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Automated end-to-end data life cycle management for FAIR data integration, processing and re-use

Descrizione del progetto

Modelli di business incentrati sui dati per la governance del ciclo di vita dei dati

L’integrazione dei dati provenienti da più fonti mediante applicazioni basate sull’intelligenza artificiale può fornire alle organizzazioni un vantaggio competitivo. La governance manuale del ciclo di vita dei dati, però, si traduce spesso in silos di dati. È necessario un meccanismo sistematico per raccogliere, combinare ed elaborare i dati per sviluppare nuovi modelli di business incentrati sui dati. Il progetto CyclOps, finanziato dall’UE, propone un nuovo framework progettato per gestire grandi volumi di dati generati da fonti diverse, per gestire e mantenere l’intero ciclo di vita dei dati. Il progetto utilizza i grafi di conoscenza per automatizzare la generazione e l’esecuzione di pipeline di elaborazione dei dati, incorporando al contempo l’input umano. CyclOps mira a consentire alle organizzazioni di condividere, accedere e analizzare facilmente i dati generati dalle macchine e dall’uomo provenienti da vari spazi dati, facilitando così la fornitura di servizi a valore aggiunto.

Obiettivo

The ability to integrate data from multiple sources is nowadays a major competitive advantage for organizations. Data-driven applications using AI techniques are reshaping various industries such as manufacturing, tourism, and mobility. The European Strategy for Data aims to create a single market for data while ensuring Europe's global competitiveness and data sovereignty. This has led to the development of Common European data spaces, yet the governance of the data life cycle in organizations has not kept up with the rapid technology evolution and remains largely manual. This is especially evident in scenarios where tens or hundreds of continuously evolving data sources produce semi-structured data, and create significant challenges when governed manually, causing organizations to end up with data silos. A systematic and standardized mechanism is needed to ingest, integrate, and process data, thus boosting the ability to develop new data-centric business models. However, current research and development efforts typically target one aspect of the end-to-end data lifecycle, such as scalable data management, ML performance, AI explainability, or sharing, while dismissing its governance. To overcome this limitation, CyclOps proposes a new framework for the governance and maintenance of the complete data lifecycle for large-scale volumes of data generated in heterogeneous distributed sources to enable data sharing and exchange. CyclOps intelligently automates, by means of knowledge graphs (KGs) and with a human-in-the-loop approach, the generation and execution of data processing pipelines. KGs are the established formal models to represent data and metadata while providing context and guaranteeing interoperability with other systems adhering to the FAIR Guiding Principles. CyclOps will enable organizations to seamlessly provide, cross and analyze machine- and human-generated data from and for data spaces, thus facilitating the provision of added-value services on top.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2023-DATA-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

NTT DATA SPAIN, SL
Contributo netto dell'UE
€ 759 036,25
Indirizzo
CAMINO FUENTE DE LA MORA 1
28050 Madrid
Spagna
Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale
€ 809 697,50

Partecipanti (27)