Governance der nächsten Generation

Eine effektive Governancestrategie erfordert eine robuste technologische Grundlage. Unsere Data Governance Plattform wurde von Grund auf so konzipiert, dass sie die komplexen Anforderungen moderner Governance, Compliance, Risikomanagements und Stakeholder-Reportings erfüllt. Dank ihrer modularen, erweiterbaren Open-Source-Architektur können Sie die souveräne Kontrolle über Ihr gesamtes digitales Ökosystem zurückgewinnen.

Die Architektur unserer Plattform basiert auf drei Grundprinzipien:

1. Definieren: Der Model Atlas als „Single Point of Truth”

Jede Form der Kontrolle beginnt mit einer klaren Definition. Unser Model Atlas ist die zentrale semantische Ebene Ihrer Governance. Hier werden nicht nur technische Datenmodelle, sondern auch Unternehmensregeln, Sicherheitsrichtlinien und Compliance-Anforderungen als formale Modelle gespeichert, wodurch eine einheitliche, maschinenlesbare “Source of Truth” entsteht.

2. Integrieren: Nicht-invasive Kontrolle durch Adapter

Governance darf Innovation nicht behindern. Anstatt bestehende Systeme zu ersetzen, integriert sich unsere Plattform über eine flexible Adapter-Ebene nicht-invasiv in Ihre IT-Landschaft und stellt sicher, dass die im Model Atlas definierten Regeln im gesamten Unternehmen angewendet und durchgesetzt werden.

3. Analysieren und Nachweisen: Tools für Vertrauen und Transparenz

Compliance muss überprüfbar sein. Unsere Plattform bietet zu diesem Zweck spezielle Tools, darunter eine leistungsstarke Policy & Governance Engine für automatisierte Prüfungen und einen Digitalen Notar zur Erstellung eines manipulationssicheren Prüfpfads aller Governance-relevanten Ereignisse.

Technologie, Expertise und Open-Source

Die Plattform basiert auf bewährten, leistungsstarken Open-Source-Technologien und modellgetriebenen Prinzipien. Unsere Expertise hat es uns ermöglicht, ein leistungsstarkes Produkt zu entwickeln, und steht Ihnen auch als spezialisierte technische Beratungsdienstleistung zur Verfügung steht:

• Modellgetriebene Entwicklung (MDE): Im Kern nutzen wir modellgetriebene Softwareentwicklung mit Technologien wie dem Eclipse Modeling Framework (EMF) und UML. Wir bieten spezialisierte Beratungen an, um Ihren Teams dabei zu helfen, robuste, skalierbare Softwarearchitekturen auf Basis dieser Prinzipien zu entwerfen und zu entwickeln.
• Modulare Architektur mit OSGi: Alle unsere Komponenten werden auf Basis von OSGi entwickelt, wodurch ein hochmodulares und dynamisches System gewährleistet ist. Als aktive Mitglieder der OSGi Alliance Working Groups nutzen wir diesen Standard nicht nur, sondern gestalten auch seine Zukunft mit. Dieses Spezialwissen geben wir durch gezielte technische Beratung und Schulungen an Sie weiter.

Open-Source-Engagement: Wir glauben an die Kraft der offenen Zusammenarbeit. Alle Komponenten unserer Plattform sind Open Source.

• Aktuelles Repository: https://github.com/geckoprojects-org
• Zukünftiges Eclipse-Projekt: Eclipse Fennec (GitHub)

Technologische Kernkomponenten im Detail

Model Atlas

Unsere Model Atlas-Technologie bietet ein universelles, modulares und erweiterbares Framework für das Datenmanagement. Sein Kernstück ist eine leistungsstarke Reihe von Tools für die Modellerstellung und -erfassung. Wir nutzen KI, um Modelle aus verschiedenen Eingabeformaten zu generieren, lesen Modelle direkt aus SQL-Schema-Beschreibungen aus und importieren sie aus Standards wie JSON-Schema, XSD und OpenAPI. Diese Flexibilität macht den Model Atlas zur Kernkomponente für die reibungslose Verbindung von Daten aus verschiedenen Quellen mit verteilten Anwendungen.

Zu den Hauptfeatures gehören:

• Webbasierte EMF-Modellregistrierung und Mandantenfähigkeit
• Erweiterbare Governance-Analyse und -Validierung
• Austauschbare Modellausgabeformate (XMI, XSD, Json-Schematics)
• Automatische Dokumentationserstellung (PlantUML, ODS usw.)
• DCAT/RDF-Unterstützung für Open-Data- oder Datenraum-Registrierungen
• Client-Adapter für die Modellerkennung (EMF Java, TypeScript, Python)

Die Adapter-Ebene

Der Model Atlas lässt sich in nahezu jede verteilte Softwarearchitektur integrieren. Unsere umfangreiche Bibliothek an Adaptern und Codecs gewährleistet eine nahtlose Konnektivität mit Ihrer bestehenden Systemlandschaft. Dazu gehört die native Unterstützung für:

