Das PICA-Format ist das interne Datenbankformat der Katalogsysteme CBS (Zentrale Bibliothekssystem) und LBS (Lokales Bibliotheksystem). Dieses Kapitel gibt eine kurze Einführung in den Geschichte von PICA von PICA sowie in Datenformate im Allgemeinen. Auf PICA-Formate im Speziellen wird im nächsten Kapitel eingegangen.
Das PICA-Format geht auf eine 1969 begonnene Kooperation der Königlichen Bibliothek Den Haag und niederländischen Universitätsbibliotheken zur gemeinsamen Computergestützten Katalogisierung zurück (PICA: "Project for Integrated Catalogue Automation"). Die erste zentrale Katalogdatenbank (CBS) wurde 1978 auf einer PDP 11 in Betrieb genommen. Einen historischen Einblick für Deutschland gibt der Bericht zum PICA-System, auf dessen Grundlage CBS und LBS in den 1990ern in Deutschland eingeführt wurden. In den 2000er Jahren ging die Entwicklung der PICA-Systeme von der PICA-Stiftung an OCLC PICA bzw. OCLC über.
Das PICA-Format ist an das noch ältere MARC-Format (1966) angelehnt. Viele Eigenheiten beider Formate lassen sich durch die damaligen Anforderungen erklären: erstens musste sehr auf geringen Speicherbedarf und effiziente Verarbeitung geachtet werden, zweitens wurden die Daten nicht wie heute üblich in einem Datenbankmanagementsystem (DBMS) verwaltet sondern direkt verarbeitet und drittens lag der primäre Einsatzzweck dieser Formate nicht in der Erstellung eines elektronischen Retrievalsystems sondern in der Erstellung von Katalogkarten. Aus diesem Grund gibt es schon seit den den frühen 2000ern Stimmen, bibliothekarische Formate wie MARC und PICA durch modernere Alternativen zu ersetzen. Angesichts des Aufwands, bestehende Bibliothekssysteme anpassen oder ersetzen zu müssen, ist ein baldiges Ende jedoch noch nicht abzusehen.
Hardware-Infrastruktur des ersten PICA Systems (1979)
Das PICA-Format ist ein Datenformat, doch was ist überhaupt ein Datenformat? Ein Datenformat ist eine Konvention zur Strukturierung digitaler Objekte (Datensätze). So legen beispielsweise CSV-Formate die Struktur einer Tabelle aus Zeilen und Spalten fest. Letzendlich dienen alle Datenformate dazu, Daten in Bestandteile zu zerlegen, denen Bedeutung zugewiesen werden kann. Bei CSV besteht die Bedeutung von einzelnen Datenelementen beispielsweise aus "Zeile", "Spalte", "Trennzeichen" und "Zelle". Datenformat deren Elemente solche eher abstrakten Bedeutungen haben, werden auch Strukturierungsformate genannt. Davon zu unterscheiden sind Anwendungsformate, Kodierungen und Datenmodelle. Eine besondere Rolle bei der Festlegung von Datenformaten spielen Standards und Profile sowie Abfrage- und Schemaformate.
(Daten)strukturierungsformate oder -sprachen ermöglichen es Daten in abstrakte Einheiten zu unterteilen und miteinander in Beziehung zu setzen. Dabei lassen sich einige allgemeine Ordnungsprinzipien festmachen, die je nach Strukturierungsformat mehr oder weniger gut unterstützt werden:
| Ordnungsprinzip | Beispiele für Strukturierungsformate |
|---|---|
| Liste | Zeichenkette, Unicode, Bytes |
| Tabelle | CSV |
| Felder | PICA, MARC, INI |
| Hierachie/Dokument | JSON, XML |
| Graph/Netzwerk | RDF |
Auch allgemeine Serialisierungsformate wie ASN.1 und Typsysteme von Programmiersprachen gehören zu den Strukturierungssprachen: sie beinhalten verschiedene abstrakte Datentypen wie Zeichenkette, Ganzzahl, Array... aus denen konkrete Datenformate konstriert werden können. Auch das PICA-Format ist ein Datenstrukturierungsformat. Konkrete Bedeutungen wie "Vorname" und "Erscheinungsjahr" kennt das Format in seiner allgemeinen Form nicht, sondern nur Einheiten wie "Feld" und "Unterfeld"!
