Open Data Clinic 2025-10: Unterschied zwischen den Versionen

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'''Open Data Clinic, 3. Okt. 2025, 15:00-17:00 Uhr (online, kostenlos). Eine Offene Online-Sprechstunde ("Digital Walk-in Clinic") mit Prof. Stefan Keller für Datenprobleme.'''
== Open Data Clinic, 3. Oktober 2025, 15:00-17:00 Uhr Eine Online-Sprechstunde ("Digital Walk-in") für Datenprobleme mit Stefan Keller, IFS Institut für Software der OST ==


== Für wen ist die Open Data Clinic gedacht? ==
== Ziel und Themen ==


* Interessierte aus Wirtschaft und Verwaltung/Behörden
Ziel ist es, praxisnahe Lösungsansätze für die Beschaffung, Anreicherung, Integration, Verwaltung und Analyse von Daten aufzuzeigen – möglichst aus herstellerunabhängiger Sicht. Dabei spielt es keine Rolle, wie (vermeintlich) einfach oder komplex Ihr Datenproblem ist. Je nach Fragestellung können weitere Schritte nötig sein oder es wird an passende Expert:innen, Firmen oder Verwaltung/Behörden verwiesen.
* Hochschulangehörige und Studierende der OST
* Mapper:innen (OpenStreetMap)
* Privatpersonen


== Ziel und Themen ==
== Für wen ist die Open Data Clinic gedacht? ==


Ziel ist es, praxisnahe Lösungsansätze für die Beschaffung, Anreicherung, Integration, Verwaltung und Analyse von Daten aufzuzeigen – möglichst aus herstellerunabhängiger Sicht. Dabei spielt es keine Rolle, wie (vermeintlich) einfach oder komplex Ihr Datenproblem ist. Je nach Fragestellung können weitere Schritte nötig sein oder es wird an passende Expert:innen/Berater:innen verwiesen.  
Die kostenlose Veranstaltung richtet sich an Interessierte aus Wirtschaft und Verwaltung/Behörden, Hochschulangehörige und Studierende (vor allem der OST), Mapper:innen (OpenStreetMap) sowie Privatpersonen.


== Ablauf in Kürze ==
== Der Ablauf in Kürze ==


# Anmeldung per E-Mail (siehe unten).
# Anmeldung per E-Mail (siehe unten).
# Sie erhalten einen **Slot von ca. 20 Minuten** innerhalb des Zeitfensters **15:00–17:00 Uhr** – solange freie Plätze verfügbar sind.
# Sie erhalten einen '''Slot von ca. 20 Minuten''' innerhalb des Zeitfensters '''15:00–17:00 Uhr''' – solange freie Plätze verfügbar sind.
# Im Slot besprechen wir Ihr Anliegen, skizzieren Lösungswege und empfehlen Ressourcen für die nächsten Schritte.
# Im Slot besprechen wir Ihr Anliegen, skizzieren Lösungswege und empfehlen Ressourcen sowie die nächsten Schritte.
 
'''Hinweis''': Gleichzeitig findet der '''17. Mapathon & Mapping Party Rapperswil''' statt (in-person, von 14 bis 21 Uhr): Alle sind dazu [[Mapathon|herzlich eingeladen]]. Zwischen 15:00 und 17:00 Uhr können Sie dort auch persönlich bei Stefan Keller vorbeischauen.


== Anmeldung ==
== Anmeldung ==


* **Einfaches Mail** an '''[stefan.keller@ost.ch](mailto:stefan.keller@ost.ch?subject=Open%20Data%20Clinic)''' mit dem **Betreff**: ''Open Data Clinic''.
* '''Einfaches Mail''' an '''[mailto:stefan.keller@ost.ch?subject=Open%20Data%20Clinic stefan.keller@ost.ch]''' mit dem '''Betreff''' ''Open Data Clinic''. Beschreiben Sie kurz Ihr Anliegen.
* **Anmeldeschluss:** '''Fr., 3. Oktober 2025, 15:00 Uhr'''
* '''Anmeldeschluss:''' Fr., 3. Oktober 2025, 12:00 Uhr
* Optional: Beschreiben Sie Ihr Anliegen in 2–3 Sätzen und nennen Sie ein bevorzugtes Zeitfenster zwischen 15:00 und 17:00 Uhr.
 
== Parallelveranstaltung ==
 
Zur gleichen Zeit findet der **17. Mapathon & Mapping Party Rapperswil** (in-person) statt – alle sind dazu [[Mapathon|herzlich eingeladen]].


