalb..
1. Analysieren Sie Ihre Sprache (Ihren Wortschatz)
2. Finden Sie Beziehungen zwischen diesen Begriffen
3. Definieren Sie eine nachhaltige Ontologie
4. Implementieren Sie ein entsprechendes Graphdatenmodell
5. Füllen Sie Ihr Datennetz – beginnend mit den ersten
Entwicklungsschritten
• Semantik ist die „Wissenschaft von der Bedeutung von Zeichen“
• Wie können wir unseren Daten mehr Bedeutung geben?
semantic PDM
Aufbau eines semantischen Netzes
Folie 11Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
kann
kontaminiert
sein mit
Substanz
Man benötigt nicht viel ..
Folie 12Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Definition einer Firmensprache
Mittels „Knoten“ und „Kanten“
‚Knoten‘ = Subjektive / Objektive
‚Kanten‘ = Prädikate
Material
(Kunststoffteil)
deckt ab
Gesetz / Vorschrift
(DIN EN71/3)
1:n
enthält
ist enthalten in
1:n
1:n
Prüfauftrag
(PA6473)
verwendet in
Prüflabor
(XYZ)
durchgeführt
von
enthält
Substanz
Substanz
(Blei)
1:n
versioniertes
Dokument
(MSDS)
1:1
spezifiziert
durch
wird geprüft nach
Testszenario
(TZ Kunststoffteil)1:1
Material
(Baugruppe)
Material
(Granulat)
semantic PDM
Intuitiv, “white board friendly”
Folie 13Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
„multi domain“
Folie 14Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Produkt und Prozesse
(ERP)
Gesetzgebung (kritische) Substanzen
ein .. konsistentes Datennetz
das Zusammenbringen verschiedener (Sprach-)Welten
semantic PDM
Aufbau des Datennetzes
Folie 15Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Bereits bei der Produktentwicklung wird das Datennetz
Schritt für Schritt aufgebaut und gefüllt.
‚Knoten‘
‚Kanten‘
Produkt Idee
briefing board
concept board
Budget
Projekt
Modell
Projekt-
profil
Produkt-
version
Produkt
Komponenten
(bill of material BOM)
Substanz Blei
Gesetz DIN 71/3
Komponente X
Werkzeug
Techn.
Spezifikationen
und Dokumente
Produktionsprozess
semantic PDM
Der Vorteil eines semantischen PDM Systems
Klein anfangen …
Dr. Andreas Weber | kollaboratives Datenmanagement | 01.06.2016 | Folie 16 Folie 16Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDMDr. Andreas Weber | kollaboratives Datenmanagement | 01.06.2016 | Folie 17
Der Vorteil eines semantischen PDM Systems
Klein anfangen … und bedarfsgerecht erweitern
Folie 17Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
Ich suche …
Folie 18Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
… das System findet … durch Traversieren im Netz
Folie 19Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
• .. einen Knoten
• .. einen Pfad
• .. ein Muster
semantic PDM
Transparenz schafft Akzeptanz
Folie 20Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
Transparenz und Nachvollziehbarkeit
der erklärende Pfad ..
Folie 21Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
firmenübergreifende Sichten auf eine Stückliste
Folie 22Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Produkt
Komponente/Baugruppe
Rohmaterial
„meine
Datenwelt“
Lieferant
Sub-Lieferant
Kunde
semantic PDM
Integration in die bestehende IT-Landschaft
Folie 23Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
Architektur - semantic PDM als Plattform
Folie 24Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Anwendungen
..
funktionsorientiert
SAP Produkt-
datenbank
semantisches PDM
..
analyseorientiert
Micro
App Z
middleware
Micro
App Y
Micro
App X
Generisches
User Interface
REST Services
semantic PDM
Architektur Schleich GmbH
Folie 25Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantisches PDM
..
analyseorientiert
Anwendungen
..
funktionsorientiert
Produkt-
management
Dokumenten-
managementERP
QS
LIMS
technisches
PDM
Micro
Apps
middleware
semantic PDM
Methodik: „von der user story zur Micro-App“
Folie 26Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Vorgehensweise bei der Daten- und Anforderungsanalyse
semantic PDM
Von der „user story“ zur Anwendung
Folie 27Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
1
Welche Fragen werden
dabei gestellt?
2
Welche Begriffe
kommen darin vor?
3
Wie sind die Begriffe
miteinander verknüpft?
4
Verifiziere die user story!
7
Erarbeite die
notwendigen Abfragen!
6
Bilde das entsprechende
Graphdatenmodell!
5
semantic PDM
Von der „user story“ zur Anwendung – die Analyse
Folie 28Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
“Als ein Verantwortlicher für die Warnhinweisdeklaration möchte ich für eine Produktvariante für ein
Verkaufsgebiet alle vorgeschriebenen Warnhinweise angezeigt bekommen, damit ich daraus die
Vorgabe für das Layout der Warnhinweisaufkleber erzeugen kann”.
1 user story
Welche Regeln für Warnhinweisdeklaration gelten für eine bestimmte Produktvariante?
Durch welche Gesetze/Vorgaben sind diese Regeln begründet?
Welche Produktmermale sind in diesen Regeln als Bedingungen genannt? …
2 Fragen
Welche Regeln für Warnhinweisdeklaration gelten für eine bestimmte Produktvariante?
Durch welche Gesetze/Vorgaben sind diese Regeln begründet?
Welche Produktmermale sind in diesen Regeln als Bedingungen genannt?
3 Begriffe
(Produktvariante) -[:wird verkauft in ]-> (Verkaufsgebiet)
(Warnhinweisregel) -[:basiert auf]-> (gesetzlicher Vorgabe)
(Warnhinweisregel) -[:gilt wenn]-> (Produktmerkmal {name:”Rückschlagschutz”}) …
4 Beziehungen
semantic PDM
Von der „user story“ zur Anwendung – das Modellieren
Folie 29Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Erarbeite die notwendigen Abfragen!
6
Bilde das entsprechende Graphdatenmodell!
5
Verifiziere die user story!
7
semantic PDM
User story „Freigaben Rohmaterialien“ (Schleich GmbH)
Folie 30Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
Alles an seinem Platz
Folie 31Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Test-
scenario
Produkt-
version
Produkt-
modell
Verpackung
Spritzteil
Label
1:n 1:n
Lieferant
Kosten
… auch die Freigaben
Katalog #
Preis
Franchise
launch
date
Modelleur
Forecast
Bemalung
Attribute
Objekte
Produkt
semantic PDM
User story „Freigaben Rohmaterialien“ (Schleich GmbH)
Folie 32Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
User story „BOMs erstellen“ (Schleich GmbH)
Folie 33Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
User story „(Fremd-)Produkte monitoren“ (Cosmetic Company)
Folie 34Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
User story „Dokumente schnell finden“ (Schleich GmbH)
Folie 35Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
pdf
Kontextbasiertes Dokumentenmanagement
Folie 36Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Questionaire
gültig
für
geliefert von
Lieferant X
Rohstoff A
Rohstoff B
Kampagne 2016
zugeordnet
verlinken statt verschlagworten
semantic PDM
Finden über Kontext I
Folie 37Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Questionaire
gültig
für
geliefert von
Lieferant X
Rohstoff A
Rohstoff B
Kampagne 2016
zugeordnet
semantic PDM
Finden über Kontext II
Folie 38Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Questionaire
gültig
für
geliefert von
Lieferant X
Rohstoff A
Rohstoff B
Kampagne 2016
zugeordnet
semantic PDM
User story „Dokumente schnell finden“ (Schleich GmbH)
Folie 39Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
„.. und wie entsteht daraus nun eine unternehmensweite
Datenplattform“?
Folie 40Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
User story - überlappende Bedarfe an Datenobjekten
Folie 41Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
User story A
Datenobjekte
semantic PDM
User story - überlappende Bedarfe an Datenobjekten
Folie 42Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
User story A
User story B
Datenobjekte
semantic PDM
User story - überlappende Bedarfe an Datenobjekten
Folie 43Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
User story A
User story B
User story C
Datenobjekte
semantic PDM
User story – ein Datennetz als Plattform
Folie 44Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
User story A
User story B
User story C
Datenobjekte
semantic PDM
Architektur semantic PDM
Folie 45Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantisches PDM
..
analyseorientiert
Anwendungen
..
funktionsorientiert
Micro
App ..
ERP technisches
PDM
middleware
Micro
App Z
Micro
App Y
Generisches
User Interface
REST Services
semantic PDM
Spezial-Software für dedizierte Aufgabenstellungen
Folie 46Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Produktentwicklung Produktion
.xlsx
.docx
.pptx
strukturierte
Daten
Zeit
Vermarktung
SQL SQL SQLSQL
unstrukturierte
Daten
SQL
PDM/PCM B2B Shop
semantic PDM
Langfristiger Aufbau einer unternehmensweiten Datenplattform
Folie 47Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Produktentwicklung Produktion
.xlsx
.docx
.pptx
strukturierte
Daten
Zeit
Vermarktung
SQL SQL SQLSQL
unstrukturierte
Daten
SQLMicro Apps
semantic PDM
Hoher Freiheitsgrad in der UI Gestaltung
Folie 48Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
Layoutbeispiel generische Oberfläche
Folie 49Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
UI Gestaltung mit Kacheln
Folie 50Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Quelle: censhare.com
semantic PDM
Layoutbeispiel „Regeln für Warnhinweise“
Folie 51Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
UI neo4j browser – Beispiel „Besprechungsprotokoll“
Folie 52Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
semantic PDM
UI Gestaltung für mobile devices
Folie 53Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
Quelle: bubbleweather.com
semantic PDM
Warum ein semantisches Produkt-Daten-Management?
Folie 54Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
• nachhaltig
betriebliche Evolution bedeutet: Prozesse ändern sich, aber die Daten bleiben erhalten!
• Erweiterbar – multi model / multi domain
unterschiedliche Domänen integrierbar – nutzen von open data
• firmenübergreifend
komplette Unabhängigkeit von der Aufbauorganisation und Lieferkettenstruktur
• unabhängig von den Anbietern funktionaler Softwarepakete (ERP, CRM, DAM, ..)
Entkopplung von ‚update roadmaps‘ anderer Anbieter
• über viele verschiedene User Interfaces nutzbar
Browser via JAVA Framework, mobile apps, .NET Client, ..
• kollaborativ / mobil
paralleles Arbeiten – unabhängig von Zeit und Ort -> dedizierte Micro-Apps für Teilprozesse und
Teilaufgaben
• kapazitätsschonend
kein „big bang“ notwendig – stufenweiser und bedarfsorientierter Ausbau des Datennetzes
semantic PDMFolie 55Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
• Aufräumen!
Analysieren und konsolidieren Sie die Vielzahl Ihrer Datenquellen, klären Sie die
Datenhoheit, schaffen Sie Transparenz bzgl. notwendiger Schnittstellen
• sprachliche Klarheit!
Erarbeiten Sie sich Ihre firmen- und produktspezifischen Sprache (Ontologie)
• Daten-Souveränität!
Gestalten Sie Ihre Datenwelt bewusst unabhängig von ERP- und CRM-Systemen
Bauen Sie Kompetenz auf im Umgang mit Ihren Daten
• Schritt für Schritt!
Starten Sie fokussiert .. und erweitern Sie bedarfsbezogen Schritt für Schritt
Dr. Andreas Weber
semantic PDM
andreas.weber@s-pdm.com
www.semantic-pdm.com
Partner:Kontakt:
Lessons learned ..
semantic PDMFolie 56Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017

