Skip to main content
SpringerLink
Log in

Daten wie Sand am Meer – Datenerhebung, -strukturierung, -management und Data Provenance für die Ostseeforschung

  • Fachbeitrag
  • Published:
Datenbank-Spektrum Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Das Datenmanagement für heterogene Umweltdaten wird am Beispiel verschiedener Projekte aus dem maritimen Umfeld gezeigt. Besonderer Schwerpunkt dabei sind eine Pipeline zur Integration heterogener Forschungsdaten, die Nachvollziehbarkeit der Daten (Data Provenance) und die Berücksichtigung temporaler Aspekte bei der Erhebung, Speicherung und Auswertung der Daten.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Log in via an institution

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Institutional subscriptions

Abb. 1
Abb. 2
Abb. 3
Abb. 4
Abb. 5
Abb. 6

Notes

  1. Pangea.de ist eine Initiative für ein System zur Veröffentlichung und Nachweis für georeferenzierte Forschungsdaten des Alfred-Wegener-Instituts Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung sowie der Universität Bremen.

  2. Benthos: Organismen im und auf dem Boden von Gewässern [40]

  3. Taxon, Pl. Taxa: Bezeichnung für eine im biologischen Sinn definierte Gruppe von Organismen.

  4. „Abra prismatica“, Synonym „Abra fragilis“, ist eine Muschelart, auch Lange Pfeffermuschel genannt.

  5. „Semelidae“, Synonym „Scrobiculariidae“, ist die Familie der Pfeffermuscheln.

Literatur

  1. Bose R, Frew J (2005) Lineage retrieval for scientific data processing: a survey. ACM Comput Surv 37(1):1–28

    Article  Google Scholar 

  2. Buneman P, Chapman A, Cheney J (2006) Provenance management in curated databases. In: Proceedings of the 2006 ACM SIGMOD international conference on management of data - SIGMOD ’06. ACM, New York, pp 539–550

    Chapter  Google Scholar 

  3. Büttner S, Hobohm HC, Müller L (2011) Handbuch Forschungsdatenmanagement. BOCK+HERCHEN, Bad Honnef

    Google Scholar 

  4. Celko J (2012) Joe Celko’s trees and hierarchies in SQL for smarties. Morgan Kaufmann, Elsevier, Burlington

    Google Scholar 

  5. Cheney J, Chiticariu L, Tan WC (2009) Provenance in databases: why, how, and where. Found Trends Databases 1(4):379–474

    Article  Google Scholar 

  6. Curino CA, Moon HJ, Zaniolo C (2008) Graceful database schema evolution: the prism workbench. Proceedings VLDB Endowment 1(1):761–772

    Article  Google Scholar 

  7. Dalamagas T, Cheng T, Winkel KJ, Sellis T (2006) A methodology for clustering XML documents by structure. Inf Syst 31:187–228

    Article  MATH  Google Scholar 

  8. Doan A, Halevy AY, Ives ZG (2012) Principles of data integration. Morgan Kaufmann, Burlington

    Google Scholar 

  9. Fagin R, Kolaitis PG, Popa L, Tan WC (2011) Schema mapping evolution through composition and inversion. In: Schema matching and mapping. Springer, Heidelberg

    Google Scholar 

  10. Glavic B, Alonso G (2009) The PERM provenance management system in action. In: Proceedings of the 35th SIGMOD international conference on Management of data - SIGMOD ’09. ACM, New York

    Google Scholar 

  11. Hartung M, Terwilliger JF, Rahm E (2011) Recent advances in schema and ontology evolution. In: Schema matching and mapping. Springer, Heidelberg, pp 149–190

    Chapter  Google Scholar 

  12. Hegewald J, Naumann F, Weis M (2006) XStruct: efficient schema extraction from multiple and large XML documents. In: ICDE Workshops, pp 81

    Google Scholar 

  13. Heuer A (1989) Equivalent schemes in semantic, nested relational, and relational database models. In: Proceedings MFDBS’89, pp 237–253

    Google Scholar 

  14. Heuer A (2015) METIS in PArADISE: Provenance Management bei der Auswertung von Sensordatenmengen für die Entwicklung von Assistenzsystemen. In: BTW workshops, pp 131–136

