Löste 1 000 problem i geodata och tidsseriedata med GDAL, ArcGIS, PostGIS, Mapbox, QGIS, SQL (PL/pgSQL, Transact‑SQL) och Bash, vilket säkrade en högkvalitativ bearbetning av stora datamängder.

Situation. Under arbetet med ett storskaligt geospatialt analysprojekt stötte teamet på många inkonsekvenser och avvikelser i de geografiska dataseten och tidsseriedataseten. Problemen påverkade precisionen i de spatiala analyserna och i de beslutsstöd som användes på flera avdelningar.

Uppgift. Ansvaret gällde att identifiera, åtgärda och optimera över 1 000 datakvalitetsproblem i dessa komplexa dataset, för att säkerställa integriteten och prestandan i de applikationer och visualiseringar som byggde på dem.

Handling. Spatiala fel diagnostiserades och rättades systematiskt med en kombination av verktyg, bl.a. GDAL, QGIS och ArcGIS, och automatiserade arbetsflöden implementerades i Bash‑skript för att effektivisera återkommande datarensning. PostGIS hanterade avancerade spatiala frågor och spatial indexering, och robusta procedurer skrevs i PL/pgSQL och Transact‑SQL för att hantera och transformera både geografiska och tidsberoende data i PostgreSQL- och SQL Server‑databaserna. Dessutom integrerades de rensade dataseten i interaktiva visualiseringar med Mapbox, vilket gjorde data mer tillgängliga för slutanvändarna.

Resultat. Genom det arbetet åtgärdades över 1 000 kritiska problem, vilket avsevärt förbättrade noggrannheten i data och bearbetningshastigheten. Det bidrog direkt till 35 % kortare körtider för spatiala frågor och gjorde teamets spatiala analyser mer tillförlitliga. Arbetet säkerställde att högkvalitativa, användningsklara data alltid fanns tillgängliga för analys och rapportering, till stöd för strategiska beslut i hela organisationen.