Die Sicherstellung von Datenqualität ist entscheidend für Datenmanagement, Forschung und Nachnutzung. Doch in der Praxis erfüllen Objektdaten diese Anforderungen oft nicht, was ihre Nachnutzbarkeit einschränkt und die Umsetzung der FAIR-Prinzipien erschwert. Die Erfüllung domänenspezifischer Anforderungen ist aber gerade bei Datenintegrationsprozessen unerlässlich. Die Spezifikation und Überprüfung von Datenqualität ist aufwändig und erfordert technische Expertise in Abfrage-, Schema- und Programmiersprachen. Doch die meisten bestehenden Analysetools setzen eine hohe technische Expertise voraus, weshalb Domänenexpert*innen nicht eigenständig Qualitätsregeln (Constraints) maschinenlesbar festlegen und für die Qualitätssicherung nutzen können.
AQinDa ist ein gemeinsames Projekt von GWDG, Universität Marburg und VZG, das auf den Ergebnissen der Projekte KONDA und MQAF aufbaut. Ziel ist die Entwicklung eines softwaregestützten Workflows zur agilen Qualitätssicherung von Objektdaten, der sich in bestehende Ingestprozesse einfügt. Er soll Domänenexpert*innen zur eigenständigen Definition und Durchführung von Qualitätssicherungsprozessen befähigen. Die Evaluation von Prozess und Software erfolgt anhand von LIDO-Daten für die Integration in die DDB und das Graphikportal sowie von TEI-Header-Daten im TextGrid Repository.
Die Kernkomponente des Projekts bildet die Open-Source-Webanwendung Constrainify. Diese adressiert zwei sich ergänzende Anwendungsfälle: (1) die Durchführung von Qualitätsanalysen auf Basis bestehender Constraints sowie (2) das Anlegen und Verwalten von Constraints. Obwohl diese Anwendungsfälle konzeptionell verschieden sind, lassen sie sich in einem intuitiven Workflow von den zuständigen Domänenexpert*innen eigenständig erledigen. Eine öffentliche Demo-Version, der Quellcode (inkl. Screencast) und projektbezogene Publikationen sind auf GitLab/GitHub sowie Zenodo frei verfügbar.