DatovaMapa.cz

Strojovo čitateľná verzia: /sk/dokumentace/o-projektu.md

DatováMapa – vize

Datum: 2026-10-06 (nahrazuje původní kontext z 2026-08, ten je v docs/archiv/)

Co je DatováMapa

DatováMapa je otevřené rozhraní pro vizualizaci dat v mapě. Definuje otevřené schéma (protokol), přes které může kdokoli zobrazit v mapě libovolná data – body, linie, plochy, hustoty, rastrové vrstvy.

Princip:

  1. Poskytovatel dat zveřejní manifest (popis sebe a svých datových sad) a datový endpoint podle protokolu DatováMapa.
  2. Poskytovatel manifest zaregistruje; po schválení provozovatelem se sady objeví v katalogu.
  3. Když uživatel sadu zapne, portál se doptá zdroje (pro aktuální výřez mapy a nastavené filtry), odpověď ověří, uloží do cache a vykreslí podle popisu z manifestu.

Portál data nevlastní; zprostředkovává je a vždy uvádí zdroj. Provozovatelem portálu je vrealmatic.com.

Přínos

Pro uživatele: na jedné mapě si zkombinuje data z libovolných zdrojů – bez přepínání mezi desítkami mapových portálů.

Pro poskytovatele:

Data připravují AI agenti

Očekáváme, že data u poskytovatelů budou připravovat hlavně AI agenti (na pokyn člověka, který data vlastní). Proto je celý portál stavěný „AI friendly“:

Data v portálu čtou i AI asistenti běžných lidí a firem. Přes MCP server nebo HTTP API najdou místo (RÚIAN), zeptají se vybraných sad, co je v bodě a okolí (i rastrových map jako záplavy, radon nebo hluk), a dostanou souhrn za obec. Data si vyloží sami a uvedou zdroj. Návod: Data pro AI asistenty.

Principy

Hlavní stránka

Zadání v přirozeném jazyce (budoucnost)

Cíl: uživatel napíše např. „Chci stavět v obci Lipník, zobraz mi všechna relevantní data, co máš pro můj účel“ a portál:

  1. pochopí místo (geokódování obce / adresy / parcely) a přesune mapu,
  2. pochopí účel (stavba) a vybere relevantní sady podle useCases, keywords a popisů v manifestech,
  3. případně nastaví filtry a shrne, co v datech vidí.

V okně je zatím jen neaktivní ukázka. Kroky 1–3 už ale umí cizí AI asistent přes MCP: find_place (geokódování RÚIAN), nearby (výběr sad podle účelu nebo textu a dotaz na bod) a summary. Výběr sad podle klíčových slov a účelů (src/lib/search.ts) používá i hledání v katalogu a MCP nástroj catalog. Proto mají manifesty pole keywords a useCases – připravují data pro asistenta.

Cache a vlastní datová vrstva

Na začátku jsou zdrojem dat externí API poskytovatelů. Portál odpovědi drží v cache (podle cache.ttl), aby se zdroje nezatěžovaly a mapa byla rychlá; při výpadku zdroje může krátce ukázat poslední známá data.

V podmínkách pro poskytovatele si vyhrazujeme, že data můžeme v zájmu zrychlení, odlehčení zdrojů, udržitelnosti, lepší kombinatoriky, spojování souvislostí a práce s velkými daty držet ve vlastní cache / datové vrstvě. Poskytovatel to může u sady vypnout (cache.store: false).

Autorská hodnocení (další verze)

Návrh, zatím neimplementováno. Vrstva pro lidi s vlastním názorem a publikem – blogery, recenzenty, kluby –, kteří chtějí ukázat hodnocení míst: „Kavárny podle …“, „Cyklotrasy podle …“, „Dětská hřiště podle …“. Každé místo má hodnocení, krátký verdikt a odkaz na článek.

Dnes to jde jen obecně: autor si vystaví vlastní manifest a GeoJSON s číselným polem a obarví body podle hodnoty. Portál ale neví, že jde o hodnocení, a autor musí data hostovat sám.

Návrh:

Otevřené otázky:

Plán

  1. v0.1 (hotovo): protokol (manifest + GeoJSON odpověď), katalog, proxy s cache, vizualizace circle / heatmap / line / fill / raster / auto, filtry, detail objektu, přehled zdrojů, ukázkový poskytovatel; dokumentace v markdownu, llms.txt, validátor, MCP server, OpenAPI.
  2. Registrace poskytovatelů: samoobslužná registrace se schvalováním je hotová (formulář, API, MCP); zbývá monitoring dostupnosti zdrojů.
  3. Asistent: pro cizí AI asistenty hotové (MCP a API: geokódování RÚIAN, dotaz na bod a okolí včetně rastrových sad, souhrn za obec); zbývá vlastní asistent v okně výběru (LLM nad katalogem).
  4. Další vizualizace a zdroje: ikony/symboly, 3D vytažení ploch, časová osa, toky, vektorové dlaždice (MVT/PMTiles), OGC API Features a WFS jako typ zdroje.
  5. Vlastní datová vrstva: trvalé uložení dat (Cloudflare D1/R2, případně PostGIS), prostorové dotazy přes více zdrojů, předpočítané agregace pro velká data.
  6. Autorská hodnocení: hodnoticí vrstvy blogerů a recenzentů hostované portálem, typ vizualizace rating (viz návrh).