== Hintergrund ==
== Hintergrund ==


Das Kompetenzzentrum Data Engineering des IFS und das Geometa Lab befassen sich seit rund 20 Jahren mit dem Auffinden, der Erfassung, Verwaltung, Analyse und Visualisierung von Daten – insbesondere von räumlichen Daten (Geodaten) – sowie den entsprechenden Geoinformationstechnologien (GIS-Technologien, GISTech).
Das Kompetenzzentrum Data Engineering des IFS und das Geometa Lab der FH OST befassen sich seit über 25 Jahren mit dem Auffinden, der Erfassung, Verwaltung, Analyse und Visualisierung von Daten – insbesondere von räumlichen Daten (Geodaten) – sowie den entsprechenden Geoinformationstechnologien (GIS-Technologien, GISTech).
Dabei hat sich das Geometa Lab vornehmlich – aber nicht ausschliesslich – einen Namen in den Bereichen offene Schnittstellen, offene Daten und Open-Source-Software gemacht.
Dabei hat sich das Geometa Lab vornehmlich – aber nicht ausschliesslich – einen Namen in den Bereichen offene Schnittstellen, offene Daten und Open-Source-Software gemacht.


=== Typische Fragestellungen ===
=== Typische Fragestellungen ===


Beispiele für Daten sind **Adressen**, **Business-Daten** und **Geodaten**:  
Beispiele für Daten sind '''Adressen''', '''Business-Daten''' und '''Geodaten''':  
* "Welche offenen Points-of-Interest gibt es und wo finde ich sie?"
* "Welche offenen Points-of-Interest gibt es und wo finde ich sie?"
* "Wie kann ich diese Datei konvertieren und importieren?"
* "Wie kann ich diese Datei konvertieren und importieren?"
* "Mit welchen Tools soll ich diese Daten analysieren"
* "Wie kann ich diese Daten filtern und visualisieren?"
* "Wie soll ich diese Daten modellieren?"
* "Wie soll ich diese Daten modellieren?"
* "Wie kann ich diese Daten filtern und visualisieren?"


=== Schon gewusst? ===
=== Schon gewusst? ===


* Es gibt **weltweite Gebäudedaten**.
* Es gibt zum Beispiel weltweite Gebäudedaten und Bodenbedeckungs-/Landnutzungs-Daten.
* **Adressdaten** kann man **geocodieren** und **rasch auf Karten darstellen**.
* Adressdaten kann man geocodieren und damit rasch auf einer Online-Karte darstellen.
* Rund **80%** der Daten haben einen **Raumbezug** – sie lassen sich räumlich analysieren (z.B. Länge, Fläche, Nachbarschaft).
* Mit OpenStreetMap-Daten lassen sich innovative Routing-Lösungen für Fussgänger, Fahrräder, Elektromobile und Eisenbahnen entwickeln.
* Mit **OSM-Daten** lassen sich **innovative Routing-Lösungen** entwickeln.
* Rund 80% aller Daten haben einen Raumbezug - lassen sich also räumlich analysieren (z.B. Länge, Fläche, Nachbarschaft).
* Es gibt tausende Points-of-Interests in OpenStreetMap, wie beispielsweise OeV-Haltestellen, Geschäfte (inkl. Öffnungszeiten), Denkmäler, Tankstellen, Brunnen, Toiletten oder Sitzbänke.


=== Stichworte ===
=== Stichworte ===


* Räumliche Datenanalyse und Visualisierung (Karten) für Energie, Umwelt, Tourismus, Verwaltung
* Räumliche Datenanalyse und Visualisierung (Karten) für Energie, Umwelt, Tourismus, Verwaltung
* Datenbanken, Informationssysteme
* Datenbanken, Informationssysteme, Data Warehouses / Data Lakehouses
* Data Warehouses / Data Lakehouses
* Datenintegration, Daten-Interoperabilität, Daten-Standards, Datenformate
* Datenformate und Interoperabilität
* Datenquellen, Geodatenquellen
* etc.
* Python, Java, JavaScript, SQL, CSV, GeoPackage, GeoJSON, OSM PBF, Parquet, PostgreSQL, PostGIS, QGIS, ArcGIS, FME, Apache Hop


== Organisator & Kontakt ==
== Organisator & Kontakt ==


* **Organisator:** Prof. Stefan Keller, Geometa Lab, Institut für Software der FH OST ([[https://ost.ch/ifs](https://ost.ch/ifs) ost.ch/ifs])
* '''Organisator:''' Prof. Stefan Keller, Geometa Lab, Institut für Software der FH OST, [https://ost.ch/ifs ost.ch/ifs]
* **Kontakt:** '''[stefan.keller@ost.ch](mailto:stefan.keller@ost.ch)'''
* '''Kontakt:''' '''[mailto:stefan.keller@ost.ch stefan.keller@ost.ch]'''

