hackday-automatisierung-berichte

Daten

Die Daten werden auf Google Spreadsheet gepflegt.

Datenimport

import getBEData
getBEData.getChart1()
getBEData.getTable1()

Bern Address Book

Setup

$ git clone https://github.com/brawer/bern-addresses.git
$ cd bern-addresses
$ python3 -m venv venv
$ venv/bin/pip3 install -r requirements.txt
$ venv/bin/python3 src/fetch.py

Analyse von Raumdaten für Schutz & Rettung

Teilnehmer

• Patricia
• Simon
• Mätthu
• Housi
• Domi

Ziel

• Räumliche Daten auswerten. Gegeben ist eine Wolke welche einen Raum abdeckt(Polygon): Der Nutzer soll darüber informiert werden welche Regeln und Points of Interest ausgelöst werden.
• Regeln: Regel basierend auf verschiedenen Attributen der darinliegenden Gebäude
• Simulation Prognose: Verschiedene Gebiete mit Zeitachse darstellen.

Anleitung

Fall: Ein Alarm für eine Schadstoffwolke wurde ausgelöst und in der Notrufzentrale gemeldet.

Hier sind die Schritte zur Handlung:

Schritt 1: Bitte öffnen Sie den folgenden Link: https://dominicschweizer.github.io/data-hackdays-23-daten-retten-leben/prototype-2/

Schritt 2: Durch einen Klick auf der Karte wird der betroffene Ort markiert, an dem der Alarm gemeldet wurde.

Schritt 3: Mit einem zweiten Klick werden die Windrichtung (Abstand zum Ereignispunkt) sowie die Geschwindigkeit der Schadstoffwolke markiert.

Innerhalb von Sekunden wird angezeigt, wie viele Personen und insbesondere wie viele besonders schutzbedürftige Personen potenziell betroffen sind. Die Schadstoffwolke breitet sich aus und im Verlauf einer Stunde erreicht sie weitere Personen.

Nun können Sie einen Evakuierungsplan erstellen und Einsatzkräfte mobilisieren. Vergessen Sie nicht : Don't Panic!

News

Samstag, 14:00 Uhr Prototyp vollendet

Das Team hat nun den Prototypen erfolgreich abgeschlossen. Unser nächster Schritt besteht darin, ihn an die Endbenutzer und die Teilnehmer des Data Hackday weiterzugeben, um sie zu befähigen. Wir sind überaus glücklich und zufrieden mit den zwei Tagen harter Arbeit. Es hat uns wirklich im Team Spass gemacht, und wir haben etwas Gutes erreicht.

Die Anleitung wird zu einem späteren Zeitpunkt auf dieser Seite veröffentlicht.

Wer schon mal "Spienzlä" möchte, hier findet Ihr den offiziellen Link: https://dominicschweizer.github.io/data-hackdays-23-daten-retten-leben/prototype-2/

Samstag, 11:30 Uhr Prototyp wurde gefiltert

Das Team hat seine Arbeit aufgeteilt. Team 1 konzentrierte sich darauf, die besonders schützenswerten Personen innerhalb der Polygone zu filtern und anzuzeigen. Team 2 widmete sich der Berechnung der Wetterbedingungen für ein bestimmtes Szenario. Dies wurde in einem agilen Arbeitsprozess parallel durchgeführt. Das Hauptziel bestand darin, den Bewegungspfad der Schadstoffwolke zu verfolgen und festzustellen, welche schützenswerten Personen sich innerhalb der Evakuierungszone befinden.

Es wird der Ereignisort als erster Punkt auf der Karte markiert, gefolgt von der Richtung und Geschwindigkeit der Schadstoffwolke als zweitem Punkt.

Die Filterungsergebnisse sind in diesem Bild zu sehen.

Derzeit fügen wir unsere Fortschritte zusammen. Es ist auch von grosser Bedeutung, das gesamte Projekt benutzerfreundlicher zu gestalten, damit dem Endbenutzer sofort die Anzahl der Personen im Allgemeinen sowie weitere Details angezeigt werden. Dieser Schritt wird jedoch nach der Mittagspause umgesetzt.

