Sturen op Open Standaarden : een handreiking voor overheidsorganisaties

Het gebruik van open standaarden draagt bij aan het vermogen van overheden, bedrijven en burgers om elektronisch gegevens uit te wisselen en samen te werken. Bovendien zorgt het voor een verminderde afhankelijkheid van leveranciers. Daarom heeft de overheid, o.a. via het Forum Standaardisatie en het programma Nederland Open in Verbinding, het gebruik van open standaarden tot norm verheven. De adoptie van open standaarden blijkt niet zo eenvoudig. Dit komt onder andere omdat er binnen organisaties nog veel bestaande systemen en lopende ontwikkelingen zijn die gebruik maken van gesloten standaarden. Naast stimulering van buitenaf is het daarom van belang dat organisaties zelf aan de slag gaan met de adoptie van open standaarden en de implementatie en het gebruik daarvan in hun specifieke systemen en processen. Organisaties moeten ook zelf kunnen sturen op open standaarden. Daartoe is deze handreiking ontwikkeld

Semantics for big data applications in the smart dairy farming domain

In the Dutch SmartDairyFarming project, better decision support for the dairy farmer on daily questions around feeding, insemination, calving and milk production processes is made possible using a variety of big data sources containing static and dynamic sensor data of individual cows. This paper is concerned with the inherent semantic interoperability problem between the information in these data sources. Semantic alignment is achieved using ontologies and linked data mechanisms on a large amount of sensor data, such as grazing activity, feed intake,weight, temperature and milk production of individual cows at 7 dairy farms in The Netherlands. A Common Dairy Ontology (CDO) and a specific measurement ontology have been developed and used to transform the sensor data into 310GB of RDF triples, made accessible via a SPARQL interface on a triplestore. A few example applications have been developed to show how the CDO can be used for decision support and historic analysis. The performance of our linked data semantic solution is acceptable for analysis queries on large sets of data. Without optimization of queries the time for answering queries ranged from a few seconds to a couple of minutes