More Related Content

What's hot

GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...
GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...
GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...Neo4j
 
Michael T. Weilguny (SIGNON Österreich)
Michael T. Weilguny (SIGNON Österreich)Michael T. Weilguny (SIGNON Österreich)
Michael T. Weilguny (SIGNON Österreich)Praxistage
 
Fujitsu Storage Days 2018 - Erfahrungsbericht crisp research
Fujitsu Storage Days 2018 - Erfahrungsbericht crisp researchFujitsu Storage Days 2018 - Erfahrungsbericht crisp research
Fujitsu Storage Days 2018 - Erfahrungsbericht crisp researchFujitsu Central Europe
 
Datenintegrität für moderne Cloud Data Warehouse (MDWH) und Analytics Archite...
Datenintegrität für moderne Cloud Data Warehouse (MDWH) und Analytics Archite...Datenintegrität für moderne Cloud Data Warehouse (MDWH) und Analytics Archite...
Datenintegrität für moderne Cloud Data Warehouse (MDWH) und Analytics Archite...Precisely
 
Data Governance Journey from UM to VF
Data Governance Journey from UM to VFData Governance Journey from UM to VF
Data Governance Journey from UM to VFMarco Geuer
 
Achim Schuch (Chori Technologie)
Achim Schuch (Chori Technologie)Achim Schuch (Chori Technologie)
Achim Schuch (Chori Technologie)Praxistage
 

What's hot (8)

GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...
GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...
GraphTalks Stuttgart - semantic data management – der Weg zu einer nachhaltig...
 
