Geo-Visualisierung der Lieferketten-Risiken für einen Mittelständler
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhältst eine anonymisierte Lieferanten-Liste (Standort, Komponenten, Vorlaufzeit, Single-Source-Flag), Risiko-Scores (geopolitisch + Naturgefahr + Finanz-Score) und Bestelldaten. Implementiere mit Mapbox GL JS oder deck.gl. Wähle Projektion und Symbolik bewusst (keine Mercator-bedingte Verzerrung von afrikanischen Lieferanten). Implementiere Drill-Down: Land → Standort → Lieferant → Komponente. Liefere die Web-App, eine 6-seitige Designnotiz mit Encoding-Begründung und einen Kartographie-Check (Datawrapper-Standards für Geo).
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie visualisiert man Lieferketten-Risiken auf einer Weltkarte mit korrekter Projektion und perzeptuell sinnvoller Risiko-Kodierung?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Karten-Projektionen kontextspezifisch wählen (nicht standardmäßig Mercator)
- Risiko als bivariate Karte (Score + Bedeutung) sinnvoll kodieren
- Drill-Down-Hierarchien ohne Kontextverlust gestalten
- Karten-Performance bei 1.500 Markern beherrschen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenData-Analyst:in
Analysten mit Geo-Visualisierungs-Skills können Lieferketten-, Markt- und Standortdaten interpretieren, wo reine Tabellen-Analyse an Grenzen stößt.
Dieses Projekt schärft
- geo-visualization
- drill-down
- data-visualization
Noch eine Sache