Letzte Woche Mittwoch fand unser erster Data Tasting Workshop mit der Stadt Aachen unter der Leitung von Max Haberstroh statt, in dem wir untersucht haben, welche verfügbaren Daten zur Unterstützung der Mobilitätsplanung in Aachen und der Region genutzt werden können.
Am Mittwoch, den 9. August, haben wir unseren ersten Data Tasting Workshop für das mFUND-geförderte Aachener Datenpool-Projekt abgehalten. Der Workshop wurde von Max Haberstroh und Kollegen geleitet, mit Teilnehmern aus verschiedenen Abteilungen der Stadt Aachen.
Ziel des Workshops war es, herauszufinden, welche Arten von Mobilitäts- und Stadtplanungsdaten sowie Dateninfrastruktur die Stadt Aachen besitzt und benutzt, und welche Arten von Planungsanwendungen sich die Stadt für diese Daten vorstellen kann. Auf dieser Grundlage entwickelten wir potenzielle Anwendungsfälle und überlegten, welche davon kurzfristig am sinnvollsten zu entwickeln wären.
Wir erfuhren von einer Reihe von Herausforderungen, mit denen die Stadt bei der Gewinnung von Informationen aus Datensätzen konfrontiert ist, darunter Datensilos und die Verwendung unterschiedlicher Plattformen in verschiedenen Abteilungen, getrennte Datenbanken mit sich überschneidenden Informationen, Hindernisse beim Zugang zu Daten von kommerziellen Anbietern und bei der Veröffentlichung von städtischen Daten sowie der Bedarf an einer stärker datengestützten Bewertung von Stadtplanungsprojekten. Wir lernten auch, dass in einigen Bereichen bereits große Fortschritte erzielt wurden. So verfügt Aachen über eines der größten Datenportale in Deutschland und die Arbeit an digitalen Zwillingen ist bereits weit fortgeschritten.
In der nächsten Phase des Data Tasting-Prozesses geht es darum, Feedback zu den Workshop-Ergebnissen und potenziellen Anwendungsfällen von den Kollegen der Stadt Aachen in anderen relevanten Abteilungen zu erhalten. Anschließend werden die verfügbaren Datensätze daraufhin untersucht, ob und wie sie miteinander verknüpft und analysiert werden können, um die Anforderungen der ausgewählten Anwendungsfälle zu erfüllen. Die Ergebnisse werden dann in weiteren Workshops weiterbearbeitet und getestet, um klare Empfehlungen für die Implementierung einer datengetriebenen Anwendung zu entwickeln.
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