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Entropy Data tritt der Open Semantic Interchange Initiative bei

Entropy Data ist der Open Semantic Interchange (OSI) beigetreten, dem herstellerneutralen Standard für die konsistente Darstellung und den Austausch von Business-Semantik in Daten- und KI-Plattformen. Wir wirken an der Ontologie-Arbeitsgruppe mit, und Entropy Data unterstützt bereits den OSI-0.2.0-Draft.

Open Semantic Interchange (OSI) Logo

OSI, ins Leben gerufen von Snowflake, dbt und einer wachsenden Gruppe von mehr als 60 Industriepartnern, gibt Organisationen eine einheitliche, portable Definition ihrer Business-Semantik. Du definierst deine Semantik einmal und nutzt sie überall – vom Dashboard bis zum Entscheidungsagenten – und jedes System in deinem Stack meint dasselbe.

Eine semantische Ebene für Business Users und KI-Agenten

Business Users und KI-Agenten müssen verstehen, was die Daten bedeuten, bevor sie einer Antwort vertrauen können. Eine Ontologie liefert genau das: ein strukturiertes, berechenbares Modell von Business-Entitäten, ihren Beziehungen und den Regeln, die sie regeln. Die Definitionen behalten ihre Bedeutung, auch wenn sich Tabellen und Pipelines darunter ändern. Dieser Teil von OSI wird von der Ontology Representation Working Group entwickelt, und Entropy Data bringt sich dort ein.

Daten schaffen nur dann Mehrwert, wenn Users und Agenten verstehen, was sie tatsächlich bedeuten, und ihnen vertrauen. Mit KI wird das noch wichtiger – sowohl um über Daten zu schlussfolgern als auch um verwandte Informationen zu finden.

— Jochen Christ, Co-founder und CTO, Entropy Data

Hier ist ein Ausschnitt einer Ontologie im OSI-0.2.0-Draft-Format, so wie Entropy Data sie schreibt: 

version: 0.2.0.dev0
name: main
description: Core business semantics for the demo retail organization.
ontology:
  - concept:
      name: Customer
      type: EntityType
      group: Customers
      description: A natural person who places orders in the online shop.
      iri: http://example.com/b2c/customer
      custom_properties:
        owl:equivalentClass: http://schema.org/Person
    relationships:
      - name: places
        roles:
          - concept: order
            role_name: order
        multiplicity: OneToMany
        verbalizes:
          - "{Customer} places {Order}"
      - name: customer_id
        roles:
          - concept: Customer ID
        verbalizes:
          - "{Customer} has a {Customer ID}"
  - concept:
      name: Customer ID
      type: ValueType
      description: The internal identifier of a customer in the online shop. Guest customers have a Customer ID as well.
      iri: http://example.com/b2c/customer_id
      extends:
        - String

Entropy Data bietet einen nutzerfreundlichen Editor

Hochwertige Metadaten stehen im Mittelpunkt von Entropy Data. Unsere Semantik-Funktion ermöglicht es Teams, ihre Fachlichkeit als Konzepte und Beziehungen zu modellieren, diese Konzepte mit den Datenprodukten zu verknüpfen, die sie implementieren, und sie in natürlicher Sprache abzufragen. Die Ausrichtung dieses Modells an OSI macht die in Entropy Data definierten Semantiken über jedes OSI-kompatible Tool portabel.

Das Customer-Konzept in Entropy Data Semantik, mit Entity-Relationship-Diagramm, schema.org-Mapping, Properties und dem Datenprodukt, das es verwendet
Ein Konzept in Entropy Data Semantik: die Customer-Entität mit ihren Beziehungen, schema.org-Mapping, Properties und dem Datenprodukt, das sie implementiert.
  • ✏️ Nutzerfreundlicher Editor für Semantik. Baue und pflege deine Ontologie im visuellen Editor – Entity-Relationship-Graph, Properties und Übersetzungen an einem Ort – oder bearbeite sie direkt als YAML.
  • 🧩 Konzepte und Beziehungen. Modelliere deine Fachlichkeit als echte Ontologie statt als flache Metrikenliste.
  • 🔗 Verankert in Datenprodukten. Jedes Konzept ist mit den governten Datenprodukten und Data Contracts verknüpft, die es implementieren.
  • 🤖 Bereit für Agenten. Agenten schlussfolgern über die Ontologie, um mehrstufige Business-Fragen mit vertrauenswürdigem Kontext zu beantworten.
  • 🔁 Portabel durch Standards. Export und Import im OSI-0.2.0-Draft-Format – deine Semantik bleibt unabhängig von einem einzelnen Anbieter.

