Versnipperde bestanden, API's en databanken samenbrengen
Geovista bouwt onderhoudbare datastromen voor organisaties die informatie vandaag nog uit Excelbestanden, exports, API's, GIS-lagen of verschillende databanken moeten samenzoeken. Gegevens worden automatisch opgehaald, gecontroleerd, gemodelleerd en klaargezet voor rapporten, kaarten en toepassingen.
Minder manueel samenvoegen en herstellen, meer vertrouwen in de data waarop je team werkt.
Waarmee Geovista concreet helpt
De oplossing vertrekt vanuit je concrete noden en sluit aan op de beschikbare bronnen, systemen, gegevenskwaliteit en gewenste beheerlast.
- Databronnen, API’s en bestanden inventariseren
- ETL- en ELT-processen ontwerpen en automatiseren
- PostgreSQL- en PostGIS-datamodellen opzetten
- Validatie, logging en kwaliteitscontroles inbouwen
- Data publiceren voor dashboards, kaarten en API’s
- Bestaande GIS-processen reproduceerbaar maken
Van broninventaris naar doelarchitectuur
Eerst wordt vastgelegd welke bronnen bestaan, wie eigenaar is, hoe vaak ze wijzigen en welke toepassingen ervan afhangen. Daarna volgt een haalbaar ontwerp voor inname, validatie, opslag, modellering en publicatie.
- Bronnen en eigenaarschap documenteren
- Actualiteit en foutscenario’s bepalen
- Ruwe, bewerkte en publicatiedata scheiden
- Beheer en monitoring vanaf het ontwerp meenemen
Geo-data correct verwerken en ontsluiten
Geografische gegevens vragen extra aandacht voor coördinatenstelsels, geometrieën, ruimtelijke relaties, actualiteit en bronvermelding. Denk aan automatisch open data ophalen, adressen geocoderen, registraties koppelen of een PostGIS- en API-laag voor een dashboard bouwen.
Concreet voorbeeld: maandelijkse exports automatisch verwerken
In plaats van iedere maand meerdere CSV- of Excelbestanden handmatig te kopiëren, controleert een geplande pipeline de kolommen, datatypes en ontbrekende waarden, koppelt ze aan referentiegegevens en schrijft alleen gevalideerde records naar de rapporteringsdatabank.
- Nieuwe bestanden automatisch herkennen
- Afwijkende of dubbele records apart rapporteren
- Herkomst en verwerkingsdatum bewaren
- Dashboard of rapport pas na geslaagde controles verversen
Datakwaliteit die zichtbaar en meetbaar wordt
Een pipeline is pas betrouwbaar wanneer fouten niet stil verdwijnen. Controles op volledigheid, duplicaten, domeinwaarden, geometrieën en referentiële relaties worden gelogd en gerapporteerd, zodat correcties herhaalbaar blijven.
- Validatieregels per bron
- Foutregistratie en waarschuwingen
- Herkomst en verwerkingsdatum bewaren
- Controles vóór publicatie
Oplevering en beheer
Je ontvangt niet alleen scripts of tabellen, maar ook een beschrijving van de dataflow, configuratie, kwaliteitsregels en beheerhandelingen. Waar passend worden automatische taken, logging en herstelprocedures mee ingericht.
Een transparante aanpak
- VerkennenVraag, gebruikers, bronnen, randvoorwaarden en definities scherpstellen.
- OntwerpenEen haalbare architectuur, kwaliteitsregels en concrete resultaten afspreken.
- Bouwen en validerenIn kleine stappen ontwikkelen en controleren met representatieve data.
- OverdragenDocumenteren, opleiden en afspraken maken over beheer en actualisatie.
De bouwstenen achter deze expertise.
Ook van ruwe data naar een bruikbare toepassing?
Vertel welke data vandaag verspreid zit en wat je ermee wilt opvolgen of beslissen. Samen bepalen we een haalbare eerste versie.