Exploration von Sensordaten

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Ausgangssituation

  • Automobilhersteller nutzt Crowd-Sourcing, um Sensordaten aus Erprobungsfahrten zu protokollieren
  • Viele hundert Millionen Datensätze stehen bereit
  • Datensätze können von den Ingenieuren nicht direkt interpretiert werden

Praxisbeispiel_Sensordaten

Ziele

  • Interaktive Exploration der Daten
  • Zeitliche, räumliche und inhaltliche Selektion zum Drill-Down
  • Daten sollen genutzt werden, um den Einfluss verschiedener Faktoren auf das Verhalten von Fahrer und Fahrzeug zu verstehen
  • Datenexploration soll Grundlage bilden, um Dienste wie Assistenzsysteme weiterzuentwickeln

Vorgehensweise

  • Anforderungsanalyse zusammen mit Fachabteilungen
  • Erkenntnis, dass vorhandene Tools die Anforderungen nicht erfüllen können, führt zur Individualentwicklung
  • Apache Solr als Backend-Komponente ermöglicht sehr schnelle Zugriffe nach Georegion, Zeiten und Sensordaten
  • Frontend-Komponente: Kartendarstellung mit Leaflet (OSM), Visualisierungen und Statistiken mit D3.js, Angular JS als Applikationsframework

Ergebnisse

  • Intuitiv nutzbare interaktive Anwendung zur Datenexploration
  • Durch den Einsatz skalierbarer Open Source Technologien bleibt Echtzeitfähigkeit auch bei stark wachsenden Datenmengen gewährleistet
  • Forscher können Muster visuell erkennen sowie Zusammenhänge und Muster komfortabel untersuchen

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