Boost bei der Datenvisualisierung dank COVID-19

Datum
30.03.2022

Wie die Bedag mittels iterativen Vorgehens und Open Source Tools die Gesundheits-, Sozial- und Integrationsdirektion (GSI) des Kantons Bern mit aussagekräftigen COVID-19 Cockpits versorgen konnte.

Demografische Verteilung, 7-Tage-Inzidenz pro Verwaltungskreis oder Laborbestätigte Fälle pro Gemeinde – um nur ein paar Beispiele zu nennen – sind in aller Munde. Zu Beginn der COVID-19-Pandemie waren solche Metriken, die dazu dienen, Aussagen über den Verlauf einer Pandemie treffen zu können, nur Wenigen geläufig.


Zusammen mit der Bedag hatte die GSI des Kantons Bern Ende 2020 ein Projekt gestartet, um Daten aus verschiedenen Datenquellen (Spitäler, Bundesamt für Gesundheit, Contact Tracing) zu sammeln, aufzubereiten und anschliessend in Form eines Cockpits aussagekräftig und verständlich darzustellen. Die Covid-19 Cockpits sollte den Verantwortlichen des Kantonalen Krisenstabes und dem Berner Regierungsrat sowie allen involvierten Fachexperten jederzeit einen Über-blick zur aktuellen Situation verschaffen und als Grundlage für die weiteren Entscheidungen in der Pandemie dienen.

Die Bedag betreibt für mehrere Kunden eine Daten- und Prozessplattform, die auf dem selbst entwickelten Basisprodukt «Dabbawala», welches wiederum aus Open Source und kommerziellen Komponenten besteht, umgesetzt wurde. In der GSI wird über diese Plattform seit 2021 unter anderem die Verrechnung der HPV-Impfungen digital abgewickelt. Diese GSI-Prozessplattform bildet für die Covid-19 Cockpits die Basis, über welche die verschiedenen Datenquellen angeschlossen, deren Daten plausibilisiert und entsprechende Reports, ad-hoc Auswertungen sowie erste Visualisierungen umgesetzt wurden. Schnell wurde aber klar, dass die GSI-Prozessplattform den zusätzlichen Anforderungen nicht mehr genügte, welche die Pandemie insbesondere an die Visualisierung (zoombare Karte oder Stacked-Barchart inkl. Verlaufskurve) mit sich brachte.

Die Visualisierung der «ersten Stunde» war noch sehr tabellarisch und nicht immer auf den ersten Blick aussagekräftig

Die Visualisierung der «ersten Stunde» war noch sehr tabellarisch und nicht immer auf den ersten Blick aussagekräftig.


Iteratives Vorgehen – «Good for now & safe enough to try»
Anforderungen sind selten in Stein gemeisselt. Gerade in Situationen wie einer Pandemie verschiebt sich der Fokus je nach aktueller Lage z.B. von der «Test- und Positivitätsrate» zu der «Anzahl neu Hospitalisierter» und dann wieder zu den «besorgniserregenden Virus-Mutationen». Zudem kommen mit jeder statistischen Antwort immer wieder neue Fragen auf. Um auf neue Anforderungen rasch und flexibel reagieren zu können, hat die Bedag zusammen mit dem GSI einen agilen Vorgehensansatz gewählt und als Sofortmassnahme die JS-Library (Fusion Charts) verwendet, um die gewünschten Visualisierungen ohne Verzögerung umsetzen zu können. Parallel dazu wurden aber vier verschiedene Visualisierungslösungen evaluiert, um dann die effektiven Zielanforderungen sowie auch künftige Anforderungen erfüllen zu können.

Flexibilität ist entscheidend
Um dem Anspruch an Flexibilität gerecht zu werden, wurde schliesslich das Open Source Tool «Grafana» ausgewählt. Im Rahmen eines Inno-Sprints wurde es auf Herz und Nieren geprüft und anschliessend in die GSI-Prozessplattform integriert. Dies ermöglicht es, Visualisierungen mit SQL-Abfragen bereitstellen zu können – ohne zusätzliches Coding oder terminierte Deployments.

Übersichtlich, klar und aussagekräftig ist das schlussendliche Cockpit
Übersichtlich, klar und aussagekräftig ist das schlussendliche Cockpit
Übersichtlich, klar und aussagekräftig ist das schlussendliche Cockpit

Übersichtlich, klar und aussagekräftig ist das schlussendliche Cockpit



Open Data für eine transparente Information
Die aufbereiteten Daten, welche für die internen Cockpits zur Lagebeurteilung verwendet werden, stellt die Bedag als Open Data auf GitHub zur externen Nutzung zur Verfügung, damit alle Interessierten inklusive der privaten «Coronaspezialisten» drauf Zugriff haben.

Zudem bilden diese Daten die Basis für die öffentlichen Covid-Kennzahlen, welche der Kanton Bern zur Information der Bevölkerung via kantonaler Webseite bereitstellt. Diese wurde durch die Edorex AG, in enger Zusammenarbeit mit der Bedag, erstellt.

Öffentliches Covid Cockpit des Kantons Bern

Zu Beginn des Projektes sah es aus, als ob ein Reporting Tool alle Bedürfnisse der GSI abdecken könnte. Inzwischen wissen wir es besser und decken die unterschiedlichsten Anforderungen mit verschiedenen Instrumenten ab, die alle in das Bedag Produkt Dabbawala integriert sind. So können wir moderne Grafiken und Open Data ebenso anbieten, wie äusserst detaillierte Ad-hoc Abfragen, welche gerade auch für die Fachpersonen sehr wertvoll sind. Auch wenn diese Pandemie sich hoffentlich langsam dem Ende zuneigt, werden uns die erzielten Fortschritte auch in anderen Bereichen des Gesundheitswesens helfen. Dank ihnen können wir künftig gemeinsam mit dem Kunden deutlich schneller weitere Digitalisierungsschritte gehen.

P.S. Auf der gleichen Prozessplattform, die wir für das GSI COVID Dashboard gebaut haben, realisieren wir aktuell ein Cockpit, um zu überblicken, wo wie viele Ukraine Flüchtlinge im Kanton Bern untergebracht sind und wo es noch wie viele freie Plätze hat. Dies zeigt die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Prozessplattform Dabbawala bei neuen Anforderungen.


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