Budde, MatthiasMatthiasBuddeHilbring, DesireeDesireeHilbringVogl, JonathanJonathanVoglDittmar, DanielDanielDittmarAbecker, AndreasAndreasAbecker2024-07-012024-07-012024https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/47061910.1515/auto-2024-0034In the realm of environmental governance, civil servants confront a plethora of diverse datasets, including time series, geospatial vector data, and raster data. However, unlocking the transformative potential of Artificial Intelligence (AI) models to analyze this data poses the challenge of a widening technical proficiency gap in public administration. This paper explores the intersection of expanding environmental datasets and advanced analytics. Through a real-world project lens, our work aims to guide public administration entities, fostering seamless integration of AI-driven analytics and data-driven decision-making. We present a modular technical architecture that proposes pragmatic solutions that have the potential to empower civil servants. This approach contributes to accelerating environmental governance into an era of more informed and efficient, data-driven practices.Im Bereich der Umweltüberwachung sehen sich Verwaltungen zunehmend mit einer Fülle unterschiedlicher Datensätze konfrontiert, darunter Zeitreihen und räumliche Vektor- und Rasterdaten. Die Erschließung des transformativen Potenzials von Modellen der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Analyse dieser Daten stellt jedoch eine Herausforderung dar, da sich die technische Kompetenzlücke in der öffentlichen Verwaltung vergrößert. In diesem Beitrag wird die Schnittstelle zwischen wachsenden Umweltdatensätzen und fortschrittlicher Analytik untersucht. Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, die öffentliche Verwaltung zu befähigen und die nahtlose Integration von KI-gestützter Analyse und datengestützter Entscheidungsfindung zu fördern. Wir präsentieren eine modulare technische Architektur, die pragmatische Lösungen präsentiert, die das Potenzial haben, KI in der Verwaltung einfacher nutzbar zu machen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Umweltüberwachung einen Schritt in eine Ära informierterer und effizienterer, datengesteuerter Praktiken zu führen.enenvironmental sensor data management & analyticswater quality monitoringbusiness & location intelligencedisy CadenzaFROST® servergeoAI software infrastructureUmweltdatenmanagement und -analyseÜberwachung der WasserqualitätgeoAI-Software-Infrastrukturjournal article