Uhr 20:00 Uhr Prototyp mit Test Daten ergänzt

Die Datenaufbereitung für die Karte erwies sich als herausfordernd. Wir führten intensive Meetings durch, um zu bestimmen, wie wir die Daten sammeln und publizieren können, um Bereiche zu analysieren, in denen besonders schutzbedürftige Kinder (unter 10 Jahren) und ältere Menschen (über 70 Jahren) leben. Um den Fokus auf die Benutzerfreundlichkeit zu legen, musste auf den ersten Blick erkennbar sein, wo sich diese besonders schutzbedürftigen Personen befinden. Wir haben spezielle Icons für diese Personengruppen ausgewählt. Zusätzlich mussten wir die Berechnung der Polygone durchführen und den Datenschutz sicherstellen. Um dies zu gewährleisten nutzten wir hier Test Daten.

Unser kleines Team hat sich jedoch als äusserst leistungsstark erwiesen, und wir sind schon nach wenigen Stunden zu einer familiären Gemeinschaft zusammengewachsen. Die Umsetzung gestaltete sich schwierig, da uns bestimmte Hardware-Elemente wie Monitore und Tastaturen fehlten. Dennoch haben wir alles auf Laptops programmiert und debugged. Unsere Motivation, Leben zu retten, ist weiterhin ungebrochen, und wir sind bereit, uns jedem noch so kleinen Fehler und jede fehlende Hardware Eskapade anzunehmen, um den Grundstein dafür zu legen.

Uhr 15:00 Uhr Erster Prototyp digitalisiert

Unser Motto lautet: "Keep it simple!" Dieser Leitsatz begleitet uns bei unseren ersten Versuchen. Wir haben bereits eine Webseite erstellt, jedoch ohne Daten. Der Challenge Owner zeigt sich begeistert von unseren ersten Schritten. Nun stehen wir jedoch vor der Herausforderung, die Daten bereitzustellen, um unser Vorhaben zu konkretisieren.

Uhr 12:10 Bedürfnisse wurden abgeklärt

Gemeinsam mit dem Challenger Owner haben wir seine genauen Anforderungen ermittelt. Wir haben ein Flipchart erstellt und unsere Visionen visualisiert. Tatkräftig sind wir aktuell an der Umsetzung des Prototyps und an der Entwicklung einer Software Lösung. Dabei wurden uns neue Möglichkeiten aufgezeigt, die unser Team hoch motiviert haben. Mit Blaulicht schreiten wird in diesem Projekt an.

Digiz – Plattform für Mitarbeitende Kompetenzen erlangen (lernen)

Inhalte entdecken

Austausch mit Anderen

Data Hackdays BE 2023

DigiCheck – Wie steht es um deine digitalen Kompetenzen? Selbstevaluation zu digitalen Kompetenzen 37 Fragen Kompetenzmodell

Data Hackdays BE 2023

DigiCheck – Ziel Zu viele Optionen überwältigen – personalisierte Empfehlungen helfen! User Profil

Data Hackdays BE 2023

Warum? Digitale Fähigkeiten sind heute in vielen Jobs unverzichtbar, wie E-Mail- und Office-Kenntnisse. Online-Kommunikation und Zusammenarbeit sind ebenfalls wichtig, um erfolgreich zu sein. Sie verbessern die Zusammenarbeit. In der digitalisierten Welt sind digitale Fähigkeiten entscheidend für individuelle und unternehmerische Zukunftsfähigkeit. Gute digitale Fähigkeiten erhöhen die Chancen auf Erfolg.

Data Hackdays BE 2023

Ressourcen und Hilfsmittel DigiCheck: Fragen sowie Hinweise zur Selbsteinschätzung Digitale Kompetenzen (Ergänzung zum Kompetenzmodell BE) Kompetenzmodell | Kompetenzen (be.ch) Linkliste zu öffentlich zugänglichen Inhalten zur Erweiterung der digitalen Kompetenzen Linkliste Mikrolerneinheiten digitale Kompetenzen Metadatenkonzept zur Beschreibung der Inhalte auf Digiz Ressourcenbeschreibungen Metadaten

Data Hackdays BE 2023

Erwartungen und Ausblick Die Entwicklung von Digiz startet ab Q3/2023.

Im besten Fall kann das Ergebnis der Hackdays vom Softwareentwickler weiterverwendet werden. Data Hackdays BE 2023

Challenge Owner Diana Nyffenegger Amt für Informatik und Organisation (KAIO) Abteilungsleiterin Ressourcen + Beschaffung Wildhainweg 9 3012 Bern

indiv-berner-rundgaenge

To install all the dependencies, run the script:

./setup.sh

Architecture

Frontend

The frontend is an angular single page application.