Semantik für Datenprodukte

Eine Ontologie allein ist ein konzeptionelles Modell. Sie beschreibt, was ein Customer ist und wie er mit einem Order zusammenhängt, zeigt aber nicht auf die Tabelle, Spalte oder das Datenprodukt, in dem Kundendaten tatsächlich liegen. Für einen Business User, der einen Report liest, oder einen KI-Agenten, der eine Abfrage schreibt, entstehen hier falsche Antworten: der richtige Begriff, dem falschen Feld zugeordnet oder auf Daten, für die niemand bürgt.

Data Contracts schließen diese Lücke. Sie verbinden das konzeptionelle Semantikmodell mit dem physischen Modell und fügen eine Garantie für Datenqualität hinzu. In Entropy Data trägt ein Feld in einem Data Contract einen Eintrag authoritativeDefinitions vom Typ semantics, der auf das Konzept in der Ontologie zurückverweist. Der Contract beschreibt dann die physische Spalte, ihren Typ, Schlüssel und Qualitätsregeln, während der Link angibt, welches Business-Konzept er implementiert. 

apiVersion: "v3.1.0"
kind: "DataContract"
id: "customers_latest_pii_v1"
name: "Customers Latest"
schema:
  - name: "customers"
    physicalType: "table"
    businessName: "Customers"
    description: "Retrieves and transforms customer data from the CRM source system. One row per customer, deduplicated on customer_id. Includes demographics, contact info, segmentation, and account lifecycle timestamps."
    properties:
      - name: "customer_id"
        logicalType: "string"
        required: true
        unique: true
        primaryKey: true
        tags:
          - "business-key"
        authoritativeDefinitions:
          - type: "semantics"
            url: "http://example.com/b2c/customer/customer_id"

Mit diesem Link liegen die Bedeutung von customer_id und die Garantie, dass es ein erforderlicher, eindeutiger Business-Schlüssel ist, an derselben Stelle. Business Users sehen einen vertrauenswürdigen Begriff, der durch einen Contract und einen Owner abgesichert ist. KI-Agenten lösen ein Konzept auf das genaue Feld auf, das sie abfragen dürfen, mit den Qualitätsregeln direkt dabei. Derselbe Link reist durch OSI, sodass andere Tools dieselben Definitionen lesen.

Unterstützung für den OSI-0.2.0-Draft ab sofort verfügbar

Entropy Data ist Mitglied der OSI Ontology Representation Working Group und unterstützt den OSI-0.2.0-Draft heute bereits in seiner Plattform. Mit dem Fortschritt der Spezifikation hin zu einem stabilen Release wird Entropy Data jeden Draft unterstützen und seine Erfahrung beim Modellieren von Business-Semantik auf Basis von governten Datenprodukten und Data Contracts einbringen.

Entropy Data lädt Data- und Analytics-Teams ein, zu entdecken, wie eine in Data Contracts verankerte Ontologie die Metadatenqualität für Business Users und KI-Agenten gleichermaßen verbessert.

Spezifikation lesen Semantik in Entropy Data entdecken

Über Entropy Data

Entropy Data bietet eine Plattform für governe Datenprodukte, Data Contracts und Business-Semantik, mit hochwertigen Metadaten als Kern. Teams modellieren ihre Fachlichkeit als Ontologie aus Konzepten und Beziehungen, verankern sie in den Datenprodukten und Contracts, die sie implementieren, und machen sie für Business Users und KI-Agenten abfragbar. 2025 als Spin-off von INNOQ gegründet und mit Sitz in Deutschland, wurde das Unternehmen von Dr. Simon Harrer (CEO) und Jochen Christ (CTO) mitgegründet. Mehr unter entropy-data.com.

Über die Open Semantic Interchange (OSI)

Die Open Semantic Interchange ist ein herstellerneutraler Standard für die konsistente Darstellung und den Austausch von Business-Semantik in Daten- und KI-Plattformen. Von Snowflake, dbt und mehr als 60 Industriepartnern ins Leben gerufen, ermöglicht OSI Organisationen, ihre Semantik einmal zu definieren und in jedem kompatiblen Tool zu nutzen. Mehr Informationen unter open-semantic-interchange.org.

Pressekontakt

Dr. Simon Harrer, Co-founder und CEO
Entropy Data
hello@entropy-data.com