Har løst 1.000 problemer i geografiske data og tidsseriedata ved hjælp af GDAL, ArcGIS, PostGIS, Mapbox, QGIS, SQL (PL/pgSQL, Transact‑SQL) og Bash, hvilket har sikret behandling af big data i høj kvalitet.

Situation. Under arbejdet på et storstilet geospatialt analyseprojekt stødte teamet på talrige uoverensstemmelser og anomalier i de geografiske datasæt og tidsseriedatasæt. Disse problemer påvirkede nøjagtigheden af spatiale analyser og beslutningsværktøjer på tværs af flere afdelinger.

Opgave. Ansvaret var at identificere, løse og optimere over 1.000 datakvalitetsproblemer i disse komplekse datasæt for at sikre integriteten og ydeevnen af downstream‑applikationer og visualiseringer.

Handling. Spatiale fejl blev systematisk diagnosticeret og rettet med en kombination af værktøjer, herunder GDAL, QGIS og ArcGIS, og automatiserede workflows implementeret med Bash‑scripting til tilbagevendende datarensning. PostGIS blev brugt til avancerede spatiale forespørgsler og spatial indeksering, og robuste procedurer skrevet i PL/pgSQL og Transact‑SQL til at håndtere og transformere både geografiske og tidsmæssige data i PostgreSQL- og SQL Server‑databaserne. Derudover blev de rensede data integreret i interaktive visualiseringer med Mapbox.

Resultat. Gennem denne indsats blev over 1.000 kritiske problemer løst, hvilket markant forbedrede datanøjagtigheden og behandlingshastigheden. Det bidrog direkte til en 35 % reduktion i køretider for spatiale forespørgsler og muliggjorde mere pålidelige spatiale analyser. Arbejdet sikrede, at data af høj kvalitet konsekvent var tilgængelige til analyse og rapportering til støtte for strategiske beslutninger på tværs af organisationen.