It needs a build step for two reasons:

• To turn the angular code into a bundle that can be served by a web server
• To turn typescript code into pure javascript code that runs in the browser

To start it, do the following:

cd frontend
npm run start

Backend

The backend is a nest node application.

It needs a build step to transpile typescript into javascript.

To start it, do the following:

cd backend
npm run start:dev # will also start a mongo database in a docker container

Database

The database is a mongo database accessed by the backend.

Distribution

The provided dockerfile builds the frontend and backend and generates one image which will run both.

The following environment variables can be provided at runtime:

• PRODUCTION: Can be true or false. Sets some prod specific things and makes seeding impossible.
• SEED_MONGO: Can be true or false. Whether to seed the mongo database.
• MONGO_URL: A string, should be a mongodb connection uri.
• MONGO_DB: A string, should be the name of the database to use.
• PORT: A number, the port to use instead of the default 3000.
• API_PREFIX: An optional prefix for the backend api. Defaults to /api.

Deployment

The provided docker compose file is an example for how to deploy the application.

Lageplattform Laienhelfer Kanton Bern Visualisierung der Verfügbarkeit von freiwilligen (Miliz-) Einsatzkräften 12. und 13. Mai 2023 Data Hackdays BE 2023 1

Um was geht es? Die BORS (Behörden und Organisationen für Rettung und Sicherheit) im Kanton Bern werden durch Einsatzzentralen der Polizei, Sanität und Feuerwehr koordiniert, disponiert und alarmiert. Die Berufsformationen der Organisationen sind in den Einsatzleitsystemen hinterlegt. Es können sowohl die Standorte wie auch die personellen und materiellen Ressourcen sowie den Status der Einsatzmittel angezeigt werden. Im Bereich der freiwilligen Helfer fehlen diese Informationen weitgehend. Dies führt dazu, dass diese Formationen nicht disponiert sondern nur alarmiert werden können. 12. und 13. Mai 2023 Data Hackdays BE 2023 2

Warum? Die Alarmierung von freiwilligen Formationen sowie Laienhelfern erfolgt in der Regel aufgrund vordefinierter Gruppen, in der Hoffnung, zeit- und lagegerecht genügend Einsatzkräfte am Einsatzort zu haben. Aufgrund der fehlenden Informationen über die Verfügbarkeit sowie den Status dieser Einheiten können diese nicht oder nur beschränkt in strategische Überlegungen mit einbezogen werden.

Eine strukturierte Übersicht über die zur Verfügung stehenden Ressourcen dient der Einsatzzentrale und damit nicht zuletzt den hilfesuchenden Personen zeitgerecht die möglichst passende Hilfe zu erhalten.

1. und 13. Mai 2023 Data Hackdays BE 2023 3

Ressourcen und Hilfsmittel Daten Momentum ARMC API Anbindung an Webapplikation von surevive.ch

Unterlagen Firstresponder.be Hier melden sich geeignete Personen auf einem System an. Im Ereignisfall werden diejenigen Personen alarmiert, welche sich für eine bestimmte Region eingetragen haben. Nach der Entgegennahme des Alarms wird der Standort des First Responders eruiert und mit anderen Rückmeldungen abgeglichen. Schlussendlich erhalten nur diejenigen Helfer den effektiven Alarm mit Adresse, welche vor den professionellen Diensten (Ambulanz) vor Ort sein können. 12. und 13. Mai 2023 Data Hackdays BE 2023 4

Erwartungen Am Ende der Hackdays sollte eine grobe Struktur eines möglichen Lagevisualisierungssystems vorliegen. Es soll definiert sein, welche Daten für eine solche Lageplattform nötig wären und wie sie dargestellt werden könnten (Listen, Karten, Diagramm, etc.)

Für die Lagedarstellung soll davon ausgegangen werden, dass es keine rechtlichen Hindernisse in Bezug auf Datenschutz, -speicherung und -zugang gibt. 12. und 13. Mai 2023 Data Hackdays BE 2023 5

Outlook Möglicherweise könnten Erkenntnisse in eine Machbarkeitsstudie für eine operativ nutzbare Lageplattform einfliessen.

