Projektbeispiele
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GIS und Spatial Business Intelligence – Geodatenserver und Data Warehouses, die konsequente Symbiose DOAG-Jahreskonferenz 2006 Mannheim, 16.11.2006 Rolf Jüttner, CISS TDI GmbH Gliederung Über CISS TDI Mit der GIS-Brille betrachtet Aus der „Business-Intelligence-Sicht“ Was ist eigentlich der Unterschied von räumlichen Daten zu „normalen“ Daten ? • Warum GIS keine Einzelwelt ist ! • Projektbeispiele – es funktioniert wirklich ! • Zusammenfassung • • • • Firmenprofil Firmenprofil CISS TDI GmbH Bonn beschäftigt sich seit der Gründung damit, Nutzern von Geodaten einen ungehinderten und dennoch kontrollierten Zugang zu Geoinformationen zu ermöglichen. Ahr B9 BHF Sinzig Koblenz Rhein • Gründung: 1982 • Firmensitz: Sinzig/Rhein • Philosophie: CISS TDI Produkte CITRA® Softwareprodukt für Analyse, Aufbereitung und Austausch komplexer raumbezogener Informationen zwischen GIS und Datenbanken (derzeit über 40 Quell- und Zielsysteme) Produkte Geodatenserver Integration von Daten verschiedenster Quellsysteme, deren datenbankgestützte Verwaltung und bedarfsgerechte Bereitstellung mit CITRA direkt oder über ExportCenter Produkte CITRA-ExportCenter geoCommerce: Der Shop geoCommerce: Der Shop Gesicherte Verteilung von Geodaten im Intra-/Internet CITRA®-ExportCenter Produkte Liegenschaftskarte (Lika-V) Rheinland-Pfalz über eine Shop-Lösung Firmenprofil Referenzen (Auswahl) Landesverwaltungen Kommunalverwaltungen Ver- und Entsorger Verkehr/Kommunikation Freie und Hansestadt Hamburg Gliederung Über CISS TDI Mit der GIS-Brille betrachtet Aus der „Business-Intelligence-Sicht“ Was ist eigentlich der Unterschied von räumlichen Daten zu „normalen“ Daten ? • Warum GIS keine Einzelwelt ist ! • Projektbeispiele – es funktioniert wirklich ! • Zusammenfassung • • • • GIS-Brille GIS-Historie • GIS ist Technologie getrieben. • Gemeinsame Datennutzung verschiedener Anwender mit verschiedenen Technologien undenkbar. • Datenaustausch nur schwer möglich. • GIS teuer und komplex. • Beschränkter Nutzerkreis. • Marktplatz Geodaten unbekannte Vokabel. GIS-Brille Grundsatzüberlegungen • Daten haben den größten Wert. • Anwender möchte mit den besten GISWerkzeugen seine Aufgaben erledigen und die Nutzung von Geodaten darf nicht behindert werden. GIS-Brille Oberstes Ziel: Akzeptanz der Anwender – optimale Nutzung Einbettung der Geokomponente • reibungsarm, d.h. unter Verwendung offener Industriestandards. • Vermeidung proprietärer Lösungen in der bestehenden DWH-Landschaft (überwiegend Oracle). • Versorgung existierender Prozesse und Nutzer über die bestehenden Verbindungen. • Zugriff des „GIS Spezialisten Client“ auf sämtliche Daten und Services muss möglich sein. GIS-Brille Oberstes Ziel: Akzeptanz der Anwender – optimale Nutzung • Integration in Mainstream IT • Auswertungsmöglichkeiten ohne GISSpezialkenntnisse (z.B. via SQL) - Viele Auswertungen auf Basis geographischer Daten brauchen kein GIS (Bsp. Navigation im Auto, Netzberechnungen, Verschneidungen kritischer Bereiche z.B. Umwelt und Industrieansiedlung). - Geographischer