Daten verarbeiten und visualisieren
Möchten Sie größere Datenmengen sammeln, verarbeiten und daraus sinnvolle und wertvolle Informationen gewinnen?
Verwandle Daten in aussagekräftige Informationen
Daten sind allgegenwärtig. Die Menge an verfügbaren oder sammelbaren Daten ist schier unendlich. Das einfache Sammeln und Darstellen von Daten bringt per se jedoch noch keinen Mehrwert. Deshalb ist es wichtig, sich zu fragen, was denn sinn- und wertvolle Informationen sind. Sinnvolle Informationen erlauben einem Zielbenutzer fundierte Entscheidungen zu treffen oder sie lösen gezielt Aktionen aus. Es sollten also nur Daten gesammelt, aufbereitet und visualisiert werden, welche nötig sind, um für den Nutzer relevante Informationen bereitzustellen.
Sei bereit für Anpassung und Individualisierung
Anpassungs- und Individualisierungsmöglichkeiten sind an beiden Enden deiner Datenverarbeitungskette wichtig—der Beschaffungs- und der Präsentationsseite. Die Beschaffungsseite der Kette muss in der Lage sein, halbstrukturierte, unstrukturierte, spärliche oder unvollständige Daten mit uneinheitlichen oder sich verändernden Dateiformaten und -modellen zu verarbeiten. Die Präsentationsseite der Kette muss unterschiedliche Informationsbedürfnisse unterstützen. Dies gilt für APIs und Benutzeroberflächen. APIs sollten individuelle Abfragen und Query-Parameter unterstützen. Benutzeroberflächen sollten auf die spezifischen Bedürfnisse jeder Benutzergruppe zugeschnitten sein und nur das anzeigen, was für einen Benutzer relevant ist.
Entkopple die Datenbeschaffung von der Datenpräsentation
Der Rhythmus und die Menge der Ereignisse, die Daten entweder erzeugen oder lesen, variiert normalerweise stark auf den beiden Seiