Pitch-Deck
link: (https://s3.govtech.digisus-lab.ch/govtech/uploads/250/VT375/P3KI9FVX.pdf)
Video
link: https://drive.google.com/file/d/15fo8R78h31u_Pvb-yUoc2ZotuPvt57Zk/view?usp=sharing
Bedarf / Problem und Zielgruppe
Strategische Entscheide in Verwaltung, Sicherheit und Politik erfordern eine frühzeitige Erkennung relevanter Entwicklungen. Heute sind Informationen zu Technologie, Wirtschaft, Demografie, Energie, Forschung oder Geopolitik auf zahlreiche Datenquellen verteilt. Strategic Radar x+12 schafft ein integriertes Lagebild und unterstützt Fachpersonen in der strategischen Planung, Beschaffung, Governance sowie Führungs- und Stabsorganisationen bei einer datenbasierten Entscheidungsfindung.
Verfügbare Daten
Strategic Radar x+12 nutzt ausschliesslich öffentlich verfügbare Datenquellen und APIs. Dazu gehören Open Government Data, Patentdaten, Forschungsdaten, Wirtschafts- und Finanzindikatoren, demografische Statistiken, Geodaten sowie weitere nationale und internationale Datensätze. Die Daten werden automatisiert integriert, harmonisiert und für Analysen nutzbar gemacht.
Erwarteter Nutzen
Die Lösung macht Trends, Risiken, Abhängigkeiten und schwache Signale frühzeitig sichtbar. Sie unterstützt die strategische Vorausschau, verbessert die Transparenz über Entwicklungen und reduziert den manuellen Analyseaufwand. Entscheidungsträger erhalten eine fundierte Grundlage für Szenarien, Investitionen, Beschaffungsvorhaben und langfristige Fähigkeitsplanung.
Ziel des Hackathons
Ziel ist die Entwicklung eines MVP von Strategic Radar x+12. Dieser integriert mindestens vier öffentliche Datenquellen in ein gemeinsames Datenmodell und visualisiert die Ergebnisse in einem interaktiven Dashboard. Ergänzend soll ein KI-gestützter Assistent erste Analysen, Trendabfragen und Szenarioauswertungen ermöglichen.
Lösungsansatz
Strategic Radar x+12 basiert auf einer modularen Daten- und Analyseplattform. Öffentliche Datenquellen werden automatisiert über ETL-/ELT-Prozesse integriert und in einem gemeinsamen Schema gespeichert. Darauf aufbauend ermöglichen Analyse- und Visualisierungskomponenten die Auswertung entlang des PEMESII-PTT-Modells. KI-gestützte Funktionen unterstützen bei der Erkennung von Zusammenhängen, der Identifikation von Risiken sowie der Erstellung von Szenarien und Prospective-Planning-Analysen.
Einschränkungen
Für den MVP werden ausschliesslich öffentlich zugängliche Daten verwendet. Die Nachvollziehbarkeit der Datenherkunft, die Dokumentation der Datenverarbeitung sowie die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse haben hohe Priorität. Im Fokus steht ein schlanker und funktionierender Prototyp mit klar erkennbarem Nutzen.
Nachhaltigkeit
Strategic Radar x+12 ist als Grundlage für eine weiterführende Plattform konzipiert. Die Ergebnisse des Hackathons sollen zeigen, wie öffentliche Daten für strategische Frühwarnung und Prospective Planning genutzt werden können. Bei erfolgreichem Nachweis der Machbarkeit besteht Potenzial für Pilotierungen im Umfeld von Verwaltung, Sicherheit, Krisenvorsorge, Beschaffung und strategischer Governance.
Strategic Radar x+12
GovTECH hackathon project for a data-driven Strategic Radar x+12: a reproducible open-data workspace and documentation site for prospective environmental scanning, strategic resilience indicators, and weak-signal exploration.
The project combines:
- a multilingual MkDocs website
- an example public-data ingestion setup
- a RenkuLab JupyterLab workspace
- raw and curated data landing zones
- starter templates for adding further official/open data sources
Project Links
- Website: https://allsparkswiss-hub.github.io/GovTECH/
- Repository: https://github.com/allsparkswiss-hub/GovTECH
- Detailed Renku notes: information/Renku.readme.md
- Data source registry: configs/sources.yml
- Ingestion script: scripts/ingest.py
- Exploratory notebook: notebooks/01_data_source_walkthrough.ipynb
Repository Structure
docs/ MkDocs website content
configs/sources.yml Example data source registry
scripts/ingest.py Template ingestion runner
notebooks/ Exploratory notebooks
src/govtech_connectors/ Python package placeholder for reusable connector code
data/ Local ignored data folder placeholder
information/ Supporting project material and Renku notes
environment.yml RenkuLab/Jupyter environment
mkdocs.yml Website configuration
Website
The website is built with MkDocs Material and contains German, English, French, and Italian versions.
Run locally:
uv sync
uv run mkdocs serve
Build check:
uv run mkdocs build --strict
Data Ingestion
The ingestion setup is a starter template, not a fixed final pipeline. Participants can use the example sources directly or copy source blocks in configs/sources.yml to add their own official/open data sources.
List configured sources:
python scripts/ingest.py --list
Run all enabled sources:
python scripts/ingest.py --all
Locally, raw snapshots are written to data/raw/. In RenkuLab, the script automatically uses the mounted govtech-raw connector when available.
RenkuLab Quick Start
In the RenkuLab JupyterLab session:
cd /home/renku/work/GovTECH
git pull
python scripts/ingest.py --list
python scripts/ingest.py --all
Expected raw output location in RenkuLab:
../govtech-raw
Open the exploratory notebook:
notebooks/01_data_source_walkthrough.ipynb
The current no-budget MVP path uses file-based storage in govtech-curated, such as DuckDB, SQLite, Parquet, ChromaDB folders, or search indexes. Future hosted/server databases such as PostgreSQL/PostGIS, MongoDB, ChromaDB server/cloud, or OpenSearch can be added later if the final use case requires them.
Data Policy
This project is designed for public/open data only. Do not commit raw data, credentials, API keys, database passwords, or private operational material. Raw and curated data should live in ignored local folders or Renku data connectors.
Documentation
Relevant website pages:
Current MVP Focus
The starter setup focuses on:
- reproducible source metadata
- traceable raw snapshots
- examples for several source types
- exploratory analysis before committing to a final ETL pipeline
- a pragmatic file-based MVP path before optional hosted/server infrastructure
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