Datenstandards und Datenmodelle

Es gibt verschiedene Initiativen, Behörden und Organisationen, die für Daten im Bereich Smart City Standards oder Modelle entwickeln. Alle haben zum Ziel, durch eine Normierung oder Standardisierung der Daten die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Systemen zu vereinfachen.

Allerdings gibt es für Datenstandards im Allgemeinen keine klaren Richtlinien: So kann prinzipiell jede*r versuchen, einen eigenen Datenstandard oder ein eigenes Datenmodell zu etablieren. Auch sind verwendete Begriffe oft nicht trennscharf.

Dieser Artikel liefert eine kurze Erklärung zum Thema, um anschließend einen kleinen Überblick über bestehende Datenstandards und -modelle zu geben.

Datenmodell: Beschreibt ein Objekt der realen Welt

Ein Datenmodell ist eine formale, strukturierte Darstellung von realen Dingen, die ein Objekt und seine zugehörigen Attribute definiert. Das Modell befasst sich mit einer Struktur der Darstellung - und nicht unbedingt mit den Details, die mit dem Inhalt in dieser Struktur verbunden sind. Ein Beispiel hierfür ist das Datenmodell zum Thema Parken: Es definiert, welche Informationen benötigt werden, um einen Parkplatz zu beschreiben.

Beispiel Parken

Ein Datenmodell für Parken nennt die benötigten Attribute, um einen Parkplatz zu beschreiben. Das können sein:

Datenstandard: Beschreibt das Datenformat

Wenn zwei oder mehr Parteien Informationen austauschen wollen, muss beschrieben werden können, wie diese Informationen "aussehen": damit die empfangende Partei auch etwas mit dem Datensatz anfangen kann, wenn er am Zielort ankommt. Ein Datenstandard liefert die Richtlinien, anhand derer interagierende Parteien reibungslos Informationen austauschen können.

Ziel eines Datenstandards ist es, die gemeinsame Nutzung oder den Austausch von Informationen zwischen mehreren Parteien in einer Weise zu ermöglichen, die gewährleistet, dass die Parteien das gleiche Verständnis davon haben, was in diesen Informationen dargestellt wird.

Ein Datenstandard regelt beispielsweise das Format für Datum: Es ergänzt also ein Datenmodell um Informationen wie das Format, in welchem ein Attribut übergeben werden muss.

Der Übergang zwischen Model und Standard ist teilweise fließend. Manche Modelle treffen auch eine Aussage, ob die Daten als String (Text) oder als Number (Zahl) angegeben werden sollen. Offen bleibt dann beispielsweise bei Längen, ob sie in Metern, Zentimetern, Inch oder Zoll angegeben werden sollen, andere Modele liefern auch diese Informationen mit.

Genau diese Transformationen von unterschiedlichen Datenformaten übernehmen bei DKSR die Konnektoren. Denn nur wenn die Daten aus unterschiedlichen Quellen im gleichen Format vorliegen, kann mit ihnen gearbeitet werden.