PhDen jeg tar er en såkalt “NæringslivePhD”. Som en del av dette krever Forskningsrådet at jeg årlig skriver og sender inn en “populærvitenskaplig” oppsummering av prosjektet. Jeg har en følelse av at dette bare havner i en skuff, så da er det kanskje ikke så dumt å legge den her. Det er vel større sjangse for at noen leser den her enn om den ligger i en skuff.

Dog, å skrive oppsummeringer av hva jeg gjør er ikke prioritert over å gjøre det jeg faktisk skal gjøre, så det er en litt sånn haste-skrevet tekst dette. Med det i bakhodet håper jeg kanskje det er oppklarene for de (om noen) som lurer på hva jeg driver med.

Kartdata er en viktig komponent i en rekke tjenester. Byggesak, byutvikling, krisehåndtering, eiendomssalg, og markedsføring er bare noen eksempler. Tilgangen på kartdata er også større enn noen gang. En rekke offentlige instanser kartlegger og frigir sine kartdata under en åpen lisens. Privatpersoner bidrar også med data, både bevisst gjennom dugnadsprosjekter som OpenStreetMap (OSM) og mer ubevisst gjennom bruk av tjenester som Google Maps.

For å bruke disse dataene til å lage nye, digitale tjenester må de samles, forvaltes og gjøres tilgjengelig for utviklere. Dette byr på en rekke utfordringer, knyttet til dataenes kvalitet, nøyaktighet, kompletthet og oppdateringsfrekvens i tillegg til mer tekniske utfordringer som dataformater og datastrukturer.

Jeg jobber med en rekke problemstillinger knyttet til dette. Et aspekt er hvordan vi kan kvalitetssikre kartdata som importeres fra et system til et annet. For eksempel er det en mulighet at de mest detaljerte kartdataene fra det offentlige Norge (FKB) gjøres tilgjengelig under en åpen lisens. I det tilfelle vil det være interessant å importere hus-omriss fra FKB til OSM. Utfordringen er at en god del hus-omriss allerede er kartlagt av frivillige i OSM, og en overskriving av disse vil føre til at data kan gå tapt. En løsning er å manuelt sjekke alle kollisjoner, men dette utgjør om lag 1 million hus-omriss. Vi fant, at ved å splitte denne sjekken opp i små deler, som tilrettelegges og distribueres over internett, såkalt micro-tasking, kan denne jobben gjøres effektivt, selv med deltakere uten erfaring med å jobbe med kartdata.

Et annet aspekt er lagringsstrategier for store mengder kartdata fra forskjellige kilder, med forskjellige formater på atributt-data. Såkalte NoSQL-databaser er en fristende strategi for lagring av disse, da dataene som lagres ikke trenger å bruke samme skjema. Men, disse databasene har også en rekke ulemper. Ved å kjøre et eksperiment på lagring av en stor mengde kartdata i både en NoSQL-databasestruktur og en tradisjonell relasjonell databasestruktur fant jeg at både lagring og uthenting er tregere med en NoSQL-struktur. Dette betyr at med litt mer forarbeid kan man oppnå bedre ytelse og plassutnyttelse ved bruk av relasjonelle databaser, som også gjør bruk av dataene enklere.

Det større spørsmålet dette bygger opp under er hvordan man på en best mulig måte bygger opp et system som henter geografiske data fra en rekke kilder og lagrer det, slik at en kan bygge tjenester på toppen av dette. Her ser jeg på å bruke «event sourcing», et konsept der kun endringer på enkeltgeometrier distribueres når noe faktisk endres. I dag oppdateres de aller fleste geografiske datasett ved at det ved jevnlige intervaller publiseres en oppdatert versjon av datasettet, hvor ofte kun 10-20% av dataene er endret. Ved å se på mekanismer fra kildekontroll og samarbeidsverktøy undersøker jeg hvordan man mest effektivt kan finne endringer og beskrive disse, slik at de kan distribueres til en eller flere konsumenter av dataene. På denne måten har man både en oppdatert representasjon av kartdataene slik de sist var kartlagt, men også en fullstendig historisk oversikt over hva som var kartlagt på et gitt tidspunkt. I tillegg åpner dette for muligheter til å reagere på hendelser når noe faktisk endres.

Målet med dette doktorgradsarbeidet er å skissere et slikt system for distribusjon og bruk av event sourcing som kan settes opp på en skyplattform. Dette inkluderer å utvikle komponentene som inngår, samt skissere utfordringer knyttet til data-integritet og -sikkerhet.