Bezug dient lediglich als Grundlage „Allgemeiner Anwendungen“. GIS-Brille Grundsatzüberlegungen GIS-Brille Blick über den Zaun Ähnliche Aufgabenstellungen und Lösungsstrategien gibt es seit längerem in der Mainstream-IT. Data Warehouses GIS-Brille Produktion Veredelung Geodatenserver Verwaltung Verteilung Auskunft via Browser EDBS / NAS Nachbarstadt Geobasisdaten (LVermA) Notar Web-Dienste Verkehrsbetriebe Shape Bürger Umweltdaten Smallworld Geodatenserver Stadtwerke Direktzugriff Flughafen Leitungsdaten (EVU) GDF Straßendaten Ämter der Stadt Bedarfsgerechte Abgabe, z.B. über ExportCenter oder Shop Sonstige GIS-Brille Ein (Geo-)Data Warehouse ist/leistet: • • • • • • • • Integration von Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten Beständen Konsolidierung/Veredelung/Qualitätssicherung im Rahmen des ETL-Prozesses Übergreifende Nutzung, z.B. Analyse/Auskunft/Reports, Unterstützung von (Geschäfts-)Entscheidungen Technische Trennung der Auswertung von der Produktion (OLTP/OLAP) Komplexes System aus unterschiedlichen Komponenten bzw. Anwendungen Verarbeitung großer Datenmengen Export von Teildatenbeständen handlicher Größe (Data-Marts) Wertsteigerung GIS-Brille Ein (Geo-)Data Warehouse ist/leistet: • • • • • • • • Integration von Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten Beständen Konsolidierung/Veredelung/Qualitätssicherung im Rahmen des ETL-Prozesses Übergreifende Nutzung, z.B. Analyse/Auskunft/Reports, Unterstützung von (Geschäfts-)Entscheidungen Technische Trennung der Auswertung von der Produktion (OLTP/OLAP) Komplexes System aus unterschiedlichen Komponenten bzw. Anwendungen Verarbeitung großer Datenmengen Export von Teildatenbeständen handlicher Größe (Data-Marts) Wertsteigerung GIS-Brille Ein (Geo-)Data Warehouse ist/leistet: • • • • • • • • Integration von Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten Beständen Konsolidierung/Veredelung/Qualitätssicherung im Rahmen des ETL-Prozesses Übergreifende Nutzung, z.B. Analyse/Auskunft/Reports, Unterstützung von (Geschäfts-)Entscheidungen Technische Trennung der Auswertung von der Produktion (OLTP/OLAP) Komplexes System aus unterschiedlichen Komponenten bzw. Anwendungen Verarbeitung großer Datenmengen Export von Teildatenbeständen handlicher Größe (Data-Marts) Wertsteigerung GIS-Brille Ein (Geo-)Data Warehouse ist/leistet: • • • • • • • • Integration von Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten Beständen Konsolidierung/Veredelung/Qualitätssicherung im Rahmen des ETL-Prozesses Übergreifende Nutzung, z.B. Analyse/Auskunft/Reports, Unterstützung von (Geschäfts-)Entscheidungen Technische Trennung der Auswertung von der Produktion (OLTP/OLAP) Komplexes System aus unterschiedlichen Komponenten bzw. Anwendungen Verarbeitung großer Datenmengen Export von Teildatenbeständen handlicher Größe (Data-Marts) Wertsteigerung • 35.000 km2; 45 Kreise • • Ca. 220 GB Tablespace DB-Tabellen im ALK-Bestand - 60 Mio. Punkte - 24 Mio. Objektkoordinaten - 17 Mio. Flächen - 45 Mio. Texte - 17 Mio. topogr. Objekte, Grenzlinien 220 Mio. Einträge GIS-Brille Ein (Geo-)Data Warehouse ist/leistet: • • • • • • • • Integration von Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten Beständen Konsolidierung/Veredelung/Qualitätssicherung im Rahmen des ETL-Prozesses Übergreifende Nutzung, z.B. Analyse/Auskunft/Reports, Unterstützung von (Geschäfts-)Entscheidungen Technische Trennung der Auswertung von der Produktion (OLTP/OLAP) Komplexes System aus unterschiedlichen Komponenten bzw. Anwendungen Verarbeitung großer Datenmengen Export von Teildatenbeständen handlicher Größe Wertsteigerung GIS-Brille Abgrenzung zu Diensten z.B. WMS Gliederung Über CISS TDI Mit der GIS-Brille betrachtet Aus der „Business-Intelligence-Sicht“ Was ist eigentlich der Unterschied von räumlichen Daten zu „normalen“ Daten ? • Warum GIS keine Einzelwelt ist ! • Projektbeispiele – es funktioniert wirklich ! • Zusammenfassung • • • • BI-Sicht Definition nach Wikipedia Der Begriff Business-Intelligence (= Geschäftsanalyse, [...] von einigen Autoren mit „Geschäftsintelligenz“ übersetzt, Abk. BI) [...] bezeichnet Systeme und Prozesse zur systematischen Analyse (intelligence) des eigenen Unternehmens und seines kommerziellen Umfelds bzw. bestimmter Teilaspekte. Ziel ist die Gewinnung von Erkenntnissen, die in Hinsicht auf die Unternehmensziele bessere operative, taktische oder strategische Entscheidungen ermöglichen. Dies geschieht mit Hilfe bestimmter analytischer Konzepte und EDV-Systeme, die Daten über das eigene Unternehmen, die Mitbewerber oder Marktentwicklung im Hinblick auf den gewünschten Erkenntnisgewinn auswerten. Mit den gewonnenen Erkenntnissen können Unternehmen ihre Geschäftsabläufe, Kundenund Lieferantenbeziehungen profitabler machen, Kosten senken, Risiken minimieren und die Wertschöpfung vergrößern. Der Begriff wird dem Fachgebiet der Wirtschaftsinformatik zugerechnet. Quelle: http://de.wikipedia.org/ BI-Sicht Definition nach Wikipedia Ein Data Warehouse (deutsch Datenlager) ist eine zentrale Datensammlung (meist eine Datenbank), deren Inhalt sich aus Daten unterschiedlicher Quellen zusammensetzt. Die Daten werden [...] vor allem für die Datenanalyse und zur betriebswirtschaftlichen Entscheidungshilfe in Unternehmen langfristig gespeichert. [...] Daten werden im Rahmen des ETL-Prozesses aus verschiedenen Quellen Extrahiert, durch Transformation bereinigt und vereinheitlicht, um danach in das Data Warehouse geLaden zu werden. Dieser Prozess kann turnusgemäß durchgeführt werden. Quelle: http://de.wikipedia.org/ BI-Sicht Historie nach Wikipedia Der Data-Warehouse-Begriff wurde Mitte der 1980er Jahre bei IBM geprägt und mit „information warehouse“ bezeichnet. Der Terminus „data warehouse“ wurde erstmals 1988 von Devlin verwendet. In jüngerer Zeit werden Data-Warehouse-Systeme auch als BusinessWarehouse-Systeme (z. B. SAP) oder als Business-Intelligence-Systeme (Auswertungsorientierte Sicht) bezeichnet, wodurch die geschäftliche Bedeutung derartiger Systeme betont werden soll. Quelle: http://de.wikipedia.org/ BI-Sicht Betriebswirtschaftliche Definition Ein Data Warehouse (dt. Warenhaus) ist eine integrierte, strukturierte und historische Sammlung aller in einem Unternehmen