Transformation geografischer Daten: Strukturierung, Sicherstellung der Datenqualität und Industrialisierung Ihrer Datenflüsse
Geografische Daten sind überall: Netze, Anlagen, Ausstattungen, Gebiete, Erhebungen, Lieferungen von Dienstleistern…
Sie sind häufig heterogen, werden in unterschiedlichen Formaten bereitgestellt, mit variierenden Strukturen und unterschiedlichen Qualitätsniveaus.
Die Transformation geografischer Daten besteht darin, diese Daten vergleichbar, nutzbar und zuverlässig zu machen, indem die Verarbeitung so weit wie möglich automatisiert wird, um Zeit zu sparen und Konsistenz sowie Robustheit zu gewährleisten.
Bei Dotic setzen wir auf eine spezialisierte Expertise in der Strukturierung, Standardisierung, Qualitätskontrolle und Industrialisierung der Verarbeitung von georeferenzierten Daten, insbesondere durch ETL-Ansätze.
Warum geografische Daten transformieren?
Die Transformation georeferenzierter Daten ist erforderlich, wenn Sie:
- Mehrere Quellen konsolidieren (intern / Dienstleister / historische Daten),
- Formate konvertieren um sie in Ihren Systemen nutzbar zu machen,
- Datenstrukturen harmonisieren (Attribute, Werte, Codierungen),
- Datenqualität sicherstellen vor der Nutzung (Kontrollen, Anomalieerkennung),
- Diese Prozesse regelmäßig wiederholen (neue Lieferungen, Updates, sich ändernde Umfänge).
Die Herausforderung ist nicht nur technischer Natur: Sie ist ein Hebel, um Fehler zu reduzieren, Bearbeitungszeiten zu verkürzen und die operative Nutzung abzusichern.
Was die Transformation geografischer Daten umfasst
Konvertierung & Harmonisierung mehrerer Formate
Daten können aus sehr unterschiedlichen Formaten stammen. Ziel ist es, eine konsistente Datenbasis oder nutzbare Lieferobjekte zu erhalten.
Beispiele für Maßnahmen:
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Konvertierung von Formaten
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Zusammenführung von Ebenen/Dateien
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Anpassung von Schemata und Umbenennung
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Harmonisierung von Attributen und Werten
Strukturierung & Standardisierung
Strukturierung bedeutet, Daten an ein Zielmodell (internes Referenzsystem, Fachmodell, Standard) anzupassen, um Informationen nutzbar und über die Zeit hinweg vergleichbar zu machen.
Beispiele:
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Erstellung/Vervollständigung von Attributen
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Standardisierung von Werten
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Einfache Berechnungen und Anreicherungen
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Herstellung der Konsistenz zwischen Objekten
Qualitätskontrolle & Sicherstellung der Datenqualität
Transformierte Daten müssen überprüfbar sein: Konsistenz, Vollständigkeit, fachliche Regeln und erkennbare Anomalien.
Beispiele für Kontrollen:
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Vollständigkeit der Felder
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Konsistenz der Werte (Domänen, Codierungen)
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Erkennung von Inkonsistenzen zwischen Objekten
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Qualitätsregeln angepasst an die Nutzung
Datenkorrektur & Vorbereitung für die Nutzung
Wenn es sinnvoll ist, können bestimmte Korrekturen automatisiert (oder vorab korrigiert) werden, um den manuellen Aufwand zu reduzieren und die Gesamtqualität der Daten zu verbessern.
Industrialisierung von Datenflüssen
Die Industrialisierung besteht darin, Prozesse:
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Wiederholbar zu machen (gleiche Regeln bei jeder Lieferung)
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Nachvollziehbar zu machen (Logs, Berichte, Kennzahlen)
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Skalierbar zu machen (wachsende Datenmengen, mehrere Projekte)
Unser Ansatz: Daten nutzbar machen - ohne unnötige Komplexität
Ziel ist es, Daten bereitzustellen, die nicht nur „konvertiert“, sondern langfristig nutzbar und zuverlässig sind.
Wir arbeiten mit einem einfachen Ansatz:
1.
Den Kontext verstehen: Datenquellen, Anwendungsfälle, Umfang, Rahmenbedingungen.
2.
Das Ziel definieren: erwartete Struktur, Regeln, Mindestanforderungen an die Qualität.
3.
Verarbeitungen umsetzen : Konvertierung, Strukturierung, Validierung.
4.
Industrialisieren : ejecución repetible, indicadores y entregables claros.
ETL-Expertise für Geodaten (FME)
Zur Transformation heterogener Daten und zur Automatisierung von Prozessen ist ETL (Extract, Transform, Load) ein besonders effektiver Ansatz: Daten aus einer Quelle extrahieren, transformieren und anschließend in ein Zielsystem laden.
Dotic setzt insbesondere auf FME (SAFE Software), ein Referenzwerkzeug zur Entwicklung von Verarbeitungsprozessen für geografische und alphanumerische Daten sowie zur Industrialisierung von Datenflüssen.
Beispiele für Einsatzkontexte
- Heterogene Lieferungen von Dienstleistern: zu harmonisieren und zu konsolidieren
- Migration von einem Datenmodell zu einem anderen
- Qualitätsverbesserung eines georeferenzierten Bestands vor der Nutzung
- Industrialisierung dvon Kontrollen und Lieferobjekten (wiederkehrende Datenflüsse)
- Standardisierung von Infrastrukturdaten (Netze, Ausstattungen, Bauwerke)
Warum Dotic wählen?
- Fokus auf Infrastrukturdaten: Wir verstehen die operativen Anforderungen hinter den Daten (Bau / Betrieb).
- Pragmatismus: Fokus auf nutzbare Daten statt unnötiger Komplexität.
- Zuverlässigkeit & Wiederholbarkeit: reproduzierbare Prozesse, Kontrollen, klare Lieferobjekte.
- Doppelte Kompetenz: Expertise kombiniert mit der Entwicklung von Lösungen, wenn über einmalige Verarbeitung hinausgegangen werden muss.
