Bedarf/Problem und Zielgruppe
Strategische Analysen sind oft fragmentiert; relevante Daten liegen verteilt vor. Zielgruppe sind Verwaltung, strategische Planung und Datenfachpersonen.
(Nicht) verfügbare Daten
Teams nutzen selbst beschaffte öffentliche Datenquellen und APIs. Siehe: https://allsparkswiss-hub.github.io/GovTECH/datenquellen/
Erwarteter Nutzen
Ein datenbasierter Prototyp macht Trends und frühe Entwicklungen schneller sichtbar, verbessert die Vergleichbarkeit und reduziert manuellen Aufwand. Detaillierter Beschrieb: https://allsparkswiss-hub.github.io/GovTECH/challenge/
Ziel für den Hackathon
Ein MVP mit 4+ öffentlichen Datenquellen, gemeinsamem Schema, versionierter Speicherung und kleinem Dashboard. Deliverables: https://allsparkswiss-hub.github.io/GovTECH/mvp-deliverables/
Lösungsansätze
ETL-/ELT-Pipelines, relationale oder hybride Datenmodelle, Analytics-Layer, optional LLM-/Agentenansätze. Bereits vorhanden sind Architekturidee, MVP-Scope und erste Datenquellenliste. Architektur: https://allsparkswiss-hub.github.io/GovTECH/architektur/
Einschränkungen
Es sollen nur öffentlich verfügbare Datenquellen verwendet und sauber dokumentiert werden. Wichtig sind Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und ein kleiner, funktionierender MVP. Siehe: https://allsparkswiss-hub.github.io/GovTECH/mvp-deliverables/
Nachhaltigkeit
Die Ergebnisse werden intern ausgewertet und auf ihr Potenzial für eine Weiterentwicklung oder Pilotierung geprüft. Wir können fachliche Begleitung, Review und begrenzte Arbeitszeit für die nächsten Schritte bereitstellen; ein separates Budget ist aktuell nicht zugesichert. Siehe: https://allsparkswiss-hub.github.io/GovTECH/ausblick/
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
Previous
GovTech Hackathon 2026
Next project