Asylzahlen der EU

Station 1: Ziel der Reise

Sich am Anfang ein Konzept überlegen - Bei der Ideensuche für die OpenData App bin ich spontan auf die Idee der Visualisierung der Asylzahlen gekommen. Für mich war dann instinktiv klar, dass ich die Daten in einer Map darstellen möchte. Ich habe dann versucht, eine Karte der europäischen Länder zu generieren, jedoch noch ohne Daten. Da ich bis jetzt keinerlei Programmiererfahrungen hatte, und ich weder mit JavaScript oder D3 vertraut war, dauerte dieser Schritt ziemlich lange. Erst als ich die Map erstellt hatte, überlegte ich mir wie ich die Daten integrieren könnte, was zum Schluss zu einem vollständigen Umschreiben meines Karten-Codes führte. Als ich die Daten in die Karte eingefügt hatte, empfand ich den Nutzen der App als ungenügend. Deshalb wollte ich die App mit Zeitreihen und anderen Funktionen ausstatten und habe den Code aus diesem Grund erneut umgeschrieben. Hätte ich doch nur vorher folgenden Kommentar gelesen, dann hätte ich mir das wohl anders überlegt. Zudem fehlte mir durch das kontinuierliche Ausbauen ein klares Datenkonzept.

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Station 2: Sich nicht in der Pampa verlieren

Den Blick fürs Wesentliche behalten - Es ist mir oft passiert, dass ich Stunden damit verbracht habe, nach einer Lösung zu suchen, wie ich nun z.B. die Y-Achse animieren kann, welcher "Transition-Effekt" nun am besten passt oder welches Farbschema man verwenden sollte. Dabei hätte es zu diesem Zeitpunkt viel grundlegendere Sachen gebraucht. Es besteht laufend die Verlockung, sich bereits am Anfang mit dem Design zu beschäftigen, was aber am Anfang meist noch nicht sinnvoll ist. Wenn ich mich lange mit einem Problem beschäftigt hatte, liess mir das keine Ruhe, bis ich eine Lösung gefunden hatte. Es ist sehr schwierig und erfordert Überwindung, Probleme ungelöst stehen zu lassen und den Blick fürs Wesentliche zu behalten.

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Station 3: Ordnung im Gepäck

Den Code aufgeräumt halten - Wenn man nicht genau weiss, warum etwas nicht wie geplant funktioniert, muss man oft verschiedene Sachen ausprobieren, um den Grund zu eruieren. Hierzu verändert man meist kurz hier und da ein paar Werte, um zu schauen, ob sich etwas verändert. Wenn es dann funktioniert hat, war die Sache erledigt und ich habe mich dem nächsten Problem zugewandt. Dadurch habe ich aber den Code mit vielen unschönen Umgehungslösungen ausgestattet. Und meistens sind es dann genau diese Konstrukte, an welchen man sich später den Kopf zerbricht, weil sie vorher unüberlegt und schnell integriert wurden. Deshalb ist es umso wichtiger, seinen Code zu kommentieren und aufgeräumt zu halten.

Station 4: Nicht jede Route neu erkunden

Bestehende Scripts verwenden - Ich habe ganze Nächte damit verbracht einen Slider in D3 von Grund auf selber zu bauen, nur um am Schluss festzustellen, dass man es mit einem im Internet veröffentlichten Script viel besser und eleganter lösen könnte. Durch das Verwenden von öffentlichen Bibliotheken spart man sich viel Zeit und schont meistens auch die Nerven.

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Station 5: Den Reiseführer studieren

Mehr lesen und Zeit sparen - Ich habe viele Sachen programmiert, von welchen ich nicht ganz genau wusste wie und warum sie funktionieren. Ich hatte eine Idee, für was gewisse Befehle gut sind, war mir aber nicht immer ganz sicher. Hätte man sich am Anfang ausführlicher mit der Dokumentation beschäftigt, hätte man zum einen die Befehle gezielter einsetzen können, und später nicht wieder umschreiben müssen.

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Station 6: Nicht überall der erste sein wollen

Etablierte und bewährte Bibliotheken verwenden - Ich habe für meine App die D3 Version 4.0 und Bootstrap 4.0 (alpha) verwendet. Da diese Bibliotheken noch nicht sehr lange veröffentlicht sind, war es schwieriger, auf den Hilfeseiten von Stackoverflow und Co. Antworten zu finden. Die meisten veröffentlichten Scripts und Vorlagen waren zudem noch nicht kompatibel mit den neuen Versionen.

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Station 7: Die Reise den Bedürfnissen anpassen

Rohdaten transformieren - Das JSON-File, welche die geografischen Daten der Länder beinhaltet war sehr kompliziert aufgebaut, da es noch sehr viel mehr Informationen und Daten umfasst. Dies hatte meinen Code komplexer und unübersichtlicher gemacht. Im Nachhinein betrachtet, wäre es wohl einfacher gewesen, das JSON-File aufzuräumen oder selber zu generieren. Ein ähnliches Problem hatte ich mit den Asyldaten, welche ich von Eurostat aus zwei unterschiedlichen CSV-Files beziehen und zusammenfügen musste. Zudem waren die Zeitreihen im Zeilenformat anstelle der meistens verwendeten Tabellenform. Ein manuelles transformieren der Daten hätte mir wohl viel Arbeit erspart.