• Datenbanken: Relationale Datenbanken (über JDBC), MongoDB
• Messaging & Streaming: Apache Kafka, Apache Camel
• Speicherung und Suche: S3/Minio, Apache Lucene
• APIs: Volle Integration für REST mit Jakarta RESTful Web Services (wir arbeiten derzeit an einem generischen OpenAPI-Client)
• IoT: Volle Integration in den sensiNact IoT Broker
• Transformation und Serialisierung: Leistungsstarke Transformationsadapter (QVT) und ein hochgradig anpassungsfähiger Codec auf Basis von Jackson für zahlreiche Serialisierungsformate

SensiNact: IoT-Integrationsbroker

SensiNact ist ein IoT-Broker, der für die Integration heterogener IoT-Geräte entwickelt wurde. Er harmonisiert Gerätezugriff, Daten und Metadaten in einem gemeinsamen Informationsmodell. Die Plattform ermöglicht die Erstellung intelligenter Anwendungen, mit denen sich eine Vielzahl von IoT-Geräten unabhängig von ihrer zugrunde liegenden Technologie einfach verwalten und bedienen lassen. Wir sind aktive Mitwirkende an diesem Open-Source-Projekt und bieten Beratungs- und Entwicklungsdienstleistungen für die SensiNact-Plattform an, einschließlich der Erstellung benutzendendefinierter Geräteadapter.

Zu den wichtigsten Features gehören:

• Konnektivität: SensiNact kann mit der hohen Heterogenität heutiger IoT-Landschaften umgehen. Die integrierten Protokolle unterstützen LoRa, Zigbee, IEEE 802.15.4, Sigfox, enOcean, MQTT, XMPP, NGSI, HTTP, CoAP und viele weitere. Dank seiner Modularität kann die Unterstützung für neue Protokolle schnell entwickelt und dynamisch hinzugefügt werden, sogar während des laufenden Betriebs.
• Daten- und Ereignisverarbeitung: Der verteilte Ansatz behält die Datenverarbeitung über alle Datenebenen hinweg so nah wie möglich an der Datenquelle. Er bietet grundlegende Verarbeitungsfunktionen wie Filterung sowie erweiterte Aggregationsfunktionen für Streaming-Daten. Neue Funktionen können über Erweiterungspunkte hinzugefügt werden.
• Plug-and-Play-Fähigkeit: Dank des serviceorientierten Ansatzes können neue Datenquellen flexibel hinzugefügt, entfernt oder aktualisiert werden, ohne dass dies nennenswerte Auswirkungen auf die laufende Anwendung hat.
• Interoperabilität: SensiNact verwendet ein generisches und erweiterbares Datenmodell, um die Erstellung von Adaptern für verschiedene Protokolle zu erleichtern.
• Modularität: Die modulare Bereitstellung und Entwicklung ermöglicht eine verbesserte Wartung und Weiterentwicklung von Live-Systemen.
• Zuverlässigkeit: Formale Daten- und Servicemodelle ermöglichen die Entwicklung zuverlässiger IoT-Anwendungen. Somit kann der Broker an die meisten Standards oder Nischenmodelle im IoT-Bereich angepasst werden.
• Skalierbarkeit: Die Architektur umfasst drei Hauptschichten, die eine Verteilung der Datenverarbeitung unabhängig von der Ebene ermöglichen. Sie ist auf Geräten, auf Gateway-Ebene und sogar auf Cloud-Ebene anwendbar.
• Einfach und schnell: Dank der umfassenden Datenmodelle und APIs bietet sensiNact eine sehr zugängliche Lösung für das Wachstum von IoT-Anwendungen.

SensiNact Projektseite

Policy & Governance Engine (ehemals MPAT)

Das Herzstück unserer Analysefunktionen ist eine leistungsstarke Governance-Engine. Sie hat ihren Ursprung in unserem bewährten Model-Driven Privacy Analyzing Tool (MPAT), hat sich jedoch zu einer vielseitigen Lösung für die Durchsetzung einer Vielzahl von Richtlinien weiterentwickelt.

Die Engine arbeitet sowohl auf Modellebene (Designanalyse von Schemata) als auch auf Instanzebene (Liveanalyse von tatsächlichen Daten). Die Parameter sind nicht statisch codiert, sondern flexibel in anpassbaren „Policy Packs” definiert (z. B. für DSGVO, ISO 27001, EU-KI-Act, Cyber-Resilience-Act, ESG-Reporting Frameworks), was eine individuelle und erweiterbare Governance ermöglicht. Darüber hinaus kann die Engine Richtlinien anhand der Eigenschaften Ihrer Infrastrukturkomponenten (Assets) validieren und so sicherstellen, dass die technische Realität mit den regulatorischen Anforderungen übereinstimmt.

