Presentation Oracle + Derivo at IT Tage 1017 in Frankfurt about Visual Analysis of Complex Data.

1. Visuelle Analyse von komplexen Daten
am Beispiel der Panama Papers
Karin Patenge | Oracle Deutschland B.V. & Co. KG
Dr. Thorsten Liebig | derivo GmbH
t
11. – 14.12.2017
Frankfurt am Main
#ittage2017„Making value out of data“

2. Safe Harbor Statement
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functionality described for Oracle’s products remains at the sole discretion of Oracle.

3. Agenda
1
2
3
Oracle Strategie: All Data Management
Von Graphen und Datenbanken
Analyse komplexer Daten am Beispiel der Panama Papers
Zusammenfassung
Q&A
4
5
@kpatenge #ittage2017

4. Oracle All Data Management: Entwicklungssicht
@kpatenge #ittage2017
Programmiersprachen
Datenmodelle
Database Requirements For Modern Development
http://www.oracle.com/technetwork/articles/database/db-requirements-developers-wp.pdf

5. Oracle All Data Management: Integration und Betrieb
Oracle SQL
@kpatenge #ittage2017

6. “All data are graphs
(… or networks)”
"Linking Open Data cloud diagram 2017, by Andrejs Abele, John P. McCrae,
Paul Buitelaar, Anja Jentzsch and Richard Cyganiak. http://lod-cloud.net/"
@kpatenge #ittage2017

7. Datenmodelle mit Fokus auf Beziehungen
• Def.: Graphen beschreiben die Beziehungen zwischen den Elementen einer Menge von
Objekten (der realen Welt).
• Bausteine / Zentrale Begriffe:
– Knoten (Nodes)  Objekte
– Kanten (Links)  Beziehungen
• Basis-Operationen auf Graphen
– Operationen aus der Mengenlehre
– Traversieren im Knoten-Kanten-Modell
• Analysen
– Anwendung von Algorithmen aus Graphentheorie
– Neues Wissen ableiten (Inferencing)
– Mustererkennung
– Semantische Suchen
• Graph wird häufig synonym verwendet für Linked (Open) Data
@kpatenge #ittage2017

8. Was macht Graphen besonders attraktiv?
• Intuitives und flexibles/elastisches
Datenmodell
– Einfach und beliebig erweiterbar
• Neue Knoten und Kanten
• Neue Eigenschaften von Knoten und Kanten
• Modellierung unterschiedlichster
Informationszusammenhänge
• Bilden komplexe Datenstrukturen
ab und erlauben effizienten Zugriff
darauf
• Erfordern kein vorher definiertes
Schema
• Einfach zu traversieren
• Einfach zu verknüpfen
• Vielfältige Analysemöglichkeiten
• Natürliches Verständnis durch
Möglichkeiten der Visualisierung
@kpatenge #ittage2017

9. Unterstützung für Graphen bei Oracle
RDF Graph
• Data Federation
• Semantic Web
• Knowledge Representation
Social Network
Analysis
• Public Safety
• Social Media search
• Marketing - Sentiment
Linked Data /
Semantic
Metadata Layer
Property Graph
• Graph Data Management
• Social Network Analysis
• Entity Analytics
• Life Sciences
• Health Care
• Publishing
• Finance
Spatial Network
Analysis
• Logistics
• Transportation
• Utilities
• Telecoms
Spatial Graph
• Network Path Analysis
• Transportation Modeling
@kpatenge #ittage2017

10. Typische Analysen auf Graphen: Eine (kleine) Auswahl
@kpatenge #ittage2017

11. Train Neural
Network model
Data Cleansing
& Preparation
Generate
Property Graph
Load
Property Graph
into BDSG
Graph
Visualization
Dataset
Selection
Anwendungsbeispiel Property Graph:
Network Intrusion Detection
• Results
– Blue edges: malicious
– Other edges: normal traffic
– Many attacks originated from
• 175.45.176.1 to target
• 149.171.126.17
• Big Data Spatial and Graph
• Visualization: Cytoscape

12. Karin Patenge | karin.patenge@oracle.com
Business Development Manager Technology
Oracle Deutschland B.V. & Co. KG
http://oracle-spatial.blogspot.de
www.biwasummit.org

13. derivo
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• KMU (2010)
• Entwicklung und Realisierung von
Software-Lösungen
• Expertise:
Smart Data, Big Data und
Semantische Technologien
• Kunden:
Sicherheitsbehörde
Maschinenindustrie
Verlage
Rating-Agentur