oder Unternehmensbereich vorhandenen Daten. In diesen Datenpool fließen interne und externe Daten ein, die konsolidiert, verdichtet und analysiert werden. [...] Um umfangreiche Warehouses bzw. Datenbestände überhaupt "zugreifbar" zu halten, werden in der Praxis sogenannte (Data) Marts, d.h. abteilungs- bzw. anwenderspezifische Teilmengen ausgegliedert und bereitgehalten. Der Nutzen besteht vor allem in der Vielfalt der möglichen Auswertungen. Quelle: http://www.4managers.de/ BI-Sicht 4managers Grafik Quelle: http://www.4managers.de/ BI-Sicht Definition nach Oracle data warehouse A relational database that is designed for query and analysis rather than transaction processing. [...] It separates analysis workload from transaction workload and enables a business to consolidate data from several sources. In addition to a relational database, a data warehouse environment often consists of an ETL solution, an OLAP engine, client analysis tools, and other applications [...]. (OLAP = OnLine Analytical Processing) (OLTP = OnLine Transactional Processing) Quelle: Dokumentation Oracle 10g, Glossar BI-Sicht Definition aus Die vielseitigen Aufgaben eines Data Warehouse erledigt nicht etwa eine monolithische Anwendung, sondern ein komplexes System, bei dem etliche Anwendungen kooperieren. [...] Es liegt nicht nur an Ressourcenbeschränkungen, die die Verwendung der operativen Datenbanken [...] unmöglich machen. Der Zugriff auf die Informationen erfordert auch eine ganz andere Organisation [der Daten]. Quelle: http://www.heise.de/ct/ BI-Sicht Typische Gründe für DWH & BI • Im Unternehmen sind die Informationen verstreut. • Keine langfristige Verfügbarkeit von operativen Daten. • Auswertungen belasten die operativen Systeme. BI-Sicht Entscheidungsorientierte Informationen • Hohe Verbreitung von BI-Lösungen in Grossunternehmen, hohes Wachstum im gehobenen Mittelstand • Zielgruppen: - Controlling (91%) Top-Management (89%) Finanzabteilung (84%) Vertrieb (71%) Marketing (51%) BI-Sicht Benötigt werden ... • ... eine zentrale, robuste und konsolidierte Datenschicht für qualitativ bessere Entscheidungen • ... moderne und flexible Analysewerkzeuge, um die Analysebedarfe der Endanwender in Fachbereichen abzudecken BI-Sicht Klassische Architektur Datenquellen Zentrale Datenhaltung Massendaten, Datenintegration, Hoher Qualitätsanspruch Benutzerzugriff BI-Sicht Klassische Architektur Datenquellen Zentrale Datenhaltung Benutzerzugriff Applikationen Relationale Tabellen Spatial OLAP Data Mining M e t a d a t e n Ein DBMS für alle Daten M e t a d a t e n Reports Analysen Dashboards Drittwerkzeuge Offenheit, Standards P O R T A L BI-Sicht Informationsselektion / -priorisierung • In den Unternehmen und Behörden liegen massenweise Daten vor, eher zuviel als zu wenig. • Entscheider und Analysten haben Schwierigkeiten, die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen. - Was ist auffällig? - Welche Beziehungen zwischen den Daten bestehen? Gliederung Über CISS TDI Mit der GIS-Brille betrachtet Aus der „Business-Intelligence-Sicht“ Was ist eigentlich der Unterschied von räumlichen