In einem weiteren Schritt könnte die Alarmierung geeigneter Einsatzmittel aufgrund der zur Verfügung stehenden Daten betrachtet werden. 12. und 13. Mai 2023 Data Hackdays BE 2023 6

Callenge Owner Spühler Christian Kantonspolizei Bern, Planung und Einsatz

Docx Date Converter App

This simple Application allows users to select a Docx file to be analyzed. The analysis consists of checking if there are any variable fillable fields in the document, replacing them in the XML source code with a static value, and delivering a set of relevant metadata values for the analyzed document. For the first version, the solution will focus only on replacing variable date fields, which would otherwise be automatically filled by Microsoft Word after opening the document. Date values will be replaced by a static date at the time of analysis. This application converts .docx files that have a dynamic date field and saves them with a static date of the data when the .docx was created. It is a solution to the challenge of preserving the integrity of .docx files in archival systems.

The solution consists of three parts:

• Front-End (React, Electron)

• API (Python)

• Back-End (Python)

The Challenge

A large portion of data produced within the Canton Administration is created in the .docx format. Despite .docx being the most frequently used format, it\'s not permitted for archival due to potential inconsistencies across different Word versions and functions (e.g., automatically updated fields) that can lead to mutable content. Therefore, it\'s recommended to convert every Word document to pdf/A-2u for archival purposes, but this conversion leads to information loss.

We ask the question: "Could we archive documents in .docx, i.e., in their original format, given that Word has been a prominent document format for 40 years and might continue to be for the next 40 years?"

This challenge aims to develop software that performs an analysis of .docx documents, identifies critical elements concerning the mutability of .docx, and creates a new archive-friendly Word document.

Running the Software

To run the software, you need to have both Python (for the Flask backend) and Node.js (for the React frontend) installed on your machine.

Setup

1. Clone this repository:

   git clone git@github.com:LucaKern/Save-the-Data---.docx-im-Jahre-2133.git
   

2. Navigate to the project directory:

   cd Save-the-Data---.docx-im-Jahre-2133
   

3. Install the Node.js dependencies:

   npm install
   

4. Navigate to the backend directory:

   cd ./backend
   

5. Create a virtual environment:

   python -m venv venv
   

6. Activate the virtual environment:

   • On Windows:

     venv\Scripts\activate
     

   • On Unix or MacOS:

