Functionaliteiten:

De LDES server is een configureerbare component die is ontworpen om een dataset te ontsluiten als een Linked Data Event Stream (LDES). Deze servercomponent is ontwikkeld als onderdeel van het VSDS-project en biedt een uniforme manier aan om Open Datasets uit te wisselen, gebaseerd op de principes van Linked Data. De server kan worden aangepast aan de specifieke noden van de organisatie, waardoor het beheer van grote hoeveelheden gegevens veel efficiënter wordt.

De LDES Client is ontworpen voor zowel replicatie als synchronisatie, wat betekent dat de client members van een LDES kan ophalen, maar ook regelmatig controleert of er nieuwe members zijn toegevoegd en deze ophaalt. Dit stelt dataconsumenten in staat om up-to-date te blijven met de dataset.

LDES connectoren zijn componenten die worden geconfigureerd om verbinding te maken met verschillende databases en datastores.

Fragmentatie is het opdelen van gegevens in kleinere delen om het beheer en de verwerking efficiënter te maken. Bij Linked Data Event Streams kan de server geconfigureerd worden met meerdere fragmentaties om de hoeveelheid data die consumer moeten repliceren te verminderen of bepaalde zoekopdrachten te versnellen. Fragmentaties zijn vergelijkbaar met indexen in databases, maar worden gepubliceerd op het Web. Door middel van configuratie wordt bepaald op welke RDF-predicaat de fragmentatie moet worden toegepast.

Bij het publiceren van Linked Data Event Streams kan het nodig zijn om data te transformeren van het ene naar het andere Linked Data model of om te transformeren van een niet-linked naar een linked data model. Dit kan worden gedaan met behulp van transformatie bouwblokken die de data omzetten naar het gewenste model, aan de hand van een mapping. Hierbij kunnen verschillende Linked Data-standaarden gebruikt worden, afhankelijk van de specifieke vereisten. Door gebruik te maken van transformatie tools kan data op een efficiënte manier worden uitgewisseld tussen verschillende systemen die gebruik maken van verschillende Linked Data-standaarden.

Semantisch zoeken doorheen de LDES structuur is een krachtige methode om gericht informatie te vinden. Door gebruik te maken van semantische technieken kan de betekenis van de data worden begrepen en kunnen verborgen verbanden tussen verschillende gegevens worden ontdekt. Dit stelt gebruikers in staat om snel en efficiënt door de LDES structuur te navigeren en precies te vinden wat ze zoeken. Bij semantisch zoeken wordt er niet alleen gekeken naar de zoektermen, maar ook naar de context waarin deze termen voorkomen. Zo kunnen relaties tussen verschillende gegevens worden gelegd en kunnen complexe vragen worden beantwoord.

Authenticatie en autorisatie stellen gebruikers in staat om veilig toegang te krijgen tot gegevens met beperkte toegang.

Een retentiebeleid bepaalt hoe lang gegevens worden bewaard en opgeslagen. Het doel is om het efficiënt gebruik van opslagbronnen te waarborgen door de groei van gegevens in de tijd te beheersen. Het is mogelijk om per weergave een retentiebeleid in te stellen om opslagruimte te minimaliseren.

Aggregatie van LDES-stromen is het proces waarbij meerdere LDES-stromen worden gecombineerd tot één geheel. Dit wordt gedaan door de stromen samen te voegen en te verrijken met extra informatie, zodat er een compleet beeld ontstaat. Dit is vooral handig wanneer de LDES-stromen afkomstig zijn van verschillende bronnen en informatie bevatten die elkaar aanvullen. Door deze stromen te aggregeren, kunnen data-analisten een breder en dieper inzicht krijgen in de gegevens en beter beslissingen nemen op basis van de verkregen informatie.

Het archiveren van LDES zorgt ervoor dat verwijderde data als gevolg van retentiebeleid veilig wordt bewaard voor toekomstig gebruik. Zo kan belangrijke informatie behouden blijven, terwijl er toch ruimte wordt vrijgemaakt voor nieuwe gegevens. Archivering zorgt voor een veilige opslag van deze informatie, zodat deze op een later moment opnieuw kan worden gebruikt indien nodig.

Het anonimiseren van data in een Linked Data Event Stream is het proces waarbij persoonlijke informatie wordt verwijderd of gewijzigd om de privacy van individuen te beschermen. Dit is vooral belangrijk bij het publiceren van open data, waarbij het vermijden van persoonlijke gegevens van groot belang is. Anonimiseren kan worden gedaan door bijvoorbeeld namen, adressen of identificatienummers te vervangen door willekeurige unieke waarden. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat het anonimiseren van gegevens geen afbreuk doet aan de kwaliteit of waarde van de dataset. Een zorgvuldig ontworpen anonimiseringsbouwblok kan de privacy van individuen beschermen zonder de bruikbaarheid van de gegevens te beïnvloeden.