Daten zu „normalen“ Daten ? • Warum GIS keine Einzelwelt ist ! • Projektbeispiele – es funktioniert wirklich ! • Zusammenfassung • • • • Unterschied Unterschiede bei den Merkmalen • • • • Komplexität ? Datenvolumen ? Unternehmensübergreifende Nutzung ? Raumbezug ? Unterschied Merkmale von Daten Komplexität Kein signifikanter Unterschied Unterschied Merkmale von Daten Datenvolumen LV BW: ca. 9 Mio. Flurstücke Kein signifikanter Unterschied Monatlich 1,3 Mio. Datensätze ZIMAS nur Bereich Bevölkerung Unterschied Merkmale von Daten Unternehmensübergreifende Nutzung Geodaten sind von allgemeinem Interesse Unterschied Merkmale von Daten Raumbezug Kein signifikanter Unterschied, ggf. Detaillierungsgrad Gliederung Über CISS TDI Mit der GIS-Brille betrachtet Aus der „Business-Intelligence-Sicht“ Was ist eigentlich der Unterschied von räumlichen Daten zu „normalen“ Daten ? • Warum GIS keine Einzelwelt ist ! • Projektbeispiele – es funktioniert wirklich ! • Zusammenfassung • • • • GIS ist keine Einzelwelt Übertragbarkeit von Geo auf DWH und BI • Integration von Daten • Konsolidierung, Veredelung und QS • Trennung der Auswertung von der Produktion Minimieren von Beziehungen • Komplexes System • Große Datenmengen • Daten öffnen • Fachübergreifende Nutzung, speziell Geo Unternehmensübergreifende Nutzung • Export von Teildatenbeständen • Wertsteigerung, Marktchancen nutzen GIS ist keine Einzelwelt Operative Ebene Interne Daten • Produktion Datenhaltungsebene Extract Trans- 4managersformation Grafik z.B. ÖV Planung ÖV Umwelt EVU Dokumentation • ......... • ......... • ......... Externe Daten z.B. ALK, ALKIS Decision Support Ebene & Load Data Marts z.B. Geoshop Export Center Offene Datenhaltung mit Oracle Auswerteebene z.B. Webdienste Direktzugriff SQL z.B. CITRA® Quelle: eigene Darstellung nach http://www.4managers.de/ Gliederung Über CISS TDI Mit der GIS-Brille betrachtet Aus der „Business-Intelligence-Sicht“ Was ist eigentlich der Unterschied von räumlichen Daten zu „normalen“ Daten ? • Warum GIS keine Einzelwelt ist ! • Projektbeispiele – es funktioniert wirklich ! • Zusammenfassung • • • • Projektbeispiele Beispiel Baden-Württemberg • Etwa 80% der ALK/ALB-Daten Baden-Württembergs werden vom LVBW zentral verwaltet • Rest ist verteilt auf 25 Stadtmessungsämter (unterschiedliche Systeme: Smallworld, SICAD, C-Plan, IBM GTIS u.a.) • Standardformate für Datenaustausch (BGrund/WLDGE) • Schwierig: übergreifende Datennutzung und -analyse Projektbeispiele Beispiele übergreifender Datennutzung Beispiel Baden-Württemberg • Landesbehörden (Umwelt, Landwirtschaft, Polizei) • Präsentation im Internet (GEODIS Projekt, siehe LV-Shop unter http://www.lv-bw.de/) • Große Energieversorger, Telekommunikation • Stadt und Umland (ÖPNV, Stadtwerke) • Stadt oder Umland (Ing.