Løste 1 000 problemer i geografiske data og tidsseriedata med GDAL, ArcGIS, PostGIS, Mapbox, QGIS, SQL (PL/pgSQL, Transact‑SQL) og Bash, og sikret behandling av stordata med høy kvalitet.

Situasjon. Under arbeidet med et storskala prosjekt for geospatial analyse støtte teamet på en rekke inkonsistenser og avvik i de geografiske datasettene og tidsseriedatasettene. Disse problemene gikk ut over nøyaktigheten i romlige analyser og beslutningsverktøy som ble brukt i flere avdelinger.

Oppgave. Ansvaret var å identifisere, løse og optimalisere over 1 000 datakvalitetsproblemer i disse komplekse datasettene for å sikre integriteten og ytelsen til nedstrøms applikasjoner og visualiseringer.

Handling. Romlige feil ble systematisk diagnostisert og rettet med en kombinasjon av verktøy, blant annet GDAL, QGIS og ArcGIS, og automatiserte arbeidsflyter i Bash‑skript forenklet gjentakende oppgaver med datavask. PostGIS håndterte avanserte romlige spørringer og romlig indeksering, og robuste prosedyrer ble skrevet i PL/pgSQL og Transact‑SQL for å håndtere og transformere både geografiske og tidsmessige data i PostgreSQL- og SQL Server‑databasene. I tillegg ble de rensede dataene integrert i interaktive visualiseringer med Mapbox, noe som gjorde dataene mer tilgjengelige for sluttbrukerne.

Resultat. Gjennom denne innsatsen ble over 1 000 kritiske problemer løst, noe som forbedret datanøyaktigheten og behandlingshastigheten betydelig. Dette bidro direkte til 35 % kortere kjøretid for romlige spørringer og ga teamet mer pålitelige romlige analyser. Arbeidet sørget for at bruksklare data av høy kvalitet alltid var tilgjengelige for analyse og rapportering, noe som støttet strategiske beslutninger i hele organisasjonen.