Michael T. Weilguny (SIGNON Österreich)
Michael T. Weilguny (SIGNON Österreich)Michael T. Weilguny (SIGNON Österreich)
Michael T. Weilguny (SIGNON Österreich)
 
Fujitsu Storage Days 2018 - Erfahrungsbericht crisp research
Fujitsu Storage Days 2018 - Erfahrungsbericht crisp researchFujitsu Storage Days 2018 - Erfahrungsbericht crisp research
Fujitsu Storage Days 2018 - Erfahrungsbericht crisp research
 
Datenintegrität für moderne Cloud Data Warehouse (MDWH) und Analytics Archite...
Datenintegrität für moderne Cloud Data Warehouse (MDWH) und Analytics Archite...Datenintegrität für moderne Cloud Data Warehouse (MDWH) und Analytics Archite...
Datenintegrität für moderne Cloud Data Warehouse (MDWH) und Analytics Archite...
 
Big Data - einfach erklärt!
Big Data - einfach erklärt!Big Data - einfach erklärt!
Big Data - einfach erklärt!
 
Data Governance Journey from UM to VF
Data Governance Journey from UM to VFData Governance Journey from UM to VF
Data Governance Journey from UM to VF
 
Achim Schuch (Chori Technologie)
Achim Schuch (Chori Technologie)Achim Schuch (Chori Technologie)
Achim Schuch (Chori Technologie)
 
Big Data und Business Intelligence
Big Data und Business IntelligenceBig Data und Business Intelligence
Big Data und Business Intelligence
 

Viewers also liked

Neo4j GraphTalks - Einführung in Graphdatenbanken
Neo4j GraphTalks - Einführung in GraphdatenbankenNeo4j GraphTalks - Einführung in Graphdatenbanken
Neo4j GraphTalks - Einführung in GraphdatenbankenNeo4j
 
GraphTalks Rome - Introducing Neo4j
GraphTalks Rome - Introducing Neo4jGraphTalks Rome - Introducing Neo4j
GraphTalks Rome - Introducing Neo4jNeo4j
 
Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015
Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015
Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015StampedeCon
 
GraphConnect Europe 2016 - Building a Repository of Biomedical Ontologies wit...
GraphConnect Europe 2016 - Building a Repository of Biomedical Ontologies wit...GraphConnect Europe 2016 - Building a Repository of Biomedical Ontologies wit...
GraphConnect Europe 2016 - Building a Repository of Biomedical Ontologies wit...Neo4j
 
Neo4j GraphTalks - Einführung in Graphdatenbanken
Neo4j GraphTalks - Einführung in GraphdatenbankenNeo4j GraphTalks - Einführung in Graphdatenbanken
Neo4j GraphTalks - Einführung in GraphdatenbankenNeo4j
 
Webinar: Intro to Cypher
Webinar: Intro to CypherWebinar: Intro to Cypher
Webinar: Intro to CypherNeo4j
 
GraphDay Stockholm - Graphs in the Real World: Top Use Cases for Graph Databases
GraphDay Stockholm - Graphs in the Real World: Top Use Cases for Graph DatabasesGraphDay Stockholm - Graphs in the Real World: Top Use Cases for Graph Databases
GraphDay Stockholm - Graphs in the Real World: Top Use Cases for Graph DatabasesNeo4j
 
Neo4j GraphTalks Panama Papers
Neo4j GraphTalks Panama PapersNeo4j GraphTalks Panama Papers
Neo4j GraphTalks Panama PapersNeo4j
 
GraphTalks Rome - Selecting the right Technology
GraphTalks Rome - Selecting the right TechnologyGraphTalks Rome - Selecting the right Technology
GraphTalks Rome - Selecting the right TechnologyNeo4j
 
GraphTalks Rome - Identity and Access Management
GraphTalks Rome - Identity and Access ManagementGraphTalks Rome - Identity and Access Management
GraphTalks Rome - Identity and Access ManagementNeo4j
 
Knowledge Architecture: Graphing Your Knowledge
Knowledge Architecture: Graphing Your KnowledgeKnowledge Architecture: Graphing Your Knowledge
Knowledge Architecture: Graphing Your KnowledgeNeo4j
 
Neo4j PartnerDay Amsterdam 2017
Neo4j PartnerDay Amsterdam 2017Neo4j PartnerDay Amsterdam 2017
Neo4j PartnerDay Amsterdam 2017Neo4j
 
Wissensrepräsentation im Social Semantic Web
Wissensrepräsentation im Social Semantic WebWissensrepräsentation im Social Semantic Web
Wissensrepräsentation im Social Semantic WebKatrin Weller
 
Geschäftliches Potential für System-Integratoren und Berater - Graphdatenban...
Geschäftliches Potential für System-Integratoren und Berater -  Graphdatenban...Geschäftliches Potential für System-Integratoren und Berater -  Graphdatenban...
Geschäftliches Potential für System-Integratoren und Berater - Graphdatenban...Neo4j
 
Neo4j GraphTalks Meets PRODYNA
Neo4j GraphTalks Meets PRODYNANeo4j GraphTalks Meets PRODYNA
Neo4j GraphTalks Meets PRODYNANeo4j
 
Using Graph Databases in Real-Time to Solve Resource Authorization at Telenor...
Using Graph Databases in Real-Time to Solve Resource Authorization at Telenor...Using Graph Databases in Real-Time to Solve Resource Authorization at Telenor...
Using Graph Databases in Real-Time to Solve Resource Authorization at Telenor...Sebastian Verheughe
 
GraphConnect Europe 2016 - Pushing the Evolution of Software Analytics with G...
GraphConnect Europe 2016 - Pushing the Evolution of Software Analytics with G...GraphConnect Europe 2016 - Pushing the Evolution of Software Analytics with G...
GraphConnect Europe 2016 - Pushing the Evolution of Software Analytics with G...Neo4j
 
GraphConnect Europe 2016 - Governing Multichannel Services with Graphs - Albe...
GraphConnect Europe 2016 - Governing Multichannel Services with Graphs - Albe...GraphConnect Europe 2016 - Governing Multichannel Services with Graphs - Albe...
GraphConnect Europe 2016 - Governing Multichannel Services with Graphs - Albe...Neo4j
 
GraphConnect Europe 2016 - Tuning Your Cypher - Petra Selmer, Mark Needham
GraphConnect Europe 2016 - Tuning Your Cypher - Petra Selmer, Mark NeedhamGraphConnect Europe 2016 - Tuning Your Cypher - Petra Selmer, Mark Needham
GraphConnect Europe 2016 - Tuning Your Cypher - Petra Selmer, Mark NeedhamNeo4j
 
GraphConnect Europe 2016 - Inside the Spider’s Web: Dependency Management wit...
GraphConnect Europe 2016 - Inside the Spider’s Web: Dependency Management wit...GraphConnect Europe 2016 - Inside the Spider’s Web: Dependency Management wit...
GraphConnect Europe 2016 - Inside the Spider’s Web: Dependency Management wit...Neo4j
 

