Referate & Sessions
Weitere Informationen werden laufend aufgeschaltet.
Der Linked Data Day ist eine jährliche Konferenz des Schweizerischen Bundesarchivs, die in Zusammenarbeit mit dem Institut Public Sector Transformation der BFH Wirtschaft organisiert wird.
10.11.2025, 8.30–16.30 Uhr – Welle 7, Bern
Der thematische Fokus liegt auch dieses Jahr auf der Einführung und Umsetzung von Linked Data in Verwaltungsbetrieben. Keynote-Speaker werden über die erreichten Etappenziele, die neusten Entwicklungen und den Blick in die Zukunft hinsichtlich Linked Data sprechen.
Spannende Praxisbeispiele und Success-Stories aus verschiedenen Branchen füllen den Anlass zudem mit vielfältigen, alltagsnahen und motivierenden Inputs. Dabei stehen der gemeinsame Austausch von Erfahrungen, das Meistern von Herausforderungen und nicht zuletzt die Potenziale von Linked Data im Vordergrund.
Moderiert wird der Anlass von Prof. Dr. Matthias Stürmer, Leiter des Instituts Public Sector Transformation der Berner Fachhochschule und von Stefan Kwasnitza, stellvertretendem Direktor des Schweizerischen Bundesarchivs.
08:30 | Kaffee & Gipfeli | ||
09:00 | Begrüssung | Prof. Dr. Matthias Stürmer, Berner Fachhochschule & Stefan Kwasnitza, Schweizerisches Bundesarchiv | |
09:10 | Keynote: Vertrauen in die KI - Wie Wissensgraphen und GraphRAG verlässliche Ergebnisse liefern | Andreas Blumauer, Graphwise | |
09:40 | Keynote | Katariina Kari, In Parallel | |
10:10 | Kaffeepause | ||
10:40 | Strategische Ausrichtung von LINDAS in Bezug auf das Datenökosystem Schweiz, I14Y, opendata.swiss und Visualize | Philippe Künzler, Schweizerisches Bundesarchiv; Prof. Dr. Georges-Simon Ulrich, Bundesamt für Statistik; Jürg Wüst, Bundeskanzlei | |
12:00 | Mittagessen | ||
13:15 | Fachliche Vertiefung zu Linked Data und LINDAS | Dr. Benedikt Hitz-Gamper, Berner Fachhochschule; Stefan Kwasnitza, Schweizerisches Bundesarchiv | |
14:15 | Kaffeepause | ||
14:45 |
5 verschiedene Breakoutsessions zu konkreten Umsetzungen & Learnings: |
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1.) Hands-on AI: Evaluierung eines Linked Data Chatbots | Dr. Julien Raemy & Florian Klessascheck, Schweizerisches Bundesarchiv | ||
2.) Linked Data KI-Chatbot MeLODy der Stadt Zürich (Arbeitstitel) | Dr. Rolf Schenker, Statistik Stadt Zürich | ||
3.) Bye PDF, hello Visualize – Learnings aus dem BAKOM auf dem Weg zu interaktiven Berichten | Dr. Matthias Brändli & Nick Eichmann, Bundesamt für Kommunikation | ||
4.) Visualize - Erfahrungen mit Linked Data für Umweltdaten (Arbeitstitel) | Thomas Bettler & Marco Kronenberg, Bundesamt für Umwelt | ||
5.) Nutzung des historisierten Gemeindeverzeichnisses von LINDAS für die Arbeit mit Zeitreihendaten
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Dr. Benedikt Hitz-Gamper, Berner Fachhochschule | ||
16:00 | Wrap-up der Sessions im Plenum | alle Sessionleitenden & Moderation | |
16:30 | Abschluss | Prof. Dr. Matthias Stürmer, Berner Fachhochschule & Stefan Kwasnitza, Schweizerisches Bundesarchiv |
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In einer Welt, die zunehmend von Daten und künstlicher Intelligenz geprägt ist, stehen wir vor einer zentralen Herausforderung: Wie können wir sicherstellen, dass KI-Systeme, Suchmaschinen und andere datenintensive Anwendungen uns Ergebnisse liefern, denen wir vertrauen können? Insbesondere bei der Nutzung von öffentlichen Daten ist es entscheidend, dass die Resultate nicht nur korrekt, sondern auch nachvollziehbar und erklärbar sind.
Dieser Vortrag beleuchtet, wie die Verknüpfung von Daten in Wissensgraphen eine solide Basis für qualitativ hochwertige KI-Anwendungen schafft. Anstatt sich auf unstrukturierte Informationen zu verlassen, nutzen wir ein geordnetes Netz von Wissen, das die Zusammenhänge zwischen den Daten abbildet.
Der Schlüssel zur Veredelung dieser Technologie ist GraphRAG (Retrieval Augmented Generation auf Wissensgraphen). Vereinfacht gesagt, ermöglicht GraphRAG den KI-Systemen, nicht nur in einem riesigen Haufen von Dokumenten zu suchen, sondern gezielt auf das strukturierte Wissen im Graphen zuzugreifen. Das Resultat sind präzisere, verlässlichere und vor allem erklärbare Antworten. Andreas Blumauer zeigt in seiner Keynote anhand von praktischen Beispielen, wie dieser Ansatz es ermöglicht, die "Black Box" der KI zu öffnen und nachvollziehbare Ergebnisse zu erzeugen, die eine solide Grundlage für Entscheidungen bilden.
In dieser Session erkunden wir gemeinsam den experimentellen RAG-Chatbot, der im Rahmen des Projekts 'SIARD (Software Independent Archiving of Relational Databases) zu Linked Data' zwischen dem Schweizerischen Bundesarchiv und der Fachhochschule Graubünden entwickelt wurde. Der Prototyp wurde auf alle LINDAS-Datensätze erweitert und ermöglicht es, mittels natürlicher Sprache in allen verfügbaren Datensätzen zu recherchieren - beispielsweise in der Stapfer-Enquête von 1799 zum Schulwesen. Die Teilnehmenden können den Chatbot live testen und Fragen wie 'Welche Schule hatte im Sommer am meisten fehlende Schüler?' direkt ausprobieren.
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Wie ersetzt man statische PDF-Berichte durch aussagekräftige, interaktive Visualisierungen?
Diese Session zeigt anhand konkreter Erfahrungen aus dem BAKOM, wie Linked Open Data und Visualize genutzt werden, um Berichte neu zu denken – weg von PDFs, hin zu zeitgemässen, verlinkten und nutzerfreundlichen Darstellungen. Wir teilen Erfahrungen aus der Publikation von Linked Open Data, sprechen über Herausforderungen und zeigen, wie dadurch auch die abteilungsweite OGD-Strategie vorangetrieben wurde.
Details folgen.
Wenn Zeitreihendaten bezogen auf eine einzelne Gemeinde ausgewertet werden, besteht das Problem, dass sich diese Gemeinde über die Zeit verändert haben könnte. Beispielsweise durch Fusionen mit Nachbargemeinden. Dies führt möglicherweise zu Sprüngen in der Zeitreihe, die missinterpretiert werden könnten. In dieser Session erkunden wir Wege, wie das historisierte Gemeindeverzeichnis von LINDAS in einem solchen Fall hilfreich genutzt werden kann.
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