-Büros, Immobilienverw.) • Interne Qualitätsprüfung und Datenanalyse Projektbeispiele Datenmengen Beispiel Baden-Württemberg • 35.000 km2; 45 Kreise; 1.100 Gemeinden; 3.400 Gemarkungen • Ca. 220 GB Tablespace (100 GB für Daten, 120 GB für Indizes) • DB-Tabellen im ALK-Bestand 60 Mio. Punkte (35 Mio. nummeriert, 25 Mio. unnummeriert) 24 Mio. Objektkoordinaten 17 Mio. Flächen (9 Mio. Flurstücke, 5 Mio. Gebäude) 45 Mio. Texte 17 Mio. topogr. Objekte, Grenzlinien - 220 Mio. Einträge für n:m-Relationen (max. 120 Mio./Tabelle) • DB-Tabellen im ALB-Bestand - je 9 Mio. Einträge in diversen ALB-Tabellen (1 Zeile/Flurstück) 50 Mio. Einträge im ALB-Buchbestand Projektbeispiele Beispiel Baden-Württemberg Projektbeispiele Beispiel Baden-Württemberg Projektbeispiele Produktion Veredelung Geodatenserver Verwaltung Geodatenserver GVHK Verteilung Projektbeispiele ALK-Internetshop ALK-Internetshop zum Bezug von Liegenschaftskarten Projektbeispiele ALK-Internetshop - Reduktion der Kosten um 25% ALK-Internetshop - Möglichkeit der unmittelbaren Konvertierung Projektbeispiele KDZ Westfalen-Süd, Verbandsgebiet • 2 Kreise: Olpe und Siegen-Wittgenstein • 18 kreisangehörige Städte und Gemeinden • 460.000 Einwohner • Gebiet ca. 60 km NS und 55 km WO Projektbeispiele Beispiel KDZ Westfalen-Süd Projektbeispiele Beispiel KDZ Westfalen-Süd Projektbeispiele Szenario 1: Beispiel KDZ Westfalen-Süd Lösungs-orientierter Ansatz • • Orientierung am eigenen Produkt Größere Attraktivität durch mehr Fachschalen MapInfo GeoMedia AutoCAD AutoDesk Vielfalt von Direktschnittstellen ArcView CADdy ArcInfo Projektbeispiele Szenario 2: Beispiel KDZ Westfalen-Süd Technologie-orientierter Ansatz • • Orientierung an einheitlichen, aber speziellen Systemkomponenten Minimierung von Technologieproblemen Fachschale B Fachschale C Web System A System A Geschlossener Ansatz, technologieabhängig Fachschale A System A System A Fachschalen von A-Z Zentrale Datenhaltung System A Fachschale D Projektbeispiele Szenario 3: Beispiel KDZ Westfalen-Süd Geodata Warehouse • Beibehaltung bewährter Fachsysteme • Einheitliche Datenmodellierung u. Datenspeicherung Fachschale C Web Fachschale B System B System A Offener Ansatz, GIS-unabhängig Fachschale A System A System C Fachschalen von A-Z Zentrale Datenhaltung System D Fachschale D Projektbeispiele Kleinkläranlagen Beispiel KDZ Westfalen-Süd IMS-Datenbank-Auszug (GeoFachdaten) Datenschutz Projektbeispiele Kleinkläranlagen Beispiel KDZ Westfalen-Süd nach Übertragung ins DesktopMappingsystem Georeferenzierte Punktübersicht Kleinkläranlagen ab jetzt Möglichkeiten der Nutzwertsteigerung ! Projektbeispiele Nutzwertsteigerung (Veredelung) von Datenbeständen KDZ Westfalen-Süd GeoFachdaten Geo-Information Projektbeispiele Beispiel Landeshauptstadt Düsseldorf Fachamt Langtitel System MapInfo Amt 12 Hauptamt - Amt für Organisation, Personal und IT Amt für Wahlen und Statistik MapInfo Amt 15 Zentrum für Personalentwicklung MapInfo Amt 19 Umweltamt MapInfo Amt 23 Amt für Immobilienmanagement MapInfo Amt 32 Ordnungsamt MapInfo Amt 37 MapInfo Amt 40 Feuerwehr, Rettungsdienst und Bevölkerungsschutz Schulverwaltungsamt MapInfo Amt 41 Kulturamt MapInfo Amt 50 Sozialamt MapInfo Amt 51 Jugendamt MapInfo Amt 52 Sportamt MapInfo Amt 53 Gesundheitsamt MapInfo Amt 61 Stadtplanungsamt MapInfo GeoMedia Amt 62 Vermessungs- und Katasteramt MapInfo GeoMedia Amt 63 Bauaufsichtsamt MapInfo Amt 64 Amt für Wohnungswesen MapInfo