Viewers also liked (20)

Neo4j GraphTalks - Einführung in Graphdatenbanken
Neo4j GraphTalks - Einführung in GraphdatenbankenNeo4j GraphTalks - Einführung in Graphdatenbanken
Neo4j GraphTalks - Einführung in Graphdatenbanken
 
GraphTalks Rome - Introducing Neo4j
GraphTalks Rome - Introducing Neo4jGraphTalks Rome - Introducing Neo4j
GraphTalks Rome - Introducing Neo4j
 
Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015
Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015
Managing Genetic Ancestry at Scale with Neo4j and Kafka - StampedeCon 2015
 
GraphConnect Europe 2016 - Building a Repository of Biomedical Ontologies wit...
GraphConnect Europe 2016 - Building a Repository of Biomedical Ontologies wit...GraphConnect Europe 2016 - Building a Repository of Biomedical Ontologies wit...
GraphConnect Europe 2016 - Building a Repository of Biomedical Ontologies wit...
 
Neo4j GraphTalks - Einführung in Graphdatenbanken
Neo4j GraphTalks - Einführung in GraphdatenbankenNeo4j GraphTalks - Einführung in Graphdatenbanken
Neo4j GraphTalks - Einführung in Graphdatenbanken
 
Webinar: Intro to Cypher
Webinar: Intro to CypherWebinar: Intro to Cypher
Webinar: Intro to Cypher
 
GraphDay Stockholm - Graphs in the Real World: Top Use Cases for Graph Databases
GraphDay Stockholm - Graphs in the Real World: Top Use Cases for Graph DatabasesGraphDay Stockholm - Graphs in the Real World: Top Use Cases for Graph Databases
GraphDay Stockholm - Graphs in the Real World: Top Use Cases for Graph Databases
 
Neo4j GraphTalks Panama Papers
Neo4j GraphTalks Panama PapersNeo4j GraphTalks Panama Papers
Neo4j GraphTalks Panama Papers
 
GraphTalks Rome - Selecting the right Technology
GraphTalks Rome - Selecting the right TechnologyGraphTalks Rome - Selecting the right Technology
GraphTalks Rome - Selecting the right Technology
 
GraphTalks Rome - Identity and Access Management
GraphTalks Rome - Identity and Access ManagementGraphTalks Rome - Identity and Access Management
GraphTalks Rome - Identity and Access Management
 
Knowledge Architecture: Graphing Your Knowledge
Knowledge Architecture: Graphing Your KnowledgeKnowledge Architecture: Graphing Your Knowledge
Knowledge Architecture: Graphing Your Knowledge
 
Neo4j PartnerDay Amsterdam 2017
Neo4j PartnerDay Amsterdam 2017Neo4j PartnerDay Amsterdam 2017
Neo4j PartnerDay Amsterdam 2017
 
Wissensrepräsentation im Social Semantic Web
Wissensrepräsentation im Social Semantic WebWissensrepräsentation im Social Semantic Web
Wissensrepräsentation im Social Semantic Web
 
Geschäftliches Potential für System-Integratoren und Berater - Graphdatenban...
Geschäftliches Potential für System-Integratoren und Berater -  Graphdatenban...Geschäftliches Potential für System-Integratoren und Berater -  Graphdatenban...
Geschäftliches Potential für System-Integratoren und Berater - Graphdatenban...
 
Neo4j GraphTalks Meets PRODYNA
Neo4j GraphTalks Meets PRODYNANeo4j GraphTalks Meets PRODYNA
Neo4j GraphTalks Meets PRODYNA
 
Using Graph Databases in Real-Time to Solve Resource Authorization at Telenor...
Using Graph Databases in Real-Time to Solve Resource Authorization at Telenor...Using Graph Databases in Real-Time to Solve Resource Authorization at Telenor...
Using Graph Databases in Real-Time to Solve Resource Authorization at Telenor...
 
GraphConnect Europe 2016 - Pushing the Evolution of Software Analytics with G...
GraphConnect Europe 2016 - Pushing the Evolution of Software Analytics with G...GraphConnect Europe 2016 - Pushing the Evolution of Software Analytics with G...
GraphConnect Europe 2016 - Pushing the Evolution of Software Analytics with G...
 
GraphConnect Europe 2016 - Governing Multichannel Services with Graphs - Albe...
GraphConnect Europe 2016 - Governing Multichannel Services with Graphs - Albe...GraphConnect Europe 2016 - Governing Multichannel Services with Graphs - Albe...
GraphConnect Europe 2016 - Governing Multichannel Services with Graphs - Albe...
 
GraphConnect Europe 2016 - Tuning Your Cypher - Petra Selmer, Mark Needham
GraphConnect Europe 2016 - Tuning Your Cypher - Petra Selmer, Mark NeedhamGraphConnect Europe 2016 - Tuning Your Cypher - Petra Selmer, Mark Needham
GraphConnect Europe 2016 - Tuning Your Cypher - Petra Selmer, Mark Needham
 
GraphConnect Europe 2016 - Inside the Spider’s Web: Dependency Management wit...
GraphConnect Europe 2016 - Inside the Spider’s Web: Dependency Management wit...GraphConnect Europe 2016 - Inside the Spider’s Web: Dependency Management wit...
GraphConnect Europe 2016 - Inside the Spider’s Web: Dependency Management wit...
 

Similar to Neo4j GraphTalks - Semantische Netze

GraphTour - Neo4j @ Murrelektronik
GraphTour - Neo4j @ MurrelektronikGraphTour - Neo4j @ Murrelektronik
GraphTour - Neo4j @ MurrelektronikNeo4j
 
Dokumentationserstellung integriert im PDM-Prozess
Dokumentationserstellung integriert im PDM-ProzessDokumentationserstellung integriert im PDM-Prozess
Dokumentationserstellung integriert im PDM-ProzessTANNER AG
 
Intelligente Informationen
Intelligente InformationenIntelligente Informationen
Intelligente InformationenTANNER AG
 
TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...
TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...
TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...SQL Projekt AG
 
Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...
Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...
Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...Dirk Hoerig
 
XML-basierte technische Redaktion auf SharePoint-Basis | DOKU-FORUM 2017
XML-basierte technische Redaktion auf SharePoint-Basis | DOKU-FORUM 2017XML-basierte technische Redaktion auf SharePoint-Basis | DOKU-FORUM 2017
XML-basierte technische Redaktion auf SharePoint-Basis | DOKU-FORUM 2017TANNER AG
 
