Вирішила 1 000 проблем у географічних даних та часових рядах, використовуючи GDAL, ArcGIS, PostGIS, Mapbox, QGIS, SQL (PL/pgSQL, Transact‑SQL), Bash, забезпечивши високоякісну обробку великих даних.

Ситуація. Під час роботи над масштабним проєктом геопросторової аналітики команда виявила численні невідповідності й аномалії в географічних наборах даних і часових рядах. Ці проблеми впливали на точність просторового аналізу та інструментів прийняття рішень, що використовувалися в кількох підрозділах.

Завдання. Відповідальність полягала в тому, щоб виявити, усунути та оптимізувати понад 1 000 проблем якості даних у цих складних наборах даних для забезпечення цілісності та продуктивності подальших застосунків і візуалізацій.

Дія. Просторові помилки систематично діагностувалися та виправлялися за допомогою комбінації інструментів, зокрема GDAL, QGIS та ArcGIS, а автоматизовані робочі процеси на Bash дозволяли пришвидшити повторювані завдання з очищення даних. PostGIS забезпечував виконання складних просторових запитів і просторову індексацію, а надійні процедури на PL/pgSQL і Transact‑SQL використовувалися для управління та трансформації географічних і часових даних у базах даних PostgreSQL та SQL Server. Крім того, очищені дані було інтегровано в інтерактивні візуалізації за допомогою Mapbox, що підвищило доступність даних для кінцевих користувачів.

Результат. Завдяки цим зусиллям було усунено понад 1 000 критичних проблем, що суттєво покращило точність даних і швидкість обробки. Це безпосередньо сприяло скороченню часу виконання просторових запитів на 35% і уможливило проведення командою надійнішого просторового аналізу. Робота забезпечила постійну доступність якісних, готових до використання даних для аналітики та звітності, підтримуючи стратегічні рішення в межах усієї організації.