Automation, Mining, Linked Data ARD-weites crossmediales ......Microservices Linked Data Triple...
Transcript of Automation, Mining, Linked Data ARD-weites crossmediales ......Microservices Linked Data Triple...
SAD-Kooperation
medas
Automation, Mining, Linked Data –
ARD-weites crossmediales
Mediendatensystem (medas)
FKTG-Regionalveranstaltung in Stuttgart 16. April
Tobias Tiesler (Projektleiter medas), 16.04.2019
Warum?
2
Zielsetzung & Mehrwert
3
ZentralesARD-Metadatensystem
Zentral bereitgestellte Metadaten aus den angeschlossenen Systemen der Rundfunkanstalten
ZentraleARD-Mining-Plattform
automatische Erschließung von Content
Was ist medas eigentlich?
Wer?
6
Ziele der IT- und Archivkooperation der
hohe Metadatenqualität Autonomie
Wirtschaftlichkeit
gemeinsame Regelwerke
Geschäftsprozesse effizient unterstützen
Zukunftssicherheit
Harmonisierung der Archivsysteme
Interoperabilität
Modernisierung der Archivsysteme
Langlebigkeit
in Kooperation mit der und dem
7
Wo kommt medas her?
Analyse
Fraunhofer-Institut prüft Einsatz moderner
Archivtechnologien
2014
2015
WDR Kooperation Projektauftrag
WDR plant Ablösung ARCHIMEDES durch
Media Data Hub
erste Kooperations-gespräche durch WDR
Frühjahr
2016
WDR wird neben HR und SWR dritter Entwicklungspartner
November
2016
Aufbau eines ARD-weiten crossmedialen
Mediendatensystem
Dezember
2016
ARD-Strukturreform
Schlüssel-Projekt
Auftrag und Struktur-optimierung des
öffentlich-rechtlichen
Rundfunks im
digitalen Zeitalter
Oktober
2017
8
Hörfunkdatenbank12 Instanzen ARD
Basis Dokumentations- u.
Archivprozesse Audio
Media Data HubSearch Engine
Media Data Store
Linked Data
Mining-Plattform.
Fernseharchiv- u.
Dokumentations-System14 Instanzen ARD u. ORF
Basis Dokumentations- u.
Archivprozess für Video
Normdatenbank20 Systemanbindungen
Umsetzung u. Sicherung
Metadatenstandards- u. -
qualität
Hauptkomponenten
Wann?
10
medas Ziele Projektplan
Daten
FESAD & HFDB
zu Testzwecken
im MDH
Konzeptgemeinsame Nutzer-und Berechtigungs-
verwaltung
VorraussetzungAblösung
Archimedes-Systeme
MDH-Basis zumSAD-Produkt
FESAD & HFDBbei allen
Kooperationspartnern
Metadaten im MDHrecherchierbar
MDH AblösungOberflächen
HFDB & FESAD
Anschließend:
Aggregation Daten andere Betriebsteile
zusätzliche Recherche-möglichkeiten im MDH
Phase 2
2018
Phase 3
2019
Phase 4
2020
Phase 1
2017 2021
CrossmedialeRecherche im WDR
MDH-Basisversion
Mining-Services
in MDH-Basis
Weiterentwicklung des MDH im Auftrag
der SAD-Kooperation.gem
ein
sam
e P
roduktf
am
ilie
11
Wie?
Crossmediale Suche
Mining Plattform
NDB
Archivsysteme
Urheberauskunftspflicht…
Essenzspeicher
weitere Informationssysteme
Programmpla-
nungssysteme
Redaktions-
systeme
Rechtemana-
gementsysteme
etc.
Workflow
Presse-
datenbank
ab 2021
Produktions-
systeme HFDBFESFESAD HFDB
Microservices
Linked Data
Triple StoreSearch Engine
Collect
Media Data Store
Anwendungen auf Basis des Media Data Hubs
Architekturvision
Collect
13
Einsatz von Mining-Systemen in medas
Audiomining
• Umwandlung von gesprochenem Wort in Text
• Basis: statistische Modelle
• 3 Komponenten:o Akustisches Modell
o Lexikon
o Sprachmodell
• Herausforderungen:o Hintergrundgeräusche
o gleichzeitige Sprecher
o Spontansprache, Dialekte etc.
Sprachmodell
Wörterbuch
Akustikmodell
Grundlagen Audiomining
15
Use Case: Archiv (Bsp. HFDB)
16
Use Case: Redaktion (Sales Plattform)
übergangsweise bereitgestellt
17
Use Case: Redaktion (SAM)
noch in Entwicklung
18
Use Case: Drittsysteme
• Nutzung der Mining Plattform durch
Redaktions- u. Produktionssysteme
• Onboarding Prozess seit April 2019
19
20
Mining-Plattform
Live-Demo: Audiomining
Sales Plattform, Simple Audiomining (SAM)
Live-Demo: Crossmediale Suche
eine Weboberfläche für alle Medientypen
Fragen?
23
Projektstruktur
25
SCRUM – agile Entwicklung
26
Pilotbetrieb
3 Wochen
Rückmeldungen
27
Ansatz: Skalierung der agilen Elemente auf die Produktebene
Leitplanke: Agilität und Selbstorganisation der Teams sollen nicht
beeinträchtigt werden
Folge: relevante Teilaspekte müssen übergreifend koordiniert werden
Scaled Agile Framework (SAFE)
Portfoliolevel
Programmlevel
Teamlevel
Strategische Produktausrichtung
Planung, Priorisierung auf Produktebene
Entwicklung in agilen Teams
28
• Strategische Produktausrichtung
• Weichenstellung für Architektur
• High Level Priorisierung und
Budgetierung
• Planung / Priorisierung Produktebene
• Produkt Inkremente (PI)
• Abhängigkeiten zwischen Teams
• Synchronisierung (work in cadence)
• Release Management (on demand)
• Entwicklung in agilen Teams
Scaled Agile Framework (SAFe)
PL/P
M
PO
SA
29
Portfolio Ebene
Programm Ebene
Team Ebene
LG medas SAD-SGSAD-EG
PG medas
temporäre
Expertengruppen
medas Backlog
Teilprodukt
Backlog
12 Wochen je Produktinkrement
Kernteam je Teilprodukt
PO
Teilproduktteam
Entwicklungsteams je Teilprodukt
AGAG medas
PI-Review- ErgebnispräsentationProduktinkrement
- Bewertung Produktinkrement
PI-Planning-Voraussetzung für den Start des Produktinkrements
Backlog-Refinement
- initial monatlich
- priorisierte Elemente verfeinern (nach Definiton of Ready)
Backlog-Refinement
Zeitplan eines Produktinkrementsbeispielhaft
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Backlog-Refinement
3 Wochen
4 Wochen
6 Wochen
Produktsprints auf Teamebene
30