Datenkompetenz aufbauen – Vorbereitung, Analyse und Interpretation von Geodaten

Der Zertifikatslehrgang «CAS Spatial Data Analytics» fokussiert sich darauf, den Absolvent*innen Werkzeuge und Prozesse an die Hand zu geben, mit denen sie in ihrer Arbeitspraxis Analysen anwenden können. Wie und wobei unterstützen Geodaten bzw. Geodatenanalysen Unternehmen denn eigentlich?

Vereinfacht ausgedrückt sind Geodaten, oder räumliche Daten, oder geografische Informationen, digitale Daten, denen eine bestimmte räumliche Lage mittels Koordinaten zugewiesen wird. Diese Daten enthalten demnach Informationen über geografische Standorte. Das können zum Beispiel Adressen, Haltestellen, Satellitenbilder, Lagerstandorte, verschiedene Zonen etc. sein.

Weiss man einmal, was Geodaten sind, so ist es einfach zu verstehen, wofür Analysen dieser Daten verwendet werden können. Im Verkehrsbereich helfen sie Mobilitätsanalysen durchzuführen, etwa durch Prognosen zum Verkehrsaufkommen. Versicherungen nutzen Geodatenanalysen, um Risiken zu identifizieren, indem Boden- und Wetterverhältnisse erfasst und verarbeitet werden. Innerhalb der Logistik dienen diese Daten zur Supply Chain Planung und selbst im Marketing unterstützen Geodaten im sogenannten Geomarketing dabei, Auswertungen von Regionen und Standorten zu machen. Mittels «Machine Learning»-Methoden können Fragen der Stadtentwicklung beurteilt werden, indem künstliche Intelligenz Muster und Gesetzmässigkeiten erkennt und Lösungswege entwickelt. Hierbei spielen räumliche Daten eine grosse Rolle, denn sie helfen unter anderem dabei, den Bedarf an Siedlungsplatz, den notwendigen Ausbau der Verkehrsinfrastruktur, die Planung von Grünraum und vielem anderen vorherzusagen und einzuplanen.

Diese räumlichen Datenanalysen ermöglichen es also, eine Vielzahl von Informationen für Entscheidungen zu erhalten. Es ist jedoch auch so, dass entsprechende Fachkräfte fehlen. Welche weiteren Herausforderungen haben Organisationen derzeit in diesem Bereich?

Organisationen stehen vor der Schwierigkeit, Geodatenanalysen bzw. ihre Reproduzierbarkeit und automatisierte Integration in ihre bestehenden Arbeitsprozesse umzusetzen. Das erfordert eine entsprechende digitale Infrastruktur und kompetentes Personal. Es muss also eine Datenkompetenz – Data Literacy – aufgebaut werden. Diese Fähigkeit, Daten auf kritische Art zu erfassen, zu verarbeiten, zu bewerten und dann auch anzuwenden, ist besonders wichtig. Daneben ist es auch wichtig, Fachkräften nicht nur die Bedeutung von Geodatenanalysen zu veranschaulichen, sondern Ihnen auch die entsprechenden Prozesse und Werkzeuge für ihre Arbeit mitzugeben.

Datenkompetenz ist damit eine Schlüsselkompetenz für die derzeitige und zukünftige Arbeitswelt. Ebenso wie der Umgang mit räumlichen Daten und ihre Analyse. Welche Fähigkeiten erlernen die Teilnehmenden in Ihrem Weiterbildungskurs?

In unserer Weiterbildung «CAS Spatial Data Analytics» legen wir grossen Wert darauf, die Teilnehmenden einerseits mit der erforderlichen Software und andererseits mit der Umsetzung einer Geodatenanalyse vertraut zu machen. Unser Anspruch ist es, einen praxisnahen Austausch zu ermöglichen, in dem Teilnehmende ihre spezifischen Fragestellungen, Herausforderungen und Lösungen thematisieren können, unabhängig davon, aus welcher Branche sie kommen. Uns ist es wichtig, ihnen die Möglichkeiten der Geodatenanalyse für ihre jeweiligen Anwendungsfälle aufzuzeigen und zu vermitteln. Das bedeutet: korrektes Ermitteln und Definieren der Daten für ihren jeweiligen Anforderungsfall, Erfassen, Übersetzen und Validieren von Daten, das sogenannte Data Engineering, das Sicherstellen der Replizierbarkeit, die Integration in die bestehenden Prozesse innerhalb der Organisation sowie eine gute Kommunikation der Resultate. Die Teilnehmenden unseres Weiterbildungskurses sollen verstehen, wie Geodaten generiert werden, wie sie eingesetzt und interpretiert werden können – jeweils unter dem Gesichtspunkt ihrer Branche. Wir legen aber auch Wert darauf, Wissen über die verschiedenen Trends und Technologien zu vermitteln sowie Einblicke in Data Science, Machine Learning und ganz allgemein auch in die Geoinformationswissenschaft zu geben.

Prof. Dr. Pia Bereuter ist Dozentin für Geoinformationswissenschaften an der Hochschule für Architektur, Bau und Geomatik FHNW und Kursleiterin des berufsbegleitenden Zertifikatslehrgangs «CAS Spatial Data Analytics».