
KAPITEL 4: PRAKTISCHE AUSFÜHRUNG
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Folgende Tabelle zeigt einen Beispieldatensatz aus einem Tabellenkalkulationsprogramm. Die
erste Spalte, welche die Bezeichnungen der Objekte enthält, ist für die Web-Applikation nicht
relevant, da die Zuordnung ausschließlich mithilfe der IDs realisiert wird.
Tabelle 11: Beispieldatensatz eines Tabellenkalkulationsprogramms (Quelle: Eigene Darstellung)
Im Anschluss muss der Inhalt der Zwischenablage in das entsprechende Fenster des
Importmoduls der Web-Applikation eingefügt werden. Grundvoraussetzung für einen
erfolgreichen Datenimport ist, dass die erste Spalte des Datensatzes die zur Zuordnung
benötigten IDs enthält. Zur besseren Kontrolle der importierten Daten wird das Ergebnis wie
in der folgenden Abbildung zu sehen unmittelbar angezeigt. Die hierbei angezeigten Namen
stammen nicht aus dem importierten Datensatz, sondern werden von der Web-Applikation
aus den für die Geometrie vereinbarten IDs und Objektnamen erzeugt.
Abbildung 22: Palettenfenster des Datenimports zur Kontrolle des importierten Beispieldatensatzes (Quelle: Aus-
schnitt eines Screenshots der Web-Applikation)
Bezeichnung ID Getreide Kartoffeln Zuckerrüben Obst (Marktobst) Weinmost
Baden-Württemberg 1 3640,0 269,0 1484,0 419,0 2684,0
Bayern 2 7394,0 2095,0 5273,0 52,0 446,0
Berlin 3 9,3 0,0 0,0 0,0 0,0
Brandenburg 4 2719,0 346,0 597,0 36,0 0,0
Bremen 5 9,3 0,0 0,0 0,0 0,0
Hamburg 6 9,3 0,0 0,0 27,0 0,0
Hessen 7 1992,0 153,0 1109,0 14,0 302,0
Mecklenburg-Vorpommern 8 3835,0 555,0 1357,0 23,0 0,0
Niedersachsen 9 6663,0 4948,0 6369,0 150,0 0,0
Nordrhein-Westfalen 10 4927,0 1298,0 4046,0 83,0 2,0
Rheinland-Pfalz 11 1460,0 311,0 1450,0 73,0 6635,0
Saarland 12 144,0 6,0 0,0 2,0 8,0
Sachsen 13 2323,0 284,0 944,0 95,0 19,0
Sachsen-Anhalt 14 3577,0 556,0 2619,0 22,0 20,0
Schlesw ig-Holstein 15 2440,0 187,0 744,0 20,0 0,0
Thüringen 16 2254,0 105,0 610,0 24,0 20,0
Ernte 2002 (Daten in 1000t, bzw. 1000hl)