Ontario

Fakten

Ansprechpartner

Kemele M. Endris

E-Mail

kemele.endristibeu

Kategorie

Computer Science, Data Science, Knowledge Engineering, Linked Data, Scientific Data Management

Technology Readiness Level

4

URL: https://labs.tib.eu/ontario

Ontario ist ein ontologiebasiertes Datenintegrations- und Semantic Enrichment-On-Demand-Framework über Semantic Data Lakes. Ontario fügt eine semantische Schicht auf die Quelldatensätze hinzu, die als Rohformat in einem Data Lake gespeichert werden. Ontario unterstützt verschiedene Datenmodelle (strukturiert und teilstrukturiert) wie Relational, CSV, TSV, JSON, XML, Dokument und Grafik. Darüber hinaus werden die folgenden Datenmanagementsysteme unterstützt: MySQL, Postgres, MongoDB, Neo4j und verteilte Dateisysteme Hadoop HDFS und S3. SPARQL ist die globale Abfragesprache und derzeit werden RML-Mappings unterstützt.

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