Im Bereich Spatial Data Analytics nimmt die Bedeutung der Nutzung von Geodaten kontinuierlich zu. André Bruggmann, Dozent in unserem CAS Spatial Data Analytics, gewährt Einblicke in die aktuelle Situation der Schweiz im Umgang mit Open Geo Data und erläutert, wie Kursteilnehmende lernen, mit den Herausforderungen umzugehen. In seinen Unterrichtseinheiten behandelt er eine Vielzahl spannender Themen. Welche das sind, hat er uns in einem kurzen Interview verraten.
André, wo steht die Schweiz mit dem Thema «Open Geo Data»? Was lernen die Kursteilnehmenden über aktuell existierende Herausforderungen und im Umgang mit diesen?
Der Bund verfolgt seit einigen Jahren eine «Open Government Data»-Strategie, die auch die kostenlose Publikation von Geodaten umfasst. Dies schafft eine hervorragende Basis für (Geo-)Datenanalysen. Die Herausforderung besteht darin, dass die Daten zwar über Plattformen, Schnittstellen oder File-Download zur Verfügung stehen, es jedoch bis jetzt keine Möglichkeit gibt, die Daten von einer einzigen Quelle einheitlich, kontinuierlich aktualisiert und vollständig historisiert zu beziehen. Im Kurs werden den Teilnehmenden daher das Konzept des «Geo Data Warehouse» sowie eine praktische Umsetzung aus unserem Unternehmen vorgestellt, die diese genannten Herausforderungen bewältigt.
Wie lernen die Teilnehmenden die Themen offene Geodaten und «Geo Data Warehouse» während des Kurstages praktisch kennen?
Die Kursteilnehmenden erstellen auf einer räumlichen Datenbank ein Mini-«Geo Data Warehouse». Dazu bauen sie einfache Data Marts (d.h. Sichten auf die Daten) zum Thema Energie und Heizungssysteme in Gebäuden der Kantone Solothurn und Basel-Landschaft auf. Die Teilnehmenden visualisieren mittels QGIS (einer Open-Source-GIS-Software) Themen, die sie besonders interessant finden. Dies könnte z.B. der Anteil von Wärmepumpen an allen Heizsystemen pro Gemeinde sein. Im Plenum besprechen wir die gemachten Erfahrungen und weitere Themen (z.B. Datenqualität).
Inwiefern haben die während des Kurstages vermittelten Inhalte Praxisrelevanz? Und wie kann das Erlernte den Kursteilnehmenden in ihrem Berufsalltag nützlich sein?
Wir beobachten in unserem Umfeld, sowohl in der Privatwirtschaft als auch in der Verwaltung, eine steigende Nachfrage nach Know-how im Umgang mit (offenen) Geodaten, insbesondere in den Bereichen «Energie» und «Mobilität». Aus diesem Grund steht während des Kurstages ein Praxisbeispiel für Location Intelligence im Fokus: Es geht darum, für das Jahr 2030 abzuschätzen, wie viel Batteriekapazität Personen, die morgens mit einem E-Auto in eine Stadt pendeln, theoretisch über Vehicle-to-Grid-Technologie zur Verfügung stellen könnten (siehe Abbildung mit dem Beispiel «Winterthur»). Diese transportierte Batteriekapazität könnte zukünftig dazu beitragen, das Stromnetz zu stabilisieren. Durch solche Anwendungen sollen die Kursteilnehmenden die Möglichkeiten und die Bedeutung von Location Intelligence erkennen und dazu inspiriert werden, dies in ihren eigenen beruflichen Alltag zu integrieren.
Die Integration von Location Intelligence und Open Geo Data bietet nicht nur spannende Möglichkeiten für datengesteuerte Entscheidungsfindung, sondern ist auch ein wichtiger Schritt hin zu einer effizienteren Nutzung von Ressourcen und einer nachhaltigeren Zukunft. André Bruggmann betont daher die Relevanz dieser Themen für angehende Fachkräfte im Bereich Spatial Data Analytics.
Über den Dozenten:
André Bruggmann, Dr. sc. nat. UZH (Geography) / MAS ZFH (Business Administration), ist ein erfahrener Dozent an der FHNW im CAS Spatial Data Analytics. Neben seiner Lehrtätigkeit ist er auch Co-CEO und Geospatial Solutions Expert bei der Crosswind GmbH. Mit seinem fundierten Hintergrund in Geographie und Betriebswirtschaftslehre bringt er umfassende Kenntnisse und praktische Erfahrungen in den Bereichen der räumlichen Datenanalyse und Geodatenlösungen mit.
CAS Spatial Data Analytics
Der Fokus im Bereich der Geoinformation liegt heute verstärkt auf komplexen räumlichen Analysen, die eine zunehmende Bedeutung für Organisationen haben. Räumliche Methoden und Prozesse werden direkt in die Digitalisierungsprozesse integriert, wodurch neue Werkzeuge ein einfacheres Arbeiten mit Geodaten ermöglichen. Diese Datenanalysen spielen eine wichtige Rolle in Entscheidungsprozessen, z.B. im Hinblick auf eine nachhaltige Zukunft, Location Intelligence, Smart Cities, klimafreundliche Supply Chains, Sicherheit und digitale Infrastrukturen. Geodaten unterstützen verschiedene Disziplinen und Branchen durch Datenintegration, Analyse, Visualisierung und Kommunikation bei der Auswahl passender Optionen.
Wissenswertes
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