14. Panama Papers Leak
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• 2,6 Terabyte Daten
• 11,5 Millionen Dokumente; verwaltet von ICIJ
bearer
beneficial owner
nominee
owner/shareholder/director/…
entity
bank
Quelle:SZ

15. Panama Papers – ICIJ Datenforensik
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CSV-Datei
+
Graphdatenbank
Import +
Texterkennung
textuelle
Suchmaschine
Entity Adresse Land Gründung
Blue Sky Vision Ltd. c/o Mossfon Panama 11-Nov-2014
Flower of Sky Corp. c/o Bank of Samoa, Ms. Berg Samoa 11-Oct-2005
Joyful Sky Int. Ltd. c/o Mossfon Panama 06-Nov-2013
Officer Beziehung Entity
Peter N. executive of Flower of Sky Corp.
... nominee shareholder of ...
... ... ...

16. Semantische Technologien
20
Ontologie
Schlussfolgerungen
semantische Anwendung
RDF/OWL
z.B. Oracle Spatial and Graph,
Reasoner, Triple Store
SemSpect

17. Semantische Technologien - Beispiel
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Hans
Petra
Jan
sind-geschwister
hat-sohn
Kategorie Objekt
Mann Hans
Frau Petra
Mann Jan
Objekt Beziehung Objekt
Petra hat-sohn Jan
Petra sind-geschwister Hans
hat-neffe
• Die “sind-geschwister” Beziehung ist symmetrisch
“Experten”-Wissen:
• Die “hat-neffe“ Beziehung ist eine Verkettung von „sind-geschwister“ und „hat-sohn“
• Ein Mann ist ein Onkel, wenn er einen Neffen hat
Onkel Hans
Hans sind-geschwister Petra
Hans hat-neffe Jan
FrauMann
Mann

18. Die Panama Papers
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Ontologieschema:
• Kategorien
• Gegeben: Officer, Entity, Address, Country, ...
• Definiert: Z.B. Entity in Deutschland, ...
• Beziehungen:
• address of
• executive of
• intermediary of
• is in jurisdiction
• is served by
• service agent of
• shareholder/beneficial
• similar to
• unclassified
Wie werden die 250
verschiedenen
Verknüpfungstexte der über
4,5 Mio. Aussagen auf diese 9
Beziehungen gebracht?
secretary
corporate secretary
secr.
company secretary
secretar
secretary of
…

19. Regelbasierter Importer
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Interaktives Werkzeug:
Musteraussage Beziehung
① mit zusammenfassender Darstellung aller Verknüpfungs-aussagen:
Musteraussagen (ohne Füllwörter, Trenner etc.)
② geführter Erstellung von textbasierten Abbildungsregeln auf
Ontologiebeziehungen (mit/ohne Präfix/Suffix etc.)
Regel
Officer shareholder Entity
Officer beneficiary Entity
Officer executive director Entity
Officer director Entity
Officer records &
registers
Entity
* director
* registers
shareholder
executive of
service agent of
beneficiary
shareholder

20. Importer
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21. Visualisierung und Analyse semantischer Daten
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Herausforderung:
• Übersichtliche Präsentation großer, vernetzter Datenmengen
• Intuitive Abfragesprache
• zur schnellen Überprüfung von Hypothesen
• ohne kryptische Anfragesprache
• zur Beantwortung komplexer Fragestellungen
• Erstellung belastbarer Berichte

22. SemSpect
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23. Zusammenfassung
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▶ Viele Daten haben inhärent eine Graph-Struktur
▶ Unterstützung zur Verwaltung von Graphdaten vorhanden
▶ Semantische Methoden mit RDF zur automatischen Nutzung von
Anwendungswissen
▶ Hauptnutzen: Höhere Datenqualität und Anwendungslogik „näher an den
Daten“
▶ Anfrageschnittstelle und Datenvisualisierung erfolgskritisch
▶ Mit SemSpect schnelle und belastbare Analyseergebnisse
▶ Panama Papers: http://panama.semspect.de
Mehr Beispiele unter: http://www.semspect.de

24. Danke.
d erivo Gm b H
Jam es Franck Ring
890 81 Ulm
w w w.d erivo.d e
Sem ant ische Syst em e
Dr. Thorsten Liebig
liebig@derivo.de
derivo GmbH
Münchner Straße 1
89073 Ulm
www.derivo.de