In der Praxis interessieren uns an Daten weniger abstrakte Strukturen als konkrete Inhalte und Bedeutungen (Semantik). Die Elemente von Anwendungsformaten beziehen sich eher auf reale Objekte und Eigenschaften wie zum Beispiel Personen, Namen und Ereignisse. Da Bedeutung immer vom Kontext abhängt gibt es keine universellen Anwendungsformate sondern viele verschiedene Formate für unterschiedliche Anwendungsfälle. Für Bibliotheken sind vor allem bibliographische Datenformate und Normdatenformate relevant, deren Inhalte auch als Metadaten bezeichnet werden.
Beispiele für Anwendungsformate: die Dokumentformate TEI und Markdown, die bibliographischen Datenformate BibTeX und DataCite und die Normdatenformate JSKOS und GND-Internformat (letzteres ein PICA-Format). Anwendungsformate setzen (oft implizit) Datenmodelle voraus und sind in Strukturierungsformaten kodiert.
?> Anwendungsformate in der GBV-Formatdatenbank
Im besten Fall ist ein Datenformat durch einen Standard definiert und in verschiedenen Softwareprogrammen umgesetzt. Oft ergeben sich Formate aber auch aus der Praxis ("De-Facto-Standard") oder die Praxis weicht von der Spezifikation ab. Daher ist genau darauf zu achten was bei Bezugnahme auf ein Format gemeint ist:
- Das Format so wie es in einem bestimmten Standard spezifiziert ist
- Das Format so wie es formal (d.h. durch eine automatisch nachprüfbare Methode) definiert ist
- Das Format so wie es in einer bestimmten Software implementiert ist
- Das Format so wie es von einer bestimmten Gruppe von Menschen interpretiert wird
Im (seltenen) Idealfall stimmen alle diese Festlegungen miteinander überein. Meist weichen die Formate aber auch nur dadurch voneinander ab, dass eine Format-Auslegung etwas weiter gefasst ist als eine andere. Diese häufige Beziehung zwischen Formaten, bei denen ein spezielleres Format Teilmenge eines allgemeineren Formates ist, lässt sich in Form von Anwendungsprofilen ausdrücken.
Ob ein Datensatz einem Format entspricht oder dieses verletzt, lässt sich nur mittels Validierung, das heisst durch Vergleich mit einem Standard, feststellen. Wenn sich alle Aspekte eines Standards automatisch überprüfen lassen, handelt es sich um einen formalen Standard.
?> Hinweise wie es nicht gemacht werden sollte gibt der Vortrag Eine Anleitung für schlechte Standards
Prinzipiell können Daten mit jeder beliebigen Programmiersprache analysiert und strukturiert werden. Konkrete Implementierungen wie Eingabemasken, Prüfroutinen und Konvertierungsskripte legen implizit fest wie Daten einer Anwendung aussehen können. Da Software weniger gut zugänglich ist, sollten Datenformate jedoch primär durch einen Standard spezifiziert werden. Dabei hilft eine besondere Klasse von Anwendungsformaten, deren Elemente sich in ihrer Bedeutung auf andere Datenformate und -Strukturen bezieht. Relevant sind diese Formate
- um sich auf einzelne Elemente und Inhalte von Datensätzen zu beziehen (Abfrageformate) und
- zur Validierung von Datensätzen sowie zur Dokumentation des Formates (Schemaformate).
Der Vorteil von Abfrage- und Schemaformaten besteht darin, dass mit ihnen Datenformate unabhängig von einzelnen Implementierungen werden. Jedes Programm dass eine bestimmte Abfrage- bzw. Schemasprache unterstützt, kann alle in dieser Sprache definierten Datenformate in gleicher Weise verarbeiten. Programme bzw. Programmbestandteile die ein Abfrageformat unterstützen werden auch als Query-Engine und solche die zur Validierung ein Schemaformat unterstützen als Validatoren bezeichnet.
