Gut dokumentierte Geodaten sind unerlässlich für ihre effektive Nutzung – insbesondere in KI-Anwendungen. In diesem Blog-Beitrag erfahren Sie, warum klare Bezeichnungen und vollständige Metadaten die Grundlage für vertrauenswürdige und nutzbare Datensätze bilden.
Eine sorgfältige Dokumentation von Geodaten ist entscheidend, damit diese effektiv genutzt, analysiert und geteilt werden können. Fehlende Informationen wie Aktualität, Quelle oder Nutzungsbedingungen erschweren die Weiterverwendung erheblich. Noch schwieriger wird es bei unlesbaren Attributnamen. Einheitliche Standards sorgen für Klarheit und Konsistenz. Aber was braucht es, damit ein Datensatz auch für andere verständlich und vertrauenswürdig ist? Welche Rolle spielen dabei sprechende Aliase – und warum sind kryptische Kürzel ein echtes Problem? Und nicht zuletzt: Welche Bedeutung hat eine gute Datenbeschreibung für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz?
Warum eine saubere Dokumentation von Geodaten entscheidend ist
Geodaten bilden die Grundlage vieler Analysen, Karten und Entscheidungsprozesse. Doch so wertvoll die Informationen auch sein mögen – ohne strukturierte Aufbereitung und verständliche Beschriftung bleiben viele Datensätze in der Praxis ungenutzt. Aber woher weiß man, ab wann die eigenen Daten bereit sind veröffentlicht zu werden?
Ein häufiger Knackpunkt ist eine fehlende oder unvollständige Dokumentation. Wer mit Geodaten arbeitet, kennt die typischen Fragen:
Was sagen mir diese Daten? Wer hat sie erstellt? Wie aktuell sind sie? Welche Einschränkungen gelten bei der Nutzung?
Fehlen diese Metadaten, wird die Weiterverwendung schnell zur Herausforderung oder findet schlicht nicht statt. Eine gute Datenbeschreibung beinhaltet demnach alle essenziellen Angaben, damit andere gezielt nach passenden Inhalten suchen und diese sicher interpretieren können.
Ein besonderer Vorteil ist eine frühe Nennung der Quelle. Je früher diese genannt wird, desto vertrauenswürdiger erscheinen die Daten. Transparenz und Qualität wird signalisiert. Nutzer und Nutzerinnen können darauf vertrauen, eine gute Grundlage gefunden zu haben.
Im ArcGIS Living Atlas of the World durchlaufen alle Datensätze ein festes Schema. Dadurch wird sichergestellt, dass alle wesentlichen Angaben vorhanden sind und Nutzer und Nutzerinnen sich auf eine einheitliche Dokumentation verlassen können. Dabei wird darauf geachtet, dass schon beim Suchen die Seriosität der Daten durch Quellennennung gegeben ist.
Kryptische Attributnamen? Bitte nicht!
Ein weiteres häufiges Problem: unverständliche Attributnamen wie Fld_1, Obj_99 oder A123. Solche Bezeichnungen kosten sehr viel Zeit – nämlich beim Verständnis, bei der Auswertung und bei der gemeinsamen Nutzung. Vor der eigentlichen Arbeit erfolgt erstmal die Übersetzung.
Besser ist die Vergabe von klaren und sprechenden Aliasen wie Baujahr, Flächennutzung, Gefährdungsgrad oder Zugang_Barrierefrei. So wird auf einen Blick verständlich, was sich hinter einem bestimmten Attribut verbirgt – selbst für Menschen, die mit dem Thema nicht vertraut sind. Die Arbeit wird vehement erleichtert, durch einen kleinen, aber sicheren Trick.
Noch hilfreicher wird es, wenn zusätzlich kurze Beschreibungen zu jedem Attribut bereitstehen. Denn auch scheinbar klare Begriffe werfen manchmal Fragen auf:
Was genau bedeutet „Zugang_Barrierefrei“? Gilt das für Rollstuhlfahrer? Für Kinderwagen? Für ältere Personen? Solche Informationen liefern den nötigen Kontext und machen die Daten wirklich nutzbar.
Im ArcGIS Living Atlas of the World wird daraufgesetzt, die Daten in ihrer Vollständigkeit anzubieten. Daher wird jedes Attribut mit einer zusätzlichen Beschreibung ergänzt. So können Daten direkt verwendet und ohne Verständnisfragen weiterverarbeitet werden.
Gute Daten – auch für KI ein Gewinn
Der Einsatz von KI in der Analyse und Verarbeitung von Geodaten nimmt rasant zu. Damit diese Systeme sinnvoll mit den Daten arbeiten können, braucht es klare Strukturen und verständliche Beschriftungen.
Wenn Attribute sinnvolle Aliase haben, können auch Algorithmen deren Bedeutung besser erkennen und korrekt in Auswertungen einfließen lassen. Enthalten die Attribute zusätzlich gute Beschreibungen, kann der Assistent jegliche Berechnungen selbst machen – wichtig ist dabei, dass genau bekannt ist, was sich unter dem Attribut verbirgt. “Einwohner“ wird dann zum Beispiel ergänzt mit: „Gesamte Einwohnerzahl der Region“. Für uns mag das ein kleiner Unterschied sein – für eine KI ist es ein entscheidender.
Im KI-Assistenten von ArcGIS spielt genau das eine zentrale Rolle. Wenn die Daten gut dokumentiert sind, kann das System automatisch passende Analysen vorschlagen und Berechnungen durchführen – ohne langes Nachfragen. Das spart nicht nur Zeit, sondern eröffnet neue Möglichkeiten in der Arbeit mit Geodaten.
Fazit: Dokumentation ist kein Extra – sie ist essenziell
Eine gute Datenbeschreibung ist mehr als nur „nice to have“ – sie ist ein zentraler Bestandteil hochwertiger Geodatensätze und bietet echten Mehrwert. Sie sorgt dafür, dass Informationen verständlich, auffindbar und korrekt nutzbar sind. Es bringt Daten wirklich zum Sprechen. Nicht nur uns Menschen ist damit geholfen, auch KI-Assistenten profitieren vehement von einer guten Dokumentation.
Also, vor der nächsten Datenveröffentlichung kurz innehalten und sich fragen: Habe ich wirklich alle Information gesammelt, die für die Nutzung des Datensatzes wichtig sind?