Aktuelle Version vom 29. September 2025, 10:29 Uhr

Stefan Keller

Open Data Clinic, 3. Oktober 2025, 15:00-17:00 Uhr — Eine Online-Sprechstunde ("Digital Walk-in") für Datenprobleme mit Stefan Keller, IFS Institut für Software der OST

Ziel und Themen

Ziel ist es, praxisnahe Lösungsansätze für die Beschaffung, Anreicherung, Integration, Verwaltung und Analyse von Daten aufzuzeigen – möglichst aus herstellerunabhängiger Sicht. Dabei spielt es keine Rolle, wie (vermeintlich) einfach oder komplex Ihr Datenproblem ist. Je nach Fragestellung können weitere Schritte nötig sein oder es wird an passende Expert:innen, Firmen oder Verwaltung/Behörden verwiesen.

Für wen ist die Open Data Clinic gedacht?

Die kostenlose Veranstaltung richtet sich an Interessierte aus Wirtschaft und Verwaltung/Behörden, Hochschulangehörige und Studierende (vor allem der OST), Mapper:innen (OpenStreetMap) sowie Privatpersonen.

Der Ablauf in Kürze

  1. Anmeldung per E-Mail (siehe unten).
  2. Sie erhalten einen Slot von ca. 20 Minuten innerhalb des Zeitfensters 15:00–17:00 Uhr – solange freie Plätze verfügbar sind.
  3. Im Slot besprechen wir Ihr Anliegen, skizzieren Lösungswege und empfehlen Ressourcen sowie die nächsten Schritte.

Hinweis: Gleichzeitig findet der 17. Mapathon & Mapping Party Rapperswil statt (in-person, von 14 bis 21 Uhr): Alle sind dazu herzlich eingeladen. Zwischen 15:00 und 17:00 Uhr können Sie dort auch persönlich bei Stefan Keller vorbeischauen.

Anmeldung

  • Einfaches Mail an stefan.keller@ost.ch mit dem Betreff Open Data Clinic. Beschreiben Sie kurz Ihr Anliegen.
  • Anmeldeschluss: Fr., 3. Oktober 2025, 12:00 Uhr

Hintergrund

Das Kompetenzzentrum Data Engineering des IFS und das Geometa Lab der FH OST befassen sich seit über 25 Jahren mit dem Auffinden, der Erfassung, Verwaltung, Analyse und Visualisierung von Daten – insbesondere von räumlichen Daten (Geodaten) – sowie den entsprechenden Geoinformationstechnologien (GIS-Technologien, GISTech). Dabei hat sich das Geometa Lab vornehmlich – aber nicht ausschliesslich – einen Namen in den Bereichen offene Schnittstellen, offene Daten und Open-Source-Software gemacht.

Typische Fragestellungen

Beispiele für Daten sind Adressen, Business-Daten und Geodaten:

  • "Welche offenen Points-of-Interest gibt es und wo finde ich sie?"
  • "Wie kann ich diese Datei konvertieren und importieren?"
  • "Mit welchen Tools soll ich diese Daten analysieren"
  • "Wie kann ich diese Daten filtern und visualisieren?"
  • "Wie soll ich diese Daten modellieren?"

Schon gewusst?

  • Es gibt zum Beispiel weltweite Gebäudedaten und Bodenbedeckungs-/Landnutzungs-Daten.
  • Adressdaten kann man geocodieren und damit rasch auf einer Online-Karte darstellen.
  • Mit OpenStreetMap-Daten lassen sich innovative Routing-Lösungen für Fussgänger, Fahrräder, Elektromobile und Eisenbahnen entwickeln.
  • Rund 80% aller Daten haben einen Raumbezug - lassen sich also räumlich analysieren (z.B. Länge, Fläche, Nachbarschaft).
  • Es gibt tausende Points-of-Interests in OpenStreetMap, wie beispielsweise OeV-Haltestellen, Geschäfte (inkl. Öffnungszeiten), Denkmäler, Tankstellen, Brunnen, Toiletten oder Sitzbänke.

Stichworte

  • Räumliche Datenanalyse und Visualisierung (Karten) für Energie, Umwelt, Tourismus, Verwaltung
  • Datenbanken, Informationssysteme, Data Warehouses / Data Lakehouses
  • Datenintegration, Daten-Interoperabilität, Daten-Standards, Datenformate
  • Datenquellen, Geodatenquellen
  • Python, Java, JavaScript, SQL, CSV, GeoPackage, GeoJSON, OSM PBF, Parquet, PostgreSQL, PostGIS, QGIS, ArcGIS, FME, Apache Hop

Organisator & Kontakt