Im März fand im Unicorn Coworking space in Berlin der erste Data Science Open Space statt. Ein Open Space ist eine alternative Konferenzform, bei der die Teilnehmer ohne feste Agenda die Vortragsthemen bestimmen und selbst gestalten.

Als Vertreter des LEDS Wachstumskerns war André Langer von der TU Chemnitz mit vor Ort. Er nutzte die Chance, um mit anderen Datenanalysten aus ganz Deutschland ins Gespräch zu kommen und die bisherigen Ergebnisse des Linked Enterprise Data Service Projekts fachübergreifend zu diskutieren. Zum LEDS Wachstumskern wurden zwei Sessions angeboten. Im ersten Workshop gab André eine allgemeine Einführung in das Thema Semantic Web und Linked Data und stellte dessen Vorteile der Datenverwaltung und -analyse gegenüber traditionellen Datenformaten und Vorgehensweisen vor. In einer zweiten Runde wurde das Thema Datenqualität aus dem LEDS Projekt-Arbeitsschwerpunkt “Qualität und Kohärenz” aufgegriffen. Dabei konnten mit einer Vielzahl von Teilnehmern aktuelle Use Cases und Herausforderungen erarbeitet und diskutiert werden. Besonders spannend stellte sich dabei die Qualitätsanalyse im Bereich medizinischer Sensordaten heraus, welche nach wie vor eine Menge an Hintergrundwissen, geeigneten Auswertungsmodellen und menschlicher Interaktion erfordert.

Wir danken den Organisatoren Torsten Weber, Olga Sheshukova und Christoph Giebel für die Organisation und freuen uns bereits auf eine Neuauflage im kommenden Jahr, wo wir weitere erarbeitete Ergebnisse aus dem LEDS-Projekt beitragen können.

Mehr Informationen unter http://datascienceopenspace.com/

(c) André Langer und Torsten Weber