Amt 66 Amt für Verkehrsmanagement MapInfo VIA-VIS Amt 67 Stadtentwässerungsbetrieb MapInfo Smallword Amt 68 Garten-, Friedhofs- und Forstamt MapInfo Dezernate, Fraktionen, MapInfo Bezirksverwaltungsstellen MapInfo Amt 10 GeoMedia, Grappa Projektbeispiele Beispiel Landeshauptstadt Düsseldorf Geodatenserver Projektbeispiele Beispiel Landeshauptstadt Düsseldorf Geodatenserver Projektbeispiele ALK für Nutzer aufbereitet Beispiel Landeshauptstadt Düsseldorf Projektbeispiele MapInfo- und GeoMedia Beispiel Landeshauptstadt Düsseldorf Projektbeispiele Wechsel von GIS-Beispielen auf BI / DWH-Bespiele Projektbeispiele Beispiel ZIMAS Projektbeispiele Beispiel ZIMAS: München seit 2000 • Zentrales InformationsManagement- und AnalyseSystem mit den Anforderungen - Informationen schnell finden Immer abrufbar Aktuell Qualitativ gesichert Umfassend in fachlicher Tiefe, aber gleichzeitig verständlich aufbereitet • Hochkomplexe Informationsaufgabe Projektbeispiele Zahlenreports sind vorhanden, aber wo besteht Handlungsbedarf? Beispiel ZIMAS Projektbeispiele Beispiel ZIMAS Projektbeispiele Beispiel ZIMAS ZIMAS Projektbeispiele Beispiel ZIMAS ZIMAS Gliederung Über CISS TDI Mit der GIS-Brille betrachtet Aus der „Business-Intelligence-Sicht“ Was ist eigentlich der Unterschied von räumlichen Daten zu „normalen“ Daten ? • Warum GIS keine Einzelwelt ist ! • Projektbeispiele – es funktioniert wirklich ! • Zusammenfassung • • • • Zusammenfassung Zitat Dr. Bodo Bernsdorf, GF CeGi GmbH „Kontrovers gehen die Diskussionen zu. Die einen schwören auf vollständig verteilte Architekturen, wogegen die anderen das zentrale Geodatawarehouse proklamieren und Geoinformation als Teil der Business Intelligence sehen. Auf einer Veranstaltung eines unserer Gesellschafter konnte ich dann lernen, dass sich die beiden Theorien gar nicht so sehr widersprechen.“ ... Quelle: aus Editorial, CeGi-Newsletter 2/2006 Zusammenfassung Zitat Frau Uta Thien-Seitz, Leiterin Statistisches Amt Stadt München „Unser Auftrag besteht keineswegs darin, ‚Herrschaftswissen‘ anzuhäufen, sondern die Ergebnisse der amtlichen Statistik als ein öffentliches Gut jedermann in verständlicher Form – unter Beachtung des Datenschutzes – zugänglich zu machen.“ Quelle: aus Artikel „Data Warehouse – Drehscheibe für kommunale Informationen, von Axel Kropp Zusammenfassung Abschlussthesen • GIS ist ein Teil der Gesamt-IT und damit auch deren Gesetzen unterworfen. • Öffnung von Geodaten liegt auf der Hand! • Anwendungen profitieren bei Einbeziehung räumlicher Komponenten. • Es lassen sich sogar ganz neue Erkenntnisse gewinnen. • DWH eröffnen hervorragende ergänzende Publikationsmethoden für Geodaten. Haben Sie Fragen? CISS TDI GmbH Barbarossastraße 36 • 53489 Sinzig Tel.: +49 2642 97 80 0 [email protected] • www.ciss.de Die abgebildeten Daten wurden mit freundlicher Genehmigung der Bayerisches LVermA, LVermA Baden-Württemberg, Vermessungs- und Katasterverwaltung Rheinland-Pfalz, Kommunale Datenzentrale Westfalen-Süd, O2 (Germany) GmbH & Co. OHG, Landeshauptstadt München, Landeshauptstadt Düsseldorf, Oracle und Tele Atlas zur Verfügung gestellt.