Analysieprozess auf Modellebene (Schemaanalyse)

Analyseprozess auf Instanzebene (Datenanalyse)

Digitaler Notar

Der digitale Notar ist eine Schlüsselkomponente für die Schaffung von validiertem Vertrauen in digitale Prozesse. Basierend auf Blockchain-Technologie bietet er ein manipulationssicheres, unveränderliches Protokoll aller governance-bezogenen Ereignisse. Jede Aktion – von der Genehmigung eines Datenmodells durch einen Data Steward bis zum Ergebnis einer automatisierten Compliance-Prüfung – wird kryptografisch versiegelt und verkettet. So entsteht ein vollständiger und vertrauenswürdiger Prüfpfad, der jederzeit gegenüber Wirtschaftsprüfenden oder Aufsichtsbehörden vorgelegt werden kann und den schlüssigen Nachweis liefert, dass alle definierten Prozesse und Richtlinien eingehalten wurden.

Datenintegrationsdienstleistungen

Unsere Technologie ermöglicht den Einsatz in verschiedenen Anwendungsfällen, in denen Datenintegration und -Governance erforderlich sind. Mit ihrer Funktionalität können wir skalierbare Lösungen in unterschiedlichen Datenumgebungen erstellen, indem wir alle oder – um Ihre IT-Infrastruktur so schlank wie möglich zu halten – ausgewählte Komponenten für Ihre Datenumgebung einsetzen.

Urban Data und Smart City Plattformen

Urban Data Plattformen sind das Herzstück moderner Smart City Infrastrukturen. Als Datenhubs versorgen sie interne und externe Stakeholder mit den Daten, die sie für ihre Arbeit oder ihre Interessen benötigen. Darüber hinaus ermöglichen sie umfassende Datenabfragen im Sinne der Datentransparenz, ermöglichen eine übersichtliche Verarbeitung von Datenabfragen über Dashboards und können so zu leistungsstarken Werkzeugen für das interne Datenmanagement und die Effizienzsteigerung in ganzen Prozessketten werden.

Wir schaffen eine modulare, erweiterbare und bewährte Open-Source-Architektur zur Integration verschiedener Anwendungsfälle in Smart-City-Umgebungen. Mit einem serviceorientierten Datenhub steuert unser Datenbroker die Erfassung und Verteilung aller integrierten Daten, während der Model Atlas die Interoperabilität einer Vielzahl von Datenstrukturen sicherstellt. Dank der modularen und erweiterbaren Struktur können je nach Anforderungen oder Komplexitätsgrad zusätzliche Dienste (DCAT-Registry, Dokumentendienst usw.) angeschlossen und entsprechend der Tiefe der abgebildeten Datenstrukturen skaliert werden.

Das Ergebnis ist eine flexible Smart-City-Lösung, die einfach zu warten ist und – falls gewünscht – vollständig und souverän vom Endnutzer verwaltet werden kann. Sie kann unabhängig von jedem System eingesetzt werden, schafft keine zusätzlichen Abhängigkeiten, gewährleistet maximale Interoperabilität und verhindert durch stringente Modellierung die Entstehung von Datensilos. Die Anwendungsfälle reichen von der Integration von Sensordaten oder Datenbanken bis hin zu Datenhubs für ganze Prozesskettenumgebungen.

Ausgewählte Use Case-Beispiele

Integration von Umweltsensordaten + Modell-UI

Wir bieten eine einsatzbereite Konfiguration für die Integration, Verwaltung und ein benutzerfreundliches Analyse-Dashboard, mit dem Sensordaten in einer hochgradig anpassbaren, no-code Oberfläche visualisiert werden können. Das Beispiel zeigt die Anpassungsmöglichkeiten des Dashboards mit mehreren Bodenfeuchtesensoren, die per Plug&Play hinzugefügt und integriert werden können.

Intelligentes Verkehrsdatensystem

Mit unserem Signalerfassungssystem bieten wir eine Lösung für die Anbindung von Verkehrssignalanlagen an Smart-City-Infrastrukturen. Durch den Einsatz einer wartungsfreundlichen Hardware-Konfiguration machen wir Ampelphasen und Sensoreingaben in Echtzeit lesbar und übertragbar. Diese Lösung ermöglicht kommunalen Betreibenden den Zugriff auf monolithische Systeme,, die häufig mit proprietärer Software ausgestattet sind. Die gesammelten Echtzeit-Verkehrsdaten können verwendet werden, um intelligente Schaltsysteme in die bestehende Infrastruktur zu simulieren (z.b. mit SUMO) oder implementieren, ohne dass neue Verkehrssteuerungstechnologie angeschafft werden muss. Durch die Verknüpfung dieser Daten mit Datenströmen aus anderen Quellen wie Verkehrskameras bieten wir eine umfassende Datensuite für die Echtzeit-Verkehrsüberwachung oder die Einführung intelligenter Verkehrssteuerungslösungen mit nahezu unbegrenzten Kombinationsmöglichkeiten für Anwendungsfälle.

Erkennung von Verkehrskonflikten

Unsere Technologie wird erfolgreich zur Bewältigung komplexer Echtzeit-Szenarien eingesetzt. Durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen (Sensoren, Signalanlagen) können wir potenzielle Konflikte im Straßenverkehr in Echtzeit vorhersagen – ein Anwendungsfall, der höchste Anforderungen an die Qualität, Sicherheit und Rückverfolgbarkeit von Echtzeitdaten stellt.