Strategic Radar x+12

Open Data für prospektive Umfeldanalyse und Resilienzindikatoren.

VBS

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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

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
Preview of external content.
All attendees, sponsors, partners, volunteers and staff at our hackathon are required to agree with the Hack Code of Conduct. Organisers will enforce this code throughout the event. We expect cooperation from all participants to ensure a safe environment for everybody.

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