     source venv/bin/activate
     

7. Install the Python dependencies:

   pip install -r requirements.txt
   ````
   

8. Navigate to the electron app:

   cd ./frontend
   

Running the App

To start the application, run the following command:

npm start

Further Case Analysis

DOCX files, commonly used for document storage and sharing, may not be optimal for long-term archiving due to several factors:

1. Compatibility: DOCX is a file format associated with Microsoft Office applications. While it enjoys widespread support presently, there is no assurance of its future dominance. If you rely on specific software to access DOCX files, there is a risk of obsolescence or incompatibility with newer systems, hindering retrieval of archived documents.

2. Backward Compatibility: With each new release, Microsoft Office introduces changes to the DOCX format. Opening older DOCX files with newer Office versions can result in formatting errors, missing content, or altered document layout. Such issues pose challenges when accessing archived files after a significant duration.

3. Data Corruption: Over time, files may experience corruption or degradation due to hardware failures, software bugs, or storage media issues. Due to the dependencies and complexity of the DOCX format, it is relatively more susceptible to integrity problems. Repairing corrupted DOCX files can be challenging, potentially leading to data loss or incomplete retrieval of archived documents.

4. Long-Term Storage Standards: For long-term archiving, employing open, standardized file formats is recommended. Formats like PDF/A2-u, designed specifically for archiving, ensure document preservation and accessibility over extended periods. These formats are independent of specific software vendors, enhancing compatibility and longevity.

While converting important documents to standardized formats like PDF/A2-u is generally advised for long-term archiving, it is worth noting that the widespread use and potential future developments surrounding DOCX could contribute to its acceptance as an archival standard. Factors such as popularity, backward compatibility efforts, support from Microsoft, industry acceptance, and technological advancements might enhance the reliability of DOCX as an archiving format. However, until industry-wide acceptance and preservation efforts validate its suitability, adhering to current best practices by relying on standardized formats like PDF/A2-u for long-term archiving remains a prudent approach.

DataHackDaysBern2023

Stadtentwicklung in 3D

Projektablage

Challenge slides

Wegfall / Bestand

1800

1850

1900

1925

Wegfall / Bestand animiert

Bestand Original

Bestand Extrusion

Bestand Combined

Support – next level! 1 –

Was? Service Desk KAIO (1/2) Der Service Desk KAIO ist der Single Point of Contact (SPoC) und agiert als First Level Support für die gesamte Kantonale Verwaltung bei technischen Störungen oder Anfragen zu ICT-Mittel. Nebst der ICT-Grundversorgung werden rund 1’300 verschiedene Services betreut.

Als Drehscheibe zwischen Endbenutzern und den weiteren Support Levels (2nd und 3rd Level) werden Jährlich 70’000 Störungsmeldungen und Anfragen bearbeitet.

2

Was? Kennzahlen First Level Support (2/2) 3 Der First Level Support erfasst die jeweiligen Anfragen und Störungen im IT Service Management System (ITSMS) als Ticket und weist diese einem der 1’300 Services zu. Kennzahlen 2022 Anz.

Requested Items (RITM) 36’062 Incidents (Fehler) 19’757 Incidents (Anfragen) 47’459 Major Incidents 47 Problems 42 Betreute User am 31.12.2022 14’805

Warum? «Wir sehen vor lauter Bäumen den Wald nicht» Wir haben eine Grosszahl an Ticketdaten die aktuell nur bedingt, zu Reporting-Zwecke genutzt werden.

Wer hat etwas davon? Alle involvierte Personen in der Support-Kette. (Bsp. Muster erkennen, Früherkennung etc.) Alle User der Direktionen des Kantons Bern welche durch einen Fehler an der Arbeit gehindert werden.

1. August 2022 Data Hackdays BE 2023 - Challenge-Owner-WS 1 4

Ressourcen und Hilfsmittel Die Rohdaten liegen als Excel, CSV oder JSON File vor.

5

Erwartungen (1/2) Resultierend aus den Daten können jegliche Erkenntnisse für den Support von Bedeutung sein. Beispielsweise: Welche Ticket Hotspots gibt es (Geo-Heatmap) Identifizierung der 10 häufigsten Fehler Identifizierung der 10 häufigsten Anfragen Welche Tickets haben die längste Durchlaufzeit Welche Tickets haben die kürzeste Durchlaufzeit Welche Tickets können durch den First Level gelöst werden Populationsspezifische Auffälligkeiten Koinzidenzen zwischen mehreren Dimensionen

6

Erwartungen (2/2) Was sollte am Ende der Hackdays vorliegen? Resultate und Interpretation der Analysen Prognosemöglichkeiten über die Häufigkeit, den betroffenen Service und die Herkunft künftiger Tickets. Ansätze zur Vertiefung dieser Form von Analyse in der Praxis. Mögliche Optimierungen unsere Support Organisation.

7

Ausblick Wie könnte es nach den Hackdays weitergehen? Die erarbeiteten Resultate können nachhaltig im Support genutzt werden, um die Service Levels längerfristig zu verbessern. Weiterführende Zusammenarbeit.

8

Challenge Owner Silvio Burgermeister Fachbereichsleiter Service Desk, Amt für Informatik und Organisation

