Das Projekt begann mit dem Erwerb eines Anbieters von Software für den Betrieb von COVID-Testzentren und dessen Daten. Es wurden verschiedene Geschäftsmodelle angestrebt.
Zu Vermarktungszwecken entwickelte ich zunächst eine ?Deutschlandkarte?, die das Infektionsgeschehen in Deutschland anzeigte (in der Frühphase sogar mit Live-Updates). Hier kamen für die extrem flüssigen Zoom-Funktion WebGL-Shadern zum Einsatz, ansonsten auch viel D3 und natürlich React.
Schließlich fokussierte sich die public:health auf die Betrugsaufdeckung. Andere Datenanbieter anzuschließen erforderte das Bereitstellen entsprechender APIs zum Einspielen und auch die Ad-hoc-Behandlung verschiedener manuell bereitgestellter Datenquellen (MySQL-Dumps, CSVs, Parquet, etc.).
Das Auswerten der Daten brachte mich an einige für mich bislang neue Themen, wie z.B. Distanzberechnungen auf Geo-Koordinaten (GIS).
Für die Einsicht der Daten entwickelte ich zunächst eine Blazor-Anwendung für einfache Auswertungen (SQL Server Columnstore-Indexes) und das Rechtemanagement. Gleichzeitig integrierte ich eine Tableau-Cloud-Anwendung, um den Nutzern komplexere Abfragen in einfacher Form zu ermöglichen (?Self-Service?). Tableau war hier in das Blazor-UI von Tieced mit IFrames integriert und die Tableau-User wurden über eine Tableau-API synchronisiert.
Oft war aber das Interesse an dieser Art von Self-Service gering, weshalb ich schließlich dazu eine neue Richtung einschlug: Die Erstellung fester Reports (die sowohl gedruckt als auch im Web gut aussehen) mit Hilfe des Observable Frameworks und den Tools aus dessen Ökosystem. Dies brachte mich in die Welt der Data-Science-Werkzeuge wie eben Observable, aber auch DuckDB, Python und Snakemake.