Das stetige Wachstum von Linked Data im Web stellt neue Herausforderungen an die Abfrage und Integration großer Datenmengen. Solche Datensätze sind über verschiedene Schnittstellen verfügbar, z. B. Daten-Dumps, Linked-Data-Dokumente und -Webseiten, SPARQL-Endpunkte, Triple-Pattern-Fragmente oder die Linked-Data-Plattform. Darüber hinaus produzieren verschiedene Quellen Streaming-Daten. Die effiziente Abfrage dieser Quellen ist von zentraler Bedeutung für die Skalierbarkeit von Linked Data und Semantic Web Technologien. Um das Potenzial der riesigen Datenmengen voll ausschöpfen zu können, sollten die Nutzer in der Lage sein, diese Daten einfach und effektiv zu speichern, abzufragen und zu kombinieren.

Die DSQ-Gruppe entwickelt skalierbare und hochleistungsfähige RDF-Systeme für die Speicherung und Abfrage großer RDF-Daten. Darüber hinaus arbeiten wir auch an der Wissensextraktion aus dem Web und der Modellierung von RDF-Graphen.

Schließlich sind wir bestrebt, die repräsentativsten Benchmarks für die Speicherung, Abfrage und Extraktion von RDF-Daten zu entwickeln.