Climate Accessibility
Type : api
Organisation : Axionable
Thème : environment_and_energy
Mots-clés : climat,data-engineer,data-science,hackathon-meteo,ingenieur,opendata

### Problématique et proposition de valeur
Comment faciliter le quotidien des experts métiers en réduisant leurs efforts sur la collecte (différents fournisseurs de données et modèles climatiques) et la transformation de données climatiques (formats hétérogènes) pour qu'ils puissent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée ?

Pour cela, nous proposons une application web grand public permettant de récupérer des données nettoyées et formatées en quelques actions.

### Solution
Projet Python contenant les différentes routines ETL, suivi d'un prototype Streamlit pour des fins de démonstration. 

La solution est composée de 3 grandes fonctionnalités :
- **DOWNLOADER** :
    - Création d'un catalogue de données (sources / modèles climatiques)
    - Application de filtres : indicateurs/variables, temporels, spatiaux
- **TRANSFORMER** :
    - Fusionner les différentes sources des données : projections DRIAS et modèle SIM
    - Réaliser le changement d'échelle : passer du maillage SAFRAN au découpage communal
- **EXPORTER** :
    - (à faire) Sauvegarder la donnée, dans les formats disponibles : tabulaire (CSV, Excel), GRIB et netCDF
    - (à faire) Mettre à jour une base des données : postgreSQL (nécessaire pour de systèmes SIG)

### Impact envisagé
Cette solution est pensée pour des équipes de Data Scientists et Data Analysts voulant travailler sur des données climatiques. Cet outil permettrait d'optimiser la préparation des environnements de travail.

### Code source du projet

https://github.com/Axionable/hackathon-donnees-ouvertes-MF__acces-a-la-donnee