Das Briefing

Argus ist ein Produkt der Unternehmensgruppe, zu der Marketing MIX gehört. Dieser Case beschreibt also unsere eigene Arbeit. Daten zur öffentlichen Förderung sind in Kanada offen, aber auf getrennte Datensätze verteilt: Bundesaufträge, Zuschüsse und Beiträge des Bundes, Aufträge und Zuschüsse einer Provinz, Steuerberichte gemeinnütziger Organisationen und das Lobbyregister. Jeder Datensatz verwendet für dieselben Organisationen eigene Namen und Formate. Wer sehen will, wo ein Empfänger in mehreren Strömen auftaucht oder wo Geld im Kreis fließt, muss diese Dateien zuerst von Hand verknüpfen.

Das Briefing war ein Arbeitsplatz, der das Verknüpfen und eine erste Runde Musterprüfungen übernimmt, ordnet, was die Aufmerksamkeit eines Menschen verdient, und jedes Signal an die Quelldaten bindet, mit dem klaren Hinweis, dass ein Signal ein Grund zum Hinsehen ist und mehr nicht.

Was wir gebaut haben

Die Methode

Argus lädt Aufträge, Zuschüsse, Berichte gemeinnütziger Organisationen und Lobbyeinträge in PostgreSQL, gleicht Einträge über die Datensätze hinweg ab und führt eine Reihe von Prüfungen aus. Jede Prüfung ist ein eigener Bereich des Arbeitsplatzes:

  • Konzentration: Ministerien und Behörden, bei denen ein einzelner Anbieter einen dominanten Anteil erhält.
  • Direktvergabe: Aufträge ohne Wettbewerb und Muster wiederholter Vertragsänderungen.
  • Förderschleifen: Kreisläufe zwischen gemeinnützigen Organisationen und anderen Einrichtungen, gefunden per Graphanalyse.
  • Mehrfachförderung: Einrichtungen, die gleichzeitig Geld aus zwei oder mehr Programmen erhalten, etwa Direktvergaben, Aufträge und Zuschüsse der Provinz und Zuschüsse des Bundes.
  • Wachstum: Veränderungen der Förderung von Jahr zu Jahr nach Behörde, bei denen ein großer Sprung oder Einbruch auf ein neues Programm, Notfallausgaben oder ein prüfwürdiges Muster hindeuten kann.

Die Ergebnisse fließen in einen Prüfwert für jede Einrichtung. Werte ab 90 gelten als kritisch, Werte von 75 bis 89 als hohe Priorität. Jeder Hinweis in der Liste nennt sein Hauptsignal in einfachen Worten, etwa den Anteil an den Ausgaben einer Behörde oder die Zahl der Förderströme, in denen die Einrichtung vorkommt, und öffnet eine Seite zur Einrichtung mit den Belegen.

Der Arbeitsplatz

Argus ist eine Next.js-15-Anwendung in TypeScript mit Tailwind, mit API-Routen für Dashboard, Hinweise, jede Art von Prüfung, Suche, Exporte und eine Assistenten-Ansicht. Sie liest eine Live-Datenbank über materialisierte Sichten und kann auf einen gespeicherten Snapshot zurückgreifen, damit die Oberfläche auch ohne Datenbank funktioniert. Das Dashboard zeigt die Verteilung der Werte, die Förderströme, die Anbieterkonzentration, eine Beobachtung der Direktvergaben, Förderschleifen und die wichtigsten Hinweise. Der Daten-Explorer führt Live-Abfragen über rund 1,5 Millionen Zeilen aus, die Suche findet jede Einrichtung, und Exporte nehmen eine Auswahl zur Weiterarbeit mit.

Die Methodik-Seite

Ein Werkzeug, das benannte Empfänger in eine Rangfolge bringt, muss klar sagen, was seine Werte bedeuten. Die Methodik-Seite beschreibt die Plattform in drei Verben (entdecken, analysieren, prüfen), nennt die Datenquellen und die Pipeline und formuliert die Regel, die sich durch das ganze Produkt zieht: Argus liefert geordnete Prüfhinweise, klare Erklärungen und belegte Spuren zur Quelle, und es beschuldigt niemanden. Derselbe Hinweis steht im Dashboard unter der Liste der Hinweise.

Wo das Projekt heute steht

Am 8. November 2026 ist der Arbeitsplatz unter forensi.ca auf Englisch erreichbar, mit 10 Adressen in der Sitemap: Dashboard, Methodik, Explorer, Suche, Förderschleifen, Direktvergabe, Konzentration, Wachstum, Mehrfachförderung und Hinweise. Die Arbeit am Code lief von April bis Oktober 2026.

Verwandte Leistungen

Webanwendungen für Organisationen: Unternehmenswebsites. Ein weiteres Produkt unserer Gruppe: Huginai.

Projektleitung: Marketing MIX. Produkt: Argus, der Analyse-Arbeitsplatz für öffentliche Förderung unserer Unternehmensgruppe. Jahr: 2026.