hackathonbern23

data_hackdays

Description

Setup

Cloning Repository in ML Studio

git config --global user.name 'your username here'

git config --global user.email 'your email here'

Generate an ssh key: bash ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com" Save the key in your home directory.

Use the following command to see your public ssh key: bash cat ~/.ssh/id_ed25519.pub

In your github page, go to settings > SSH and GPG Keys Here add your ssh key that you copied to the clipboad in the step prior. Type yes (the whole word) and press enter and you are done

Test you ssh connection by using this command: bash ssh -T git@github.com

Conda Environment Setup

To setup the conda environment, run the following command:

$ create_conda_env.sh

Use the following command to activate the created conda environment:

$ conda activate vision

Visual Studio Code

Visual Studio Code allows to edit and run files on Azure.

Add your own debugging configuration to the launch.json file.

example:

    "configurations": [
        {
            "name": "FlosConfig",
            "type": "python",
            "request": "launch",
            "program": "${file}",
            "console": "integratedTerminal",
            "python": "/anaconda/envs/vision/bin/python",
            "cwd": "~/cloudfiles/code/Users/florian.sonderegger/data_hackdays",
            "justMyCode": true
        }
    ]

Automatisierte Nachführung Parkplätze Workshop Challenge Owner Stadt Hackdays BE 2023 1 Nachführung des GIS-Features «Öffentliche Parkplätze» durch Abgleich mit 3D-Bilddienst / Laser-Punktwolke

Was? Die Parkplatzflächen werden auf der Grundlage von CAD-Markierungsplänen nachgeführt. Diese entsprechen einem Soll-Zustand (Ausführungsprojekt). Die tatsächlich markierten Flächen können davon abweichen. Aufgrund von Bild-/Laserdaten aus Befahrung sollen die Parkplatzgeometrien bereinigt werden.

In einem Teilperimeter sollen Lösungsansätze für die automatische Detektion von nicht versiegelten Flächen aus Bilddaten entwickelt werden.

Workshop Challenge Owner Stadt Hackdays BE 2023 2

Warum? Die Parkplätze sind das am häufigsten aufgerufene Thema im Online-Stadtplan. Die Entwicklung der Parkplatzzahlen ist dauernd Gegenstand von politischen Kontroversen und Vorstössen. Die Anzahl vorhandener Parkfelder soll möglichst genau ausgewiesen werden. Workshop Challenge Owner Stadt Hackdays BE 2023 3

Ressourcen und Hilfsmittel Digitale Daten: Flächenfeature der öffentlichen Parkplätze Infra3D Laserpunktwolke und Fotos aus Befahrung Orthophotos Bodenbedeckungskanten (mögliche Flächenbegrenzung anstelle Markierung) Die Daten werden nur in einem Teilperimeter abgegeben

Tools - möglich: TopoDOT (https://new.certainty3d.com/) Workshop Challenge Owner Stadt Hackdays BE 2023 4

Erwartungen Was sollte am Ende der Hackdays vorliegen?

In den Bild-/Laserdaten werden Markierungslinien im definierten Teilperimeter erkannt Die vorhandenen Parkplatzflächen (neuerer Datenstand) werden entsprechend transformiert Aufgrund der Kantenlängen (Flächen nicht aussagekräftig) wird die Anzahl Einzelparkfelder ermittelt (1 PKW längs = 5 m, 1 Zweirad quer = 60 cm) Workshop Challenge Owner Stadt Hackdays BE 2023 5

Outlook Wie könnte es nach den Hackdays weitergehen?

Periodische Befahrung und Bereinigung der Parkplatzgeometrien

Workshop Challenge Owner Stadt Hackdays BE 2023 6

Kontakt Simon Bratschi, GIS

Stadt Bern Direktion für Tiefbau, Verkehr und Stadtgrün Tiefbauamt

Nicht versiegelte Flächen Workshop Challenge Owner Stadt Hackdays BE 2023 1 Automatische Detektion der nicht versiegelten Flächen in der Stadt

Was? Die Stadt Bern muss im GIS-System Aussagen über die nicht versiegelten Flächen im Graubereich machen können. Dazu benötigen wir alle neu entsiegelten Flächen pro Jahr. Diese Flächen müssen im GIS-System der Stadt abgebildet und den entsprechenden Projekten zugewiesen werden inkl. Jahr der Umsetzung.

In einem Teilperimeter sollen Lösungsansätze für die automatische Detektion von nicht versiegelten Flächen aus Bilddaten entwickelt werden. Workshop Challenge Owner Stadt Hackdays BE 2023 2

Warum? Aufgrund der Klimaentwicklung in der Stadt muss die Stadt Bern in Zukunft jedes Jahr eine definierte Prozentzahl versiegelter Flächen entsiegeln. Die Dokumentation dient als Nachweis der Zielerreichung. Workshop Challenge Owner Stadt Hackdays BE 2023 3

Ressourcen und Hilfsmittel Digitale Daten: Orthophotomosaik ev. Satellitenbilder (werden nicht zur Verfügung gestellt) Originalluftbilder (ev. Infrarotbilder) Infra3D Laserpunktwolke und Fotos aus Befahrung Die Daten werden nur in einem Teilperimeter abgegeben.

Tools - möglich: TopoDOT (https://new.certainty3d.com/) Workshop Challenge Owner Stadt Hackdays BE 2023 4

Erwartungen Was sollte am Ende der Hackdays vorliegen?

Alle nicht versiegelten Flächen als Vektordaten im geforderten Perimeter Workshop Challenge Owner Stadt Hackdays BE 2023 5

Outlook Wie könnte es nach den Hackdays weitergehen?

Jährliche Auswertung der zu erhebenden Vektordaten der entsiegelten Flächen

Workshop Challenge Owner Stadt Hackdays BE 2023 6

Kontakt Simon Bratschi, GIS

Stadt Bern Direktion für Tiefbau, Verkehr und Stadtgrün Tiefbauamt