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Vorgehensweise

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Vorgehensweise 2020-10-12T20:28:14+00:00

Über DataBIO: Technologie

Die Land-/Forstwirtschafts– und Fischereipiloten umfassen fächerübergreifende Aktivitäten mit Geo- und Erdbeobachtungssektoren. Big Data Schlüsselkomponenten sind im folgenden Diagramm zusammengefasst.

Die Heterogenität ist ein wichtiger Fokus des Projekts. Die Arbeiten und Entwicklungen der Experten für ICT, Big Data (BD) und Erdbeobachtung (EO) liefert die Basistechnologien zur Unterstützung der vier technischen Vs (Volume, Velocity, Variety, Veracity) von Big Data und ermöglichen das fünfte V: Value.

Über DataBIO: Methodik

Die Gesamtmethodik des DataBio Projekts ist das Entwickeln und Pilotieren einer Big Data Technologie Plattform auf der Basis von existierenden Technologien und Datenmengen, in Zusammenarbeit mit dem Endbenutzer, sowie abschließender Verifikation des Konzepts durch mehrere Piloten in den ausgewählten Sektoren.

Die in DataBio entwickelten und verwendeten Datensätze, Softwarekomponenten, Pipelines und Pilotprojekte werden im durchsuchbaren und öffentlichen DataBio Hub-Repository beschrieben. Eine Machine-to-Machine-Schnittstelle für den Zugriff auf die Metadaten des DataBio Hub über OpenSearch ist verfügbar (der mit OGC Testbed-15-Schnittstellen kompatible Service-Endpunkt, OGC 19-020r1, ist verfügbar).

Das Projekt startet mit einer Analyse der Endbenutzeranforderungen und des Nutzerverständnisses im Co-innovativen Prozess der Entwicklung, Aufbereitung, Anpassung und Integration einer Menge an Schnittstellen, Plattformen, Werkzeugen und Diensten unter Nutzung existierender oder fast marktbereiter Technologien sowie das Testen und Validieren der Konzepte und Dienste. Für einen erfolgreichen Abschluss des Projekts ist es daher entscheidend eine klare und gut strukturierte Methodik einzuhalten.

Um Nutzerbeteiligung zu garantieren, werden in den Co-innovativen Vorbereitungsaufgaben und über die gesamte Länge in allen Sektoren (Land- und Forstwirtschaft, Fischerei) des Projekts partizipatives Design sowie Co-kreative konzeptionelle und prototypische Methoden eingesetzt (z.B. Workshops, Interviews, Fragebögen).

Die Methodik für die Anforderungsanalyse wird einen Vergleich der Anforderungen für die verschiedenen Sektoren (Land-, Forstwirtschaft und Fischerei) beinhalten. Aus diesem Vergleich wird schließlich eine Gesamtanforderung für die Big DATABIO Plattform generiert. Die verschiedenen Big Data Lösungen und Datenmengen werden sich aus Nutzersicht zwischen den Bioökonomiesektoren sehr unterscheiden, jedoch durch die Big DATABIO Plattform einheitlich präsentiert.

Weitere Bestandteile der Co-innovativen Vorbereitung sind das Überprüfen und Analysieren legaler und regulativer Fragen auf nationalen und europäischen Ebenen, sowie die Anforderung an andere Interessengruppen.

An die Finalisierung der Konzept-Definitions-Phase anschließend, werden die technischen Anforderungen und die endgültige Systemarchitektur der Plattform definiert und die Integration der Technologien initiiert.

Die sektorspezifischen Implementationen der Piloten und die Pilotierung werden durchgehend von Big Data und Erdbeobachtungsexperten unterstützt und validiert.

Die Planung der Aktivitäten der Piloten werden von der TRL existierender Technologien, Reifegrad des Systems und Umweltfragestellungen gesteuert:

  • Piloten werden in jedem Projektjahr durchgeführt: Piloten, die marktreife Technologien der Big Data und Erdbeobachtung verwenden, starten bereits im ersten Jahr des Projekts; Neue Features und fast marktreife Technologien werden über das zweite und dritte Projektjahr integriert und pilotiert.
  • Der Reifungsgrad der Big DATABIO Plattform wird während der Piloten steigen.
  • Die Piloten werden aufgrund äußerer Einflüsse (Wetter, Jahreszeiten, Ernte- und Produktionszeiträume der drei Sektoren Land-, Forstwirtschaft und Fischerei) unterschiedliche Aktivitätszeiträume einnehmen.

Um die Bestandteile und Werkzeuge der verschiedenen Teilnehmer am Projekt zu einer allgemeinen Big DATABIO Plattform und ihrer Dienste für die Sektoren in einer logischen, kosten-effizienten Weise zu integrieren und dabei die Qualität der einzelnen Dienste unter der großen Anzahl an Akteuren und der hohen Komplexität des Systems zu garantieren, wird statt einem Big-Bang-Integrationsmodells ein kontinuierliches Integrationsmodell angenommen.