Open Data Clinic 2025-10

 >> Open Data Clinic mit Prof. Stefan Keller, 3. Okt. 2025, 15:00-17:00 Uhr (online) <<

Dieses "Digital Walk-in Clinic"-Angebot richtet sich an Interessierte aus der Wirtschaft und Behörden, an Hochschulangehörige und Studierende sowie an Mapper:innen (OpenStreetMap) und Private.

Ziel ist es, Lösungsansätze für die Beschaffung, Integration, Verwaltung und Analyse von Daten zu bieten und zwar aus möglichst Hersteller-unabhängier Sicht. Gegebenenfalls sind anschliessend weitere Aktionen erforderlich oder es wird auf weitere Experten und Berater verwiesen.

Es spielt keine Rolle, wie (vermeintlich) einfach oder kompliziert das Daten-Problem ist. Dabei kann es um Adressen, Business-Daten oder Geodaten gehen (vgl. Hintergrund unten).

Melden Sie sich mit einem einfachen E-Mail an Stefan Keller (vgl. unten) zu einem Online-Termin an. Ihnen wird dann eine "Sprechstunde" von z.B. 20 Minuten (zwischen 15:00 Uhr und 17:00 Uhr) zugeteilt - solange es freie Plätze gibt.

• Datum und Zeit: Fr. 3. Oktober 2025, 15:00-17:00 Uhr (online, kostenlos)
• Webseite: https://www.giswiki.ch/Open_Data_Clinic (diese Seite)
• Organisator: Prof. Stefan Keller, Geometa Lab, Institut für Software der FH OST ost.ch/ifs
• Anmeldung: Einfaches Mail an stefan.keller@ost.ch mit dem Betreff "Open Data Clinic".
• Anmeldeschluss: Fr. 3. Oktober 2025, 15:00 Uhr.

Übrigens: Gleichzeitig zu diesem Open Data Clinic Anlass findet der 17. Mapathon & Mapping Party Rapperswil statt (in-person). Alle sind dazu herzlich eingeladen.

Hintergrund: Das Kompetenzzentrum Data Engineering des IFS und das Geometa Lab befassen sich seit 20 Jahren mit dem Auffinden, der Erfassung, Verwaltung, Analyse und Visualisierung von Daten – insbesondere von räumlichen Daten (Geodaten) – sowie den entsprechenden Technologien (Geoinformationstechnologien, GISTech). Dabei hat sich dsa Geometa Lab vornehmlich – aber nicht ausschliesslich – einen Namen gemacht in den Bereich offene Schnittstellen, offene Daten und offene Software.

• Typische Fragestellungen sind z.B.: "Welche offenen Points-of-Interest gibt es?", "Wie kann ich diese Datei konvertieren und importieren?", "Wie soll ich diese Daten modellieren?", "Wie kann ich diese Daten filtern und visualisieren?"
• Schon gewusst? Es gibt Gebäudedaten der ganzen Welt. Adressdaten kann man geocodieren und auf rasch auf Karten darstelle. 80% der Daten haben einen Raumbezug - können also räumlich analysiert werden (Länge, Fläche, Nachbarschaft). Mittels OSM-Daten können innovative Routing-Lösungen entwickelt werden, etc.
• Stichworte sind: Räumliche Datenanalyse und Visualisierung (Karten) für Energie, Umwelt, Tourismus, Verwaltung. Datenbanksysteme, Informationssysteme. Data Warehouses / Data Lakehouses. Datenformate, usw..