Open Data Clinic 2025-10

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

• Organisator: Prof. Stefan Keller, Geometa Lab, Institut für Software der FH OST, ost.ch/ifs
• Kontakt: stefan.keller@ost.ch