EDITED v. 23
AI-Ready Data: From 3★ to 5★ Open Data with AI
Mit KI aus 3★ Open‑Data‑Tabellen verlinkte 5★ Linked Open Data machen – für KI Systeme nutzbarer!
| 8 | 44 | 35 |
|---|
Event finish
Research
Added import for json module in prepare_mapping_for_huwise.py to support future JSON handling. (@osaeedi)
Merge pull request #35 from opendatabs/fix/sparql-lookup-infinite-loop
break SPARQL-lookup infinite loop (@osaeedi)
break SPARQL-lookup infinite loop
by making wait_for_lookup terminal (@SchenkerRolf)
Enhance HACKATHON.md and README.md with Huwise API details; add scripts for pushing YARRRML mappings. Update .env.example to include HUWISE_API_KEY. Introduce GitHub Actions workflow for automated mapping pushes. (@osaeedi)
Fix run-mappings.sh for windows (@RenatoFarruggio)

Research
Variables for S3 bucket (where ld.bs.ch Qlever reads the rdf files): https://gitlab.zazuko.tools/stabs/ld-pipeline/-/settings/ci_cd#js-cicd-variables-settings
Update .env.example to include DATASET_BASE_URL configuration (@osaeedi)
Set use_labels to false when downloading data (@osaeedi)
Remove output folder option in file (@osaeedi)
Test Renato: https://data.bs.ch/explore/dataset/100388
Research
feat: support --dataset-id workflow with Huwise setup artifacts (@RenatoFarruggio)
Research
Remove commented SPARQL linker configuration from config.yaml (@osaeedi)
Fix base URL formatting in configuration and documentation (@osaeedi)
Update base URL references in documentation and configuration
Changed the base URL from https://ld.domain.ch to https://ld.bs.ch in docker-compose.yml, HACKATHON.md, and prompts.py to reflect the new endpoint. This ensures consistency across the (@osaeedi)
Orhan: Birs Temperatur, Wasserstand und Abfluss: https://data.bs.ch/explore/dataset/100236 Wiese Wasserstand und Abfluss: https://data.bs.ch/explore/dataset/100235/ Gasverbrauch: https://data.bs.ch/explore/dataset/100304 Stromverbrauch: https://data.bs.ch/explore/dataset/100233
Research
Florian: Rheinmesswerte kontinuierlich: https://data.bs.ch/explore/dataset/100046 Rhein Wasserstand Klingentalfähre: https://data.bs.ch/explore/dataset/100243 Rhein Wasserstand, Pegel und Abfluss: https://data.bs.ch/explore/dataset/100089/ Rheintrübung: https://data.bs.ch/explore/dataset/100323
Update config.yaml
Use variable for DATASET_BASE_URL (@oschihin)
Update docker-compose.yml
Specify base address (@oschihin)
chore: update GitHub repository reference in config.yaml
Changed the target repository for generated mappings from "redlink-gmbh/ogd-to-lod-mappings" to "opendatabs/ogd-to-lod" in the configuration file. (@osaeedi)
Merge pull request #2 from redlink-gmbh/main
Sync with redlink repo (@osaeedi)
Orhan und Olvier haben herausgefunden, dass unsere KI Pipeline ausschliesslich RDF im Cube Schema (https://cube.link/) erstellt. Das ist super für Datensätze, welche Beobachtungen/ObservationenMessungen enthalten. Andere Daten (wie z.B. Verzeichnis der Strassennamen) ohne Observationen kann die Pipeline nicht so gut handhaben, denn es formuliert dann Dimensionen als Observationen, das ist falsch.
Wir haben beschlossen, uns für diesen Hackathon auf Datensätze mit Messungen/Observationen zu beschränken. Die Pipeline bauen wir dann später um, damit auch andere Daten sauber verarbeitet werden können.
Research
Für fields.txt kann man auch einfach das JSON nehmen, das hier rauskommt: https://data.bs.ch/api/explore/v2.1/catalog/datasets/100189
Datensätze sollte man wie folgt herunterladen: https://data.bs.ch/api/explore/v2.1/catalog/datasets/100189/exports/csv?delimiter=%2C Es muss Komma-separiert sein
So kann man zB das ttl-File für den Datensat mit der ID 100189 (Strassennamen) herunterladen: https://data.bs.ch/api/explore/v2.1/catalog/exports/ttl?where=dataset_id%3D"100189"
JOINED
Project
Datensätze, Vorschläge zu konvertieren:
JOINED
JOINED
Start
JOINED
GovTech Hackathon 2026