Datahentning og scraping
Scraper henter adresser, koordinater og basisinfo fra relevante datakilder og samler dem i et struktureret råt datasæt klar til AI-behandling.
Indlæser... <p>thirdwave.dk ejer data på hundredvis af specialkaffebarerer i Danmark. Problemet var ikke mangel på data - det var, at dataet sad låst i en tabel. Vi byggede et interaktivt kort til hjemmesiden, der gør de 219 kortlagte cafeer søgbare, filtrerbare og levende - drevet af kundens egne live API-endpoints og en redaktionel pipeline med AI-udkast og menneskelig godkendelse.<>
Kort svar
Et levende datakort er en webkomponent, der henter og viser data direkte fra kundens egne API-endpoints - ikke en statisk liste eller et generisk kortudsnit. Vi byggede CoffeeMap til thirdwave.dk med 219 verificerede cafeer, koordinater, scoring og profillinks, drevet af en AI-assisteret redaktionel pipeline med menneskelig godkendelse i hvert trin.
CoffeeMap
thirdwave.dk er en platform for specialkaffekulturen i Danmark. Redaktionen havde over tid opbygget et datasæt med hundredvis af cafeer - navne, adresser, beskrivelser, åbningstider og vurderinger. Dataet var ægte og velvedligeholdt, men det var præsenteret som en simpel liste der ikke viste geografisk fordeling og ikke hjalp brugeren med at finde den nærmeste café med høj kvalitet.
Vi byggede CoffeeMap-komponenten som et selvstændigt datakort, der henter direkte fra api.thirdwave.dk. Kortet er en custom interaktiv komponent med zoombare bykort, filtrerbare filter-chips, en Top-10 leaderboard og beregnede Coffee Awards. Brugeren kan zoome ind på et af de 11 byklustre og se cafeer plottet på illustrerede bykort med bygninger, veje og vand fra OpenStreetMap.
Pipelinen bag kortet er en AI-assisteret redaktionsworkflow med tre veldefinerede trin: cafe-scraper.js henter rådata, Claude Opus 4.7 skriver redaktionelle udkast med confidence-score, og redaktøren godkender eller afviser hvert enkelt udkast. Ingen information går live, før et menneske har taget stilling.
CoffeeMap-komponenten arver sit visuelle udtryk fra thirdwave.dk's aktive tema via CSS-variabler, og indholdet er redigerbart direkte på siden via inline redigeringssystem. Den samme arkitektur og pipeline kan genbruges til en anden branche med et nyt datasæt og et nyt brandtema.
Live eksempel
219 kortlagte cafeer i 11 zoombare byklynger - med en redaktionel AI-pipeline bagved.
Den samme komponentarkitektur, pipeline og CMS-integration kan genbruges med et nyt datasæt og et nyt brandtema til enhver branche med strukturerede stedsdata.
Scraper henter adresser, koordinater og basisinfo fra relevante datakilder og samler dem i et struktureret råt datasæt klar til AI-behandling.
Sprogmodellen skriver redaktionelle udkast til hvert sted med fremhævede egenskaber og en confidence-score, der viser, hvor sikker modellen er på sine udledninger.
Ingen information publiceres, før redaktøren aktivt godkender via godkendelseskøen. Fuld redaktionel kontrol - ikke black-box automatisering.
Zoombare bykort med bygninger, veje og vand fra OpenStreetMap. Brugeren vælger by via filter-chips og kortet centrerer automatisk på det valgte kluster.
Top-10 leaderboard og kategoribaserede Awards beregnes automatisk og opdateres, når godkendte reviews øger en entitets samlede score.
Komponenten arver farver og typografi fra temaets CSS-variabler og opdaterer sig automatisk, når temaet skifter. Selvredigerbar uden kode.
Kvalitetsrating og anmeldelsesdata i et kortbaseret format - tilpasset restaurantsektorens brugerrejse og datasæt.
Åbningstider, serviceoversigt og kædemarkering på et interaktivt kort - drevet af kædens egne verificerede stedsdata.
Sæsonbaseret kortdata med aktivitetsinfo og bookingslinks - velegnet til DMO'er og oplevelsesudbydere med strukturerede datasæt.
Start med en gratis AI-analyse af dit datasæt. Vi vurderer kompleksiteten, estimerer pipelineomfanget og skitserer en teknisk løsning - uden forpligtelse.