    Google Scholar 

  15. ISO/IEC 9075-2:2011 (2011) Information technology - Database languages - SQL-Part 2: Foundation (SQL/Foundation). Tech. rep., ISO/IEC JTC 1/SC 32

  16. Kirsten T, Gross A, Hartung M, Rahm E (2011) GOMMA: a component-based infrastructure for managing and analyzing life science ontologies and their evolution. J Biomed Semant 2(1):6

    Article  Google Scholar 

  17. Klettke M (2007) Modellierung, Bewertung und Evolution von XML-Dokumentkollektionen. Habilitationsschrift. Logos, Berlin

    Google Scholar 

  18. Klettke M, Meyer H (2000) XML and object-relational database systems - enhancing structural mappings based on statistics. In: Proceedings WebDB, pp 151–170

    Google Scholar 

  19. Klettke M, Scherzinger S, Störl U (2014) Datenbanken ohne Schema? Herausforderungen und Lösungs-Strategien in der agilen Anwendungsentwicklung mit schema-flexiblen NoSQL-Datenbanksystemen. Datenbank Spektrum 14(2):119–129

    Article  Google Scholar 

  20. Klettke M, Scherzinger S, Störl U (2015) Schema extraction and structural outlier detection for JSON-based NoSQL data stores. In: Proceedings BTW’15, pp 425–444

    Google Scholar 

  21. Kulkarni K, Michels JE (2012) Temporal features in SQL:2011. ACM SIGMOD Rec 41(3):34–43

    Article  Google Scholar 

  22. Köppen V, Saake G, Sattler KU (2012) Data Warehouse Technologien. mitp, Frechen

    Google Scholar 

  23. Leser U, Naumann F (2006) Informationsintegration. dpunkt.verlag, Heidelberg

    MATH  Google Scholar 

  24. Luksetich DL (2012) How to leverage DB2’s automated time travel queries and temporal tables. Enterprise Systems Media, Richardson

    Google Scholar 

  25. McPhilips T, Bowers S, Ludäscher B (2006) Collection-oriented scientific workflows for integrating and analyzing biological data. In: Proceedings of the DILS Workshop

    Google Scholar 

  26. Meyer F (2015) Aufbau einer Artenlistenverwaltung im Benthos-Projekt. Bachelor-Arbeit, Universität Rostock

  27. Meyer F (2016) Temporale Aspekte und Provenance-Anfragen im Umfeld des Forschungsdatenmanagements. Master-Arbeit, Universität Rostock

  28. Miller RJ (2007) Retrospective on Clio: schema mapping and data exchange in practice. In: Proceedings Ws. DL’07

    Google Scholar 

  29. Miller RJ, Hernández MA, Haas LM, Yan L, Ho CTH, Fagin R, Popa L (2001) The Clio project: managing heterogeneity. ACM SIGMOD Rec 30(1):78–83

    Article  Google Scholar 

  30. Moh CH, Lim EP, Ng WK (2000) DTD-miner, a tool for mining DTD from XML documents. In: Proceedings WECWIS

    Google Scholar 

  31. Moreau L, Groth PT (2013) Provenance: an introduction to PROV. Morgan & Claypool, San Rafael

    Google Scholar 

  32. Motro A (1994) Intensional answers to database queries. IEEE Trans Knowl Data Eng 6(3):444–454

    Article  Google Scholar 

  33. Möller ML (2016) Aufbau einer Forschungsdatenverwaltung für chemische und physikalische In-Situ-Daten aus der Ostsee. Bachelor-Arbeit, Universität Rostock

  34. Naumann F, Leser U, Freytag JC (1999) Quality-driven integration of heterogenous information systems. In: Proceedings VLDB’99, pp 447–458

    Google Scholar 

  35. Necaský M, Klímek J, Malý J, Mlýnková I (2012) Evolution and change management of XML-based systems. J Syst Softw 85(3):683–707

    Article  Google Scholar 

  36. Prien RD, Schulz-Bull DE (2016) Technical note: GODESS – a profiling mooring in the Gotland Basin. Ocean Sci Discuss. doi:10.5194/os-2016-11

