Kontinuierliche Bewertung von Informationsqualität in Stream-basierten Smart City Architekturen

Inhalt:
Moderne Städte entwickeln zunehmend optimierte Anwendungen und Dienste, um Abläufe zu steuern und den Bürgern Informationen bereitzustellen. Eine zentrale Herausforderung in Smart City-Architekturen ist die domänenübergreifende Aggregation und Verarbeitung von Streaming-Informationen. Große Mengen an wertvollen Daten und Sensor-Informationen verbleiben in proprietären, anwendungsbezogenen Systemen, da aufgrund der großen Anzahl von spezifischen Technologien und Formaten eine effiziente adaptive Verbreitung begrenzt ist. Die Integration dieser heterogenen Technologien unter Berücksichtigung weiterer Datenquellen, wie Social Media, und die direkte Nutzung von Bürgerdaten ist eine große Herausforderung. Diese Arbeit stellt ein Smart City Framework für die Verarbeitung von großen Datenströmen des Internets der Dinge durch die Anreicherung mit semantischen Annotationen vor. Das Framework ermöglicht eine adaptive Verarbeitung, Aggregation und Vereinigung der Information. Hierbei wird insbesondere eine zuverlässige Informationsverarbeitung durch eine Bewertung der Herkunft und der beschriebenen Qualität der Datenströme berücksichtigt. Weiterhin wird die automatisierte Anpassung genutzter Datenquellen zur Laufzeit, sowie eine benutzerzentrische Entscheidungsunterstützung ermöglicht.