Da das PICA-Format eng mit der PICA-Software CBS und LBS verbunden ist wurden die anwendungsunabhängige Abfragesprache PICA Path Expression und die Schemasprache Avram erst 2018 entwickelt und nicht direkt von der PICA-Software unterstützt.
?> Schemaformate in der GBV-Formatdatenbank
Letzendlich müssen alle Daten als Folge von Bits bzw. Bytes ausgedrückt werden. Eine Kodierung, Serialisierung oder Syntax legt fest, wie Datensätze eines Datenformates oder -Modells durch Elemente eines anderen Datenformates ausgedrückt werden können. Meist werden Anwendungsformate in Strukturierungsformaten kodiert, die sich wiederum über mehrere Ebenen auf Bytes zurückführen lassen. Direkt in Bytes kodierte Datenformate werden auch Binärformate genannt.
Während Computer nur mit Kodierungen arbeiten, interessiert Menschen eigentlich nur was mit Kodierungen ausgedrückt wird. In der Praxis wird deshalb nicht immer genau zwischen einem Datenformat und seiner Kodierung unterschieden. So liegt beispielsweise XML in der Regel in XML-Syntax vor, also wird beides als XML bezeichnet. Bei der Verarbeitung von Daten ist jedoch genau darauf zu achten, auch welcher Kodierungsebene jeweils angesetzt wird.
graph LR
PICA+ -- PICA/XML --> XML -- XML-Syntax --> Unicode -- UTF-8 --> Bytes
Beispiel für die Kodierung von PICA+ über mehrere Kodierungsebenen
?> Kodierungen in der GBV-Formatdatenbank
Ein grundsätzliches Problem von Daten ist, dass wir von ihnen Bedeutung erwarten während Daten letzendlich immer nur als Folge von Nullen und Einsen vorliegen. Zur Abbildung abstrakter Vorstellungen auf konkrete Datenformate im Zuge der Datenmodellierung dienen Datenmodelle. Ein Datenmodell ist gewissermaßen die Vorstufe oder Abstraktion eines Datenformates. Die Bandbreite an Methoden zur Formulierung von Datenmodellen reicht von groben Skizzen auf Papier bis zu komplexen Datenmodellierungssprachen aus denen automatisch Schemas erzeugt werden können. Die Grenze zwischen Datenmodellen und Schemas ist daher unscharf. Als Faustregel kann gelten, dass Datenmodelle eher der Kommunikation mit Menschen und Schemas eher der Kommunikation mit Computern dienen. Grundsätzlich haben alle Datenformate zumindest implizit zugrunde liegende Modelle.
Ebenen der Datenmodellierung
Ein weiteres Hilfsmittel zum Verständnis von Datenformaten sind Beispiele. Anhand von Beispielen können wir durch Verallgemeinerung eine Vorstellung von Datenformaten bekommen. Jeder Versuch diese angenommene Verallgemeinerung explizit zu machen ist ein Datenmodell.
Das PICA-Format geht auf mehr als 50 Jahre alte Bestrebungen zurück, die Inhalte physischer Bibliothekskataloge in kompater Form mit Daten auszudrücken. In seiner allgemeinen Form ist PICA eine Datenstrukturierungssprache. Erst konkrete Anwendungsformate und die ihnen zugrunde liegenden Datenmodelle geben Daten Bedeutung. Formate können auf verschiedene Weisen (Standards, Schemas, Implementierungen, implizite Annahmen) festgelegt werden. Zur Überprüfung ob ein Datensatz einem Format entspricht dient die Validierung, idealerweise mit einem Schema.
Darüber hinaus lassen sich Datenformate nach unterschiedlichen Kriterien unterteilen:
- Proprietäre Formate und Offene Formate (die meisten PICA-Anwendungsformate sind offen)
- Internformate und Austauschformate (PICA dient primär als Internformat)
- Metadatenformate und Dokumentformate (PICA gehört zu den Metadatenformaten)