Text Analytics - Kommunikation systematisch analysieren
Text Analytics - Kommunikation systematisch analysierenText Analytics - Kommunikation systematisch analysieren
Text Analytics - Kommunikation systematisch analysierenJens Albrecht
 
BATbern52 SBB zu Data Products und Knacknüsse
BATbern52 SBB zu Data Products und KnacknüsseBATbern52 SBB zu Data Products und Knacknüsse
BATbern52 SBB zu Data Products und KnacknüsseBATbern
 
Das modulare DWH-Modell - DOAG SIG BI/DWH 2010 - OPITZ CONSULTING - ArnoTigges
Das modulare DWH-Modell - DOAG SIG BI/DWH 2010 - OPITZ CONSULTING - ArnoTiggesDas modulare DWH-Modell - DOAG SIG BI/DWH 2010 - OPITZ CONSULTING - ArnoTigges
Das modulare DWH-Modell - DOAG SIG BI/DWH 2010 - OPITZ CONSULTING - ArnoTiggesOPITZ CONSULTING Deutschland
 
Digitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdf
Digitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdfDigitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdf
Digitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdfargvis GmbH
 
BI und ECM - Verbindung von strukturierten und unstrukturierten Daten
BI und ECM - Verbindung von strukturierten und unstrukturierten DatenBI und ECM - Verbindung von strukturierten und unstrukturierten Daten
BI und ECM - Verbindung von strukturierten und unstrukturierten DatenBARC GmbH
 
From pair programming to mob architecting
From pair programming to mob architecting From pair programming to mob architecting
From pair programming to mob architecting Carola Lilienthal
 
Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...
Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...
Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...Praxistage
 
Rückblick Big Data Minds 2013
Rückblick Big Data Minds 2013Rückblick Big Data Minds 2013
Rückblick Big Data Minds 2013Maria Willamowius
 
BizDataX Testdatenmanagement Konzepte
BizDataX Testdatenmanagement KonzepteBizDataX Testdatenmanagement Konzepte
BizDataX Testdatenmanagement KonzepteDragan Kinkela
 
Dev Day Stephan Pirnbaum.pdf
Dev Day Stephan Pirnbaum.pdfDev Day Stephan Pirnbaum.pdf
Dev Day Stephan Pirnbaum.pdfCarolinaMatthies
 
Synaptic Network GmbH - Firmenprofil
Synaptic Network GmbH - FirmenprofilSynaptic Network GmbH - Firmenprofil
Synaptic Network GmbH - FirmenprofilSynaptic Network GmbH
 

Similar to Neo4j GraphTalks - Semantische Netze (20)

GraphTour - Neo4j @ Murrelektronik
GraphTour - Neo4j @ MurrelektronikGraphTour - Neo4j @ Murrelektronik
GraphTour - Neo4j @ Murrelektronik
 
Dokumentationserstellung integriert im PDM-Prozess
Dokumentationserstellung integriert im PDM-ProzessDokumentationserstellung integriert im PDM-Prozess
Dokumentationserstellung integriert im PDM-Prozess
 
Intelligente Informationen
Intelligente InformationenIntelligente Informationen
Intelligente Informationen
 
TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...
TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...
TRANSCONNECT® als Integrationslayer in einem Master-Data-Management-Projekt (...
 
Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...
Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...
Osudio + commercetools Webinar: Microservices - Flexibilität und Geschwindigk...
 
XML-basierte technische Redaktion auf SharePoint-Basis | DOKU-FORUM 2017
XML-basierte technische Redaktion auf SharePoint-Basis | DOKU-FORUM 2017XML-basierte technische Redaktion auf SharePoint-Basis | DOKU-FORUM 2017
XML-basierte technische Redaktion auf SharePoint-Basis | DOKU-FORUM 2017
 
Text Analytics - Kommunikation systematisch analysieren
Text Analytics - Kommunikation systematisch analysierenText Analytics - Kommunikation systematisch analysieren
Text Analytics - Kommunikation systematisch analysieren
 
BATbern52 SBB zu Data Products und Knacknüsse
BATbern52 SBB zu Data Products und KnacknüsseBATbern52 SBB zu Data Products und Knacknüsse
BATbern52 SBB zu Data Products und Knacknüsse
 
Das modulare DWH-Modell - DOAG SIG BI/DWH 2010 - OPITZ CONSULTING - ArnoTigges
Das modulare DWH-Modell - DOAG SIG BI/DWH 2010 - OPITZ CONSULTING - ArnoTiggesDas modulare DWH-Modell - DOAG SIG BI/DWH 2010 - OPITZ CONSULTING - ArnoTigges
Das modulare DWH-Modell - DOAG SIG BI/DWH 2010 - OPITZ CONSULTING - ArnoTigges
 
Digitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdf
Digitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdfDigitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdf
Digitalisierungstrends in der Instandhaltung.pdf
 
BI und ECM - Verbindung von strukturierten und unstrukturierten Daten
BI und ECM - Verbindung von strukturierten und unstrukturierten DatenBI und ECM - Verbindung von strukturierten und unstrukturierten Daten
BI und ECM - Verbindung von strukturierten und unstrukturierten Daten
 
From pair programming to mob architecting
From pair programming to mob architecting From pair programming to mob architecting
From pair programming to mob architecting
 
201001 Mund A Software Industry
201001 Mund A Software Industry201001 Mund A Software Industry
201001 Mund A Software Industry
 
Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...
Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...
Michael Jäger (Techsoft), Dipl.-Ing. Bernd Kuntze (Franz Haas Waffel- und Kek...
 
Rückblick Big Data Minds 2013
Rückblick Big Data Minds 2013Rückblick Big Data Minds 2013
Rückblick Big Data Minds 2013
 
[DE] Tagungsband Records Management Konferenz | Dr. Ulrich Kampffmeyer | 2014
[DE] Tagungsband Records Management Konferenz | Dr. Ulrich Kampffmeyer | 2014[DE] Tagungsband Records Management Konferenz | Dr. Ulrich Kampffmeyer | 2014
[DE] Tagungsband Records Management Konferenz | Dr. Ulrich Kampffmeyer | 2014
 
PLM-Zukunftsthemen
PLM-ZukunftsthemenPLM-Zukunftsthemen
PLM-Zukunftsthemen
 
BizDataX Testdatenmanagement Konzepte
BizDataX Testdatenmanagement KonzepteBizDataX Testdatenmanagement Konzepte
BizDataX Testdatenmanagement Konzepte
 
Dev Day Stephan Pirnbaum.pdf
Dev Day Stephan Pirnbaum.pdfDev Day Stephan Pirnbaum.pdf
Dev Day Stephan Pirnbaum.pdf
 
