Skip to content
Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter Oldenbourg May 25, 2012

Multi-Scale Data Integration Challenges in the Observational Science Data Space

Herausforderungen der Datenintegration wissenschaftlicher Daten bei variabler Größenordnung
  • Laure Berti-Équille

Abstract

In Europe, more than one thousand of laboratories intensively collect data to measure various properties of the Earth. Scientists observe environmental conditions, ecosystems and biological species. The ability to understand complex phenomena (e. g., global warming) and predict trends from spatio-temporal data becomes a major issue in observational science. However, theoretical and technical advances in multi-scale data integration are necessary to achieve this. This paper will present some challenging research directions for integrating such massive multi-scale scientific data.

Zusammenfassung

In Europa sammeln mehr als tausend Laboratorien Daten, um verschiedene Eigenschaften der Erde zu messen. Die Fähigkeit, komplexe Phänomene (z. B. die globale Erwärmung) zu verstehen und Trends aus räumlich-zeitlichen Daten zu prognostizieren ist ein wichtiges Thema in der beobachtenden Wissenschaft. Allerdings sind theoretische und technische Fortschritte in der Integration von Daten unterschiedlichster Größenordnung (Multi-Scale Data Integration) notwendig, um dies zu erreichen. Dieser Beitrag stellt einige Forschungsherausforderungen in diesem Kontext vor.


* Correspondence address: CEREGE IRD, Europôle Méditerranéen de l'Arbois, B.P. 80, 13545 Aix-en-Provence cedex 04, Frankreich,

Published Online: 2012-5-25
Published in Print: 2012-5-1

© by Oldenbourg Wissenschaftsverlag, Aix-en-Provence cedex 04, Germany

Downloaded on 20.4.2024 from https://www.degruyter.com/document/doi/10.1524/itit.2012.0672/html
Scroll to top button