    Google Scholar 

  37. Rahm E, Do HH (2000) Data cleaning: problems and current approaches. IEEE Data Eng Bull 23(4):3–13

    Google Scholar 

  38. Rahm E, Kirsten T, Lange J (2007) The GeWare data warehouse platform for the analysis of molecular-biological and clinical data. J Integr Bioinform 4(1):47

    Google Scholar 

  39. Redman TC (1996) Data quality for the information age. Artech House, London

    Google Scholar 

  40. Rheinheimer G (1996) Meereskunde der Ostsee. Springer, Heidelberg

    Book  Google Scholar 

  41. Saake G, Sattler K, Heuer A (2013) Datenbanken - Konzepte und Sprachen, 5. Aufl. mitp, Frechen

    MATH  Google Scholar 

  42. Saracco C, Nicola M, Gandhi L (2012) A matter of time: temporal data management in DB2 10 (IBM Developer Works)

    Google Scholar 

  43. Schick S, Meyer H, Heuer A (2013) Flexy: Flexible, datengetriebene prozessmodelle mit YAWL. In: Proceedings der BTW’13

    Google Scholar 

  44. Schönbach C, Kowalski-Saunders P, Brusic V (2000) Data warehousing in molecular biology. Brief Bioinformatics 1(1):190–198

    Article  Google Scholar 

  45. Snodgrass RT (Hrsg) (1995) The TSQL2 temporal query language. Kluwer, Dordrecht

    MATH  Google Scholar 

  46. Snodgrass RT (1999) Developing time-oriented database applications in SQL. Morgan Kaufmann, Burlington

    Google Scholar 

  47. Svacina J (2016) Intensional Answers for Provenance Queries in Big Data Analytics. Bachelor-Arbeit, Universität Rostock

  48. Zierke J (2014) Konzeption der Datenintegration für eine zu entwickelnde Benthos-Datenbank. Master-Arbeit, Universität Rostock

Download references

Danksagung

Wir danken den Mitarbeitern der IOW-Arbeitsgruppe Chemische in situ Sensoren um Ralf Prien sowie den Mitarbeitern der IOW-Arbeitsgruppe Ökologie benthischer Organismen um Michael Zettler für die fachliche Unterstützung und die Bereitstellung der Daten. Weiterhin danken wir den studentischen Projektgruppen und Hilfskräften der Generationen 2015 und 2016 für ihre Unterstützung bei der Implementierung einzelner Komponenten des Frameworks, der Provenance-Techniken (Projekt METIS) und der Privacy-Techniken (Projekt PArADISE): im Cluster Forschungsdatenmanagement-Framework Dennis Weu, Paul Wegener, Oleg Wagenleitner, Hannes Awolin; im Cluster Provenance Jan Svacina, Pia Wilsdorf, Tanja Auge, Sabrina Brossmann, Marc Stefan Martens, Daniel Horak; im Cluster Privacy Jan Tepke, Hannes Steffenhagen, Christoph Damerius, Martin Haufschild, Felix Thomas Wächter; übergreifend unseren Hilfskräften Richard Dabels, Johann Kluth, Jörg Stüwe.

Author information

Authors and Affiliations

  1. Universität Rostock, Rostock, Deutschland

    Ilvio Bruder, Meike Klettke, Mark Lukas Möller, Frank Meyer & Andreas Heuer

  2. Leibniz-Institut für Ostseeforschung Warnemünde, Warnemünde, Deutschland

    Susanne Jürgensmann & Susanne Feistel

Authors
  1. Ilvio Bruder
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

  2. Meike Klettke
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

  3. Mark Lukas Möller
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

  4. Frank Meyer
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

  5. Andreas Heuer
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

  6. Susanne Jürgensmann
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

  7. Susanne Feistel
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Corresponding author

Correspondence to Ilvio Bruder.

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this article

Bruder, I., Klettke, M., Möller, M.L. et al. Daten wie Sand am Meer – Datenerhebung, -strukturierung, -management und Data Provenance für die Ostseeforschung. Datenbank Spektrum 17, 183–196 (2017). https://doi.org/10.1007/s13222-017-0259-4

Download citation

  • Received:

  • Accepted:

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/s13222-017-0259-4

Search

Navigation