Integrative Datenmodellierung und Verarbeitung mit Graphdatenbanken am Beispiel der Panama Papers

Journalisten sind Autoren, keine Entwickler. Wie konnten 400 Journalisten, unterstützt von nur 3 Entwicklern über ein Jahr aus über 11 Mio. Dokumenten, die ihnen im Rahmen des Panama Papers Leaks zugespielt wurden, all die Schlüsse und Verbindungen ziehen, die zu den bekannten Enthüllungen über Offshore-Aktivitäten bekannter Persönlichkeiten führten?
Die Daten und Metadaten wurden in einem Graphmodell zusammengeführt. Gemeinsam konnten in Neo4j neue Erkenntnisse repräsentiert und visualisiert werden.
Wie das vor sich ging, möchte ich demonstrieren.

Zielpublikum: Entwickler, Fachanwender, Entscheider, Architekten
Voraussetzungen: keine
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Extended Abstract
Bei der Betrachtung heutiger Herausforderung an die Datenverarbeitung wird meist nur das Volumen in Betracht gezogen. Die zunehmende Komplexität und Vernetzung der Informationen wird oft außer Acht gelassen.
Gerade dabei könnten Werkzeuge wie Graphdatenbanken helfen, für Fachanwender, Konzepter, Entwickler und Entscheider ein konsistentes Datenmodell durch alle Iterationen von Anforderungen, Design, Entwicklung zu nutzen.
Am Beispiel der Panama Papers möchte ich zeigen, wie das in einem nicht-technischen Team mit Hilfe von quelloffenen Tools wie Neo4j, Lucene und Apache Spark erfolgt ist. Wie wir vielerorts gelesen haben, war die Arbeit zur Zusammenführung isolierter Informationen sehr erfolgreich.
Ich habe diesen Vortrag schon mehrere Male gehalten, besonders die Hintergründe und der aktive Demo-Teil haben die Zuhörer begeistert und angeregt, diese Technologien auch für ihre Anwendungsfälle in Betracht zu ziehen.