Synaptic Network GmbH - Firmenprofil
Synaptic Network GmbH - FirmenprofilSynaptic Network GmbH - Firmenprofil
Synaptic Network GmbH - Firmenprofil
 

More from Neo4j

Workshop - Best of Both Worlds_ Combine KG and Vector search for enhanced R...
Workshop - Best of Both Worlds_ Combine  KG and Vector search for  enhanced R...Workshop - Best of Both Worlds_ Combine  KG and Vector search for  enhanced R...
Workshop - Best of Both Worlds_ Combine KG and Vector search for enhanced R...Neo4j
 
Neo4j - How KGs are shaping the future of Generative AI at AWS Summit London ...
Neo4j - How KGs are shaping the future of Generative AI at AWS Summit London ...Neo4j - How KGs are shaping the future of Generative AI at AWS Summit London ...
Neo4j - How KGs are shaping the future of Generative AI at AWS Summit London ...Neo4j
 
QIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
QIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and BioinformaticiansQIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
QIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and BioinformaticiansNeo4j
 
EY_Graph Database Powered Sustainability
EY_Graph Database Powered SustainabilityEY_Graph Database Powered Sustainability
EY_Graph Database Powered SustainabilityNeo4j
 
SIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge Graph
SIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge GraphSIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge Graph
SIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge GraphNeo4j
 
Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024
Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024
Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024Neo4j
 
Connecting the Dots for Information Discovery.pdf
Connecting the Dots for Information Discovery.pdfConnecting the Dots for Information Discovery.pdf
Connecting the Dots for Information Discovery.pdfNeo4j
 
ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...
ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...
ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...Neo4j
 
BBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafos
BBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafosBBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafos
BBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafosNeo4j
 
Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...
Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...
Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...Neo4j
 
GraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4j
GraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4jGraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4j
GraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4jNeo4j
 
Neo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Neo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdfNeo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Neo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdfNeo4j
 
Rabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Rabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdfRabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Rabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdfNeo4j
 
Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!
Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!
Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!Neo4j
 
IA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG time
IA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG timeIA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG time
IA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG timeNeo4j
 
Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)
Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)
Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)Neo4j
 
Neo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdf
Neo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdfNeo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdf
Neo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdfNeo4j
 
Enabling GenAI Breakthroughs with Knowledge Graphs
Enabling GenAI Breakthroughs with Knowledge GraphsEnabling GenAI Breakthroughs with Knowledge Graphs
Enabling GenAI Breakthroughs with Knowledge GraphsNeo4j
 
Neo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdf
Neo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdfNeo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdf
Neo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdfNeo4j
 
Neo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with Graph
Neo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with GraphNeo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with Graph
Neo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with GraphNeo4j
 

More from Neo4j (20)

Workshop - Best of Both Worlds_ Combine KG and Vector search for enhanced R...
Workshop - Best of Both Worlds_ Combine  KG and Vector search for  enhanced R...Workshop - Best of Both Worlds_ Combine  KG and Vector search for  enhanced R...
Workshop - Best of Both Worlds_ Combine KG and Vector search for enhanced R...
 
Neo4j - How KGs are shaping the future of Generative AI at AWS Summit London ...
Neo4j - How KGs are shaping the future of Generative AI at AWS Summit London ...Neo4j - How KGs are shaping the future of Generative AI at AWS Summit London ...
Neo4j - How KGs are shaping the future of Generative AI at AWS Summit London ...
 
QIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
QIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and BioinformaticiansQIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
QIAGEN: Biomedical Knowledge Graphs for Data Scientists and Bioinformaticians
 
EY_Graph Database Powered Sustainability
EY_Graph Database Powered SustainabilityEY_Graph Database Powered Sustainability
EY_Graph Database Powered Sustainability
 
SIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge Graph
SIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge GraphSIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge Graph
SIEMENS: RAPUNZEL – A Tale About Knowledge Graph
 
Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024
Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024
Build your next Gen AI Breakthrough - April 2024
 
Connecting the Dots for Information Discovery.pdf
Connecting the Dots for Information Discovery.pdfConnecting the Dots for Information Discovery.pdf
Connecting the Dots for Information Discovery.pdf
 
ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...
ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...
ISDEFE - GraphSummit Madrid - ARETA: Aviation Real-Time Emissions Token Accre...
 
BBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafos
BBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafosBBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafos
BBVA - GraphSummit Madrid - Caso de éxito en BBVA: Optimizando con grafos
 
Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...
Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...
Graph Everywhere - Josep Taruella - Por qué Graph Data Science en tus modelos...
 
GraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4j
GraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4jGraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4j
GraphSummit Madrid - Product Vision and Roadmap - Luis Salvador Neo4j
 
Neo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Neo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdfNeo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Neo4j_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
 
Rabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Rabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdfRabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
Rabobank_Exploring the Impact of Graph Technology on Financial Services.pdf
 
Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!
Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!
Webinar - IA generativa e grafi Neo4j: RAG time!
 
IA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG time
IA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG timeIA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG time
IA Generativa y Grafos de Neo4j: RAG time
 
Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)
Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)
Neo4j: Data Engineering for RAG (retrieval augmented generation)
 
Neo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdf
Neo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdfNeo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdf
Neo4j Graph Summit 2024 Workshop - EMEA - Breda_and_Munchen.pdf
 
Enabling GenAI Breakthroughs with Knowledge Graphs
Enabling GenAI Breakthroughs with Knowledge GraphsEnabling GenAI Breakthroughs with Knowledge Graphs
Enabling GenAI Breakthroughs with Knowledge Graphs
 
Neo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdf
Neo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdfNeo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdf
Neo4j_Anurag Tandon_Product Vision and Roadmap.Benelux.pptx.pdf
 
Neo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with Graph
Neo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with GraphNeo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with Graph
Neo4j Jesus Barrasa The Art of the Possible with Graph
 

