Stärke

KI-⁠gestütztes ETL für Geodaten

Von Altdaten zur vertrauenswürdigen Geodatenbank in Wochen statt Monaten, und mit Nachweis, was mit jedem Datensatz geschah.

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Die Realität

Datenarbeit ist, wo GIS-Projekte Zeit verlieren

Netzregister, Katasterauszüge, Vermessungsdateien, CAD-Zeichnungen, Tabellen, gescannte Pläne. Unterschiedliche Koordinatensysteme, inkonsistente Attribute, doppelte und defekte Geometrien, fehlende oder falsche Dokumentation.

Mappings und Prüfungen dafür von Hand zu schreiben dauert Monate. Große Sprachmodelle sind genau bei dieser mühsamen, musterreichen Arbeit gut, wenn man sie an der kurzen Leine führt.

Wo KI hilft

Fünf Schritte, beschleunigt

  • 1

    Profiling

    Unbekannte Quellen zusammenfassen: Attribute, Wertemuster, Geometrietypen, Koordinatensysteme, Ausreißer und wahrscheinliche Schlüssel.

  • 2

    Mapping

    Vorschläge, wie Quellfelder auf das Zielmodell abgebildet werden, inklusive Codelisten und Freitext-Normalisierung, mit Begründung.

  • 3

    Generieren

    Transformationscode entwerfen: GDAL/OGR, SQL für PostGIS, Python, gesteuert über ein Standard-Workflow-Tool.

  • 4

    Validieren

    Qualitätsregeln schreiben und ausführen: Geometriegültigkeit, Topologie, Wertebereiche, Duplikate, Plausibilität. Verdächtige Datensätze zur Prüfung markieren.

  • 5

    Dokumentieren

    Datenwörterbuch, Lineage und Abgleichsbericht erzeugen: wie viele Datensätze kamen an, gingen raus und wurden abgelehnt, und warum.

Unsere Regeln

KI beschleunigt, Ingenieure entscheiden

  • Menschliche Prüfung: jedes Mapping und jede Regel wird von einem GIS-Ingenieur geprüft, bevor sie genutzt wird
  • Deterministisches Ergebnis: die produktive Pipeline ist gewöhnlicher, versionierter Code, kein Modell, das auf Ihren Daten improvisiert
  • Volle Nachvollziehbarkeit: jeder Quelldatensatz lässt sich bis zum Ziel oder zu einer dokumentierten Ablehnung verfolgen
  • Ihre Daten bleiben Ihre: bei sensiblen oder behördlichen Daten nutzen wir lokal gehostete Open-Weight-Modelle, ohne dass Daten Ihre Umgebung verlassen
  • Wiederholbar: dieselbe Pipeline läuft bei der nächsten Datenlieferung erneut
Typische Einsatzfälle

Wo es sich am meisten lohnt

Haben Sie einen Berg Daten, dem niemand traut?

Schicken Sie uns eine Stichprobe. Wir zeigen, wie die Pipeline aussehen würde.

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