| Wie Ontologien verstreute Geschäftsinformationen zusammenführen | |
| Wahl der Entwicklungswerkzeuge | |
| Schrittweise Weiterentwicklung | |
| Modellierung und Konsistenzprüfung |
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Jedes Unternehmen braucht heute ausgewählte Daten und Informationen aus internen und externen, oft Internet-basierenden Anwendungen, um seine Geschäftssituation richtig einzuschätzen oder die Produktentwicklung zu planen. Unternehmensontologien (Enterprise Ontologies) unterstützen die hierfür nötige Informationsintegration, indem sie mit Hilfe von Elementen wie Klassen, Relationen, Attributen, Instanzen und Regeln die Bedeutungen und Beziehungen von Daten und Informationen beschreiben. Anwender können dadurch Rückschlüsse aus den vorhandenen Daten ziehen, Widersprüche in ihnen erkennen und auch fehlendes Wissen identifizieren.
Ein erfolgreiches Vorgehen beim Aufbau von Enterprise Ontologies hat sich im Zusammenhang mit der Einführung Service-orientierter Architekturen (SOA) entwickelt (siehe zum Thema SOA auch unseren SOA Expertenrat). Danach sollten Unternehmen den Projektablauf in fünf Abschnitte unterteilen - nämlich die Phasen Setup, Anforderungsanalyse, Glossaraufbau, Modellierung und Test.
In der Setup-Phase definiert das Projektteam zunächst Ziel, Umfang und Domänen der Ontologie. Im Fall eines internationalen Großunternehmens wurden hierfür die Domänen "Kunde", "Produkt", "Supplier/Partner", "Market/Sales" und "Service" ausgewählt. Zudem ist festzulegen, ob die Ontologie zur Integration mehrerer Anwendungen oder zur Beschreibung einer einzelnen Anwendung dienen soll, wobei Letzteres aufwändiger ist.
Durch die Definition von Themen und Art der Ontologie lässt sich bereits in der ersten Projektphase der Aufwand als Anzahl der erwarteten Modellierungselemente abschätzen. Zudem sind zu diesem Zeitpunkt die zu integrierenden Anwendungen auszuwählen, um in der späteren Testphase realistische Daten nutzen zu können.
Werden in der Setup-Phase Modellierungsrichtlinien und Namenskonventionen definiert, kann dies die Vorgabe von Modellierungsmustern wesentlich beschleunigen. Wenn eine Integrationsontologie entwickelt wird, müssen beispielsweise nicht sämtliche für den Datenaustausch nötigen Attribute modelliert werden. Im Praxisbeispiel ließ sich beispielsweise das "Entity Characteristic Pattern" nutzen. Dieses wurde vom internationalen Industrieverband Tele Management Forum als Domänenmodell für das "NGOSS Shared Information/Data Model" (SID) definiert. ist Der Industriestandard NGOSS beinhaltet Richtlinien und Spezifikationen zur Umsetzung von SOAs in Unternehmen der Informations- und Telekommunikationstechnik.
In dieser frühen Projektphase sind zudem Quellen zu analysieren, die bei der eigentlichen Modellierung behilflich sein können. Hierzu gehören Oberontologien (Upper Ontology) wie beispielsweise Gist von Semantic Arts, das SID sowie andere Glossare, Thesauri und qualitätsgeprüfte Ontologien, die Standardisierungsgremien wie Oasis oder das W3C anbieten (siehe auch den Beitrag über die Unstructured Information Management Architecture UIMA).