Neo4j GraphTalks - Semantische Netze

  • 1. semantic PDMFolie 1Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Semantic Data Management Von „user stories“ zu einer nachhaltigen unternehmensweiten Datenplattform
  • 2. semantic PDM Agenda Folie 2Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 • Motivation - Historie Schleich • Status Quo in Unternehmen • Aufbau eines semantischen Netzes • Integration in bestehende IT Infrastruktur • Methodik: „von der user story zur Micro-App“ • Beispiele
  • 3. semantic PDM Schleich GmbH Folie 3Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Spielfiguren in naturalistischem Design
  • 4. semantic PDM Die Idee Folie 4Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Ist da eine kritische Substanz enthalten? ? Produkt Materialien Substanzen Labortests Messwerte Grenzwerte Gesetz lokaler Kontext Chargen Bartagame14675 (Charge 11A1) Prozessschritte Anfrager aus EU
  • 5. semantic PDM Die Idee Folie 5Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 • firmenübergreifend (entlang der gesamten Wertschöpfungskette) • nachhaltiges und ERP neutrales Datenmodell • einfach zu benutzen • skalier- und erweiterbar • mit allen Daten für die Beantwortung der Fragen von Seiten der Kunden .. • … und der Behörden Ein einfaches, kostengünstiges, flexibles und skalierbares System für das Managen aller bei der Entwicklung und Herstellung eines Produktes anfallenden Daten Entwicklung eines Konzepts für das Verwalten heterogener, stark vernetzter Datenbestände
  • 6. semantic PDM Üblicher Status Quo in Unternehmen Folie 6Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 7. semantic PDM Status Quo – viele kleine Königreiche Folie 7Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 QS / LIMS ERP Logistik Warehouse- management Produkt-management Technisches PDM/PLM Dokumenten- management Excel Excel Power-point Power-point Excel Excel
  • 8. semantic PDM Erschließen der „unstrukturierten Daten“ Folie 8Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Produktentwicklung Produktion .xlsx .docx .pptx strukturierte Daten Zeit Vermarktung SQL Technisches PDM SQL ERP Shopsystem SQLSQL PCM/DAM unstrukturierte Daten SQL Projekt- Management
  • 9. semantic PDM Erschließen der „unstrukturierten Daten“ Folie 9Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Produktentwicklung Produktion .xlsx .docx .pptx strukturierte Daten Zeit Vermarktung SQL SQL SQLSQL unstrukturierte Daten SQLMicro Apps
  • 10. semantic PDM Warum „Semantik“? Folie 10Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 „Der größte Mehrwert von Daten liegt in ihren Beziehungen untereinander“ deshalb.. 1. Analysieren Sie Ihre Sprache (Ihren Wortschatz) 2. Finden Sie Beziehungen zwischen diesen Begriffen 3. Definieren Sie eine nachhaltige Ontologie 4. Implementieren Sie ein entsprechendes Graphdatenmodell 5. Füllen Sie Ihr Datennetz – beginnend mit den ersten Entwicklungsschritten • Semantik ist die „Wissenschaft von der Bedeutung von Zeichen“ • Wie können wir unseren Daten mehr Bedeutung geben?
  • 11. semantic PDM Aufbau eines semantischen Netzes Folie 11Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 12. semantic PDM kann kontaminiert sein mit Substanz Man benötigt nicht viel .. Folie 12Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Definition einer Firmensprache Mittels „Knoten“ und „Kanten“ ‚Knoten‘ = Subjektive / Objektive ‚Kanten‘ = Prädikate Material (Kunststoffteil) deckt ab Gesetz / Vorschrift (DIN EN71/3) 1:n enthält ist enthalten in 1:n 1:n Prüfauftrag (PA6473) verwendet in Prüflabor (XYZ) durchgeführt von enthält Substanz Substanz (Blei) 1:n versioniertes Dokument (MSDS) 1:1 spezifiziert durch wird geprüft nach Testszenario (TZ Kunststoffteil)1:1 Material (Baugruppe) Material (Granulat)
  • 13. semantic PDM Intuitiv, “white board friendly” Folie 13Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 14. semantic PDM „multi domain“ Folie 14Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Produkt und Prozesse (ERP) Gesetzgebung (kritische) Substanzen ein .. konsistentes Datennetz das Zusammenbringen verschiedener (Sprach-)Welten
  • 15. semantic PDM Aufbau des Datennetzes Folie 15Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Bereits bei der Produktentwicklung wird das Datennetz Schritt für Schritt aufgebaut und gefüllt. ‚Knoten‘ ‚Kanten‘ Produkt Idee briefing board concept board Budget Projekt Modell Projekt- profil Produkt- version Produkt Komponenten (bill of material BOM) Substanz Blei Gesetz DIN 71/3 Komponente X Werkzeug Techn. Spezifikationen und Dokumente Produktionsprozess
  • 16. semantic PDM Der Vorteil eines semantischen PDM Systems Klein anfangen … Dr. Andreas Weber | kollaboratives Datenmanagement | 01.06.2016 | Folie 16 Folie 16Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 17. semantic PDMDr. Andreas Weber | kollaboratives Datenmanagement | 01.06.2016 | Folie 17 Der Vorteil eines semantischen PDM Systems Klein anfangen … und bedarfsgerecht erweitern Folie 17Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 18. semantic PDM Ich suche … Folie 18Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 19. semantic PDM … das System findet … durch Traversieren im Netz Folie 19Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 • .. einen Knoten • .. einen Pfad • .. ein Muster
  • 20. semantic PDM Transparenz schafft Akzeptanz Folie 20Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 21. semantic PDM Transparenz und Nachvollziehbarkeit der erklärende Pfad .. Folie 21Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 22. semantic PDM firmenübergreifende Sichten auf eine Stückliste Folie 22Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Produkt Komponente/Baugruppe Rohmaterial „meine Datenwelt“ Lieferant Sub-Lieferant Kunde
  • 23. semantic PDM Integration in die bestehende IT-Landschaft Folie 23Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 24. semantic PDM Architektur - semantic PDM als Plattform Folie 24Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Anwendungen .. funktionsorientiert SAP Produkt- datenbank semantisches PDM .. analyseorientiert Micro App Z middleware Micro App Y Micro App X Generisches User Interface REST Services
  • 25. semantic PDM Architektur Schleich GmbH Folie 25Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 semantisches PDM .. analyseorientiert Anwendungen .. funktionsorientiert Produkt- management Dokumenten- managementERP QS LIMS technisches PDM Micro Apps middleware
  • 26. semantic PDM Methodik: „von der user story zur Micro-App“ Folie 26Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Vorgehensweise bei der Daten- und Anforderungsanalyse
  • 27. semantic PDM Von der „user story“ zur Anwendung Folie 27Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 1 Welche Fragen werden dabei gestellt? 2 Welche Begriffe kommen darin vor? 3 Wie sind die Begriffe miteinander verknüpft? 4 Verifiziere die user story! 7 Erarbeite die notwendigen Abfragen! 6 Bilde das entsprechende Graphdatenmodell! 5
