Owned Data Systems Build
Ethno-API
Eigenes Phytochemie-Datenprojekt mit Fokus auf Pipeline, Datenqualität und Doku. Aufgebaut als kommerzielles Datenprodukt, nicht als wissenschaftliche Datenbank.
Eckdaten
- Basis: USDA Dr. Duke Phytochemical and Ethnobotanical Database (öffentliche Quelle)
- Strukturierte Phytochemie-Records mit kontrollierter Schema-Disziplin
- Versionierte Pipeline mit reproduzierbaren Builds
- Pipeline-Fokus auf Reproduzierbarkeit und Quellen-Nachvollziehbarkeit
Schwerpunkte
Im Vordergrund stehen Datenqualitäts-Gates, Schema-Stabilität und eine nachvollziehbare Doku auf Datensatz-Ebene. Ziel ist, dass externe Nutzer den Datensatz nicht "erraten" müssen, sondern eine klare Antwort auf Felder, Vollständigkeit und Herkunft bekommen.
Was hier bewusst nicht steht
Keine Pauschal-Aussage zu "chemisch validiert". Keine medizinischen, pharmakologischen oder therapeutischen Claims. Keine internen Infrastruktur-Details. Ein Datenprodukt wird nicht durch große Worte besser, sondern durch saubere Quellen und nachvollziehbare Struktur.
Übertragbar auf andere Datenprojekte
Die Patterns — Quellen-Doku, Schema-Disziplin, Retrieval-Bereitschaft — lassen sich auf andere mittelgroße Datenprodukte übertragen, die AI-native nutzbar sein sollen.