  • 28. semantic PDM Von der „user story“ zur Anwendung – die Analyse Folie 28Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 “Als ein Verantwortlicher für die Warnhinweisdeklaration möchte ich für eine Produktvariante für ein Verkaufsgebiet alle vorgeschriebenen Warnhinweise angezeigt bekommen, damit ich daraus die Vorgabe für das Layout der Warnhinweisaufkleber erzeugen kann”. 1 user story Welche Regeln für Warnhinweisdeklaration gelten für eine bestimmte Produktvariante? Durch welche Gesetze/Vorgaben sind diese Regeln begründet? Welche Produktmermale sind in diesen Regeln als Bedingungen genannt? … 2 Fragen Welche Regeln für Warnhinweisdeklaration gelten für eine bestimmte Produktvariante? Durch welche Gesetze/Vorgaben sind diese Regeln begründet? Welche Produktmermale sind in diesen Regeln als Bedingungen genannt? 3 Begriffe (Produktvariante) -[:wird verkauft in ]-> (Verkaufsgebiet) (Warnhinweisregel) -[:basiert auf]-> (gesetzlicher Vorgabe) (Warnhinweisregel) -[:gilt wenn]-> (Produktmerkmal {name:”Rückschlagschutz”}) … 4 Beziehungen
  • 29. semantic PDM Von der „user story“ zur Anwendung – das Modellieren Folie 29Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Erarbeite die notwendigen Abfragen! 6 Bilde das entsprechende Graphdatenmodell! 5 Verifiziere die user story! 7
  • 30. semantic PDM User story „Freigaben Rohmaterialien“ (Schleich GmbH) Folie 30Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 31. semantic PDM Alles an seinem Platz Folie 31Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Test- scenario Produkt- version Produkt- modell Verpackung Spritzteil Label 1:n 1:n Lieferant Kosten … auch die Freigaben Katalog # Preis Franchise launch date Modelleur Forecast Bemalung Attribute Objekte Produkt
  • 32. semantic PDM User story „Freigaben Rohmaterialien“ (Schleich GmbH) Folie 32Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 33. semantic PDM User story „BOMs erstellen“ (Schleich GmbH) Folie 33Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 34. semantic PDM User story „(Fremd-)Produkte monitoren“ (Cosmetic Company) Folie 34Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 35. semantic PDM User story „Dokumente schnell finden“ (Schleich GmbH) Folie 35Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 36. semantic PDM pdf Kontextbasiertes Dokumentenmanagement Folie 36Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Questionaire gültig für geliefert von Lieferant X Rohstoff A Rohstoff B Kampagne 2016 zugeordnet verlinken statt verschlagworten
  • 37. semantic PDM Finden über Kontext I Folie 37Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Questionaire gültig für geliefert von Lieferant X Rohstoff A Rohstoff B Kampagne 2016 zugeordnet
  • 38. semantic PDM Finden über Kontext II Folie 38Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Questionaire gültig für geliefert von Lieferant X Rohstoff A Rohstoff B Kampagne 2016 zugeordnet
  • 39. semantic PDM User story „Dokumente schnell finden“ (Schleich GmbH) Folie 39Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 40. semantic PDM „.. und wie entsteht daraus nun eine unternehmensweite Datenplattform“? Folie 40Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 41. semantic PDM User story - überlappende Bedarfe an Datenobjekten Folie 41Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 User story A Datenobjekte
  • 42. semantic PDM User story - überlappende Bedarfe an Datenobjekten Folie 42Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 User story A User story B Datenobjekte
  • 43. semantic PDM User story - überlappende Bedarfe an Datenobjekten Folie 43Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 User story A User story B User story C Datenobjekte
  • 44. semantic PDM User story – ein Datennetz als Plattform Folie 44Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 User story A User story B User story C Datenobjekte
  • 45. semantic PDM Architektur semantic PDM Folie 45Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 semantisches PDM .. analyseorientiert Anwendungen .. funktionsorientiert Micro App .. ERP technisches PDM middleware Micro App Z Micro App Y Generisches User Interface REST Services
  • 46. semantic PDM Spezial-Software für dedizierte Aufgabenstellungen Folie 46Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Produktentwicklung Produktion .xlsx .docx .pptx strukturierte Daten Zeit Vermarktung SQL SQL SQLSQL unstrukturierte Daten SQL PDM/PCM B2B Shop
  • 47. semantic PDM Langfristiger Aufbau einer unternehmensweiten Datenplattform Folie 47Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Produktentwicklung Produktion .xlsx .docx .pptx strukturierte Daten Zeit Vermarktung SQL SQL SQLSQL unstrukturierte Daten SQLMicro Apps
  • 48. semantic PDM Hoher Freiheitsgrad in der UI Gestaltung Folie 48Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 49. semantic PDM Layoutbeispiel generische Oberfläche Folie 49Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 50. semantic PDM UI Gestaltung mit Kacheln Folie 50Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Quelle: censhare.com
  • 51. semantic PDM Layoutbeispiel „Regeln für Warnhinweise“ Folie 51Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 52. semantic PDM UI neo4j browser – Beispiel „Besprechungsprotokoll“ Folie 52Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017
  • 53. semantic PDM UI Gestaltung für mobile devices Folie 53Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 Quelle: bubbleweather.com
  • 54. semantic PDM Warum ein semantisches Produkt-Daten-Management? Folie 54Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 • nachhaltig betriebliche Evolution bedeutet: Prozesse ändern sich, aber die Daten bleiben erhalten! • Erweiterbar – multi model / multi domain unterschiedliche Domänen integrierbar – nutzen von open data • firmenübergreifend komplette Unabhängigkeit von der Aufbauorganisation und Lieferkettenstruktur • unabhängig von den Anbietern funktionaler Softwarepakete (ERP, CRM, DAM, ..) Entkopplung von ‚update roadmaps‘ anderer Anbieter • über viele verschiedene User Interfaces nutzbar Browser via JAVA Framework, mobile apps, .NET Client, .. • kollaborativ / mobil paralleles Arbeiten – unabhängig von Zeit und Ort -> dedizierte Micro-Apps für Teilprozesse und Teilaufgaben • kapazitätsschonend kein „big bang“ notwendig – stufenweiser und bedarfsorientierter Ausbau des Datennetzes
  • 55. semantic PDMFolie 55Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017 • Aufräumen! Analysieren und konsolidieren Sie die Vielzahl Ihrer Datenquellen, klären Sie die Datenhoheit, schaffen Sie Transparenz bzgl. notwendiger Schnittstellen • sprachliche Klarheit! Erarbeiten Sie sich Ihre firmen- und produktspezifischen Sprache (Ontologie) • Daten-Souveränität! Gestalten Sie Ihre Datenwelt bewusst unabhängig von ERP- und CRM-Systemen Bauen Sie Kompetenz auf im Umgang mit Ihren Daten • Schritt für Schritt! Starten Sie fokussiert .. und erweitern Sie bedarfsbezogen Schritt für Schritt Dr. Andreas Weber semantic PDM andreas.weber@s-pdm.com www.semantic-pdm.com Partner:Kontakt: Lessons learned ..
  • 56. semantic PDMFolie 56Dr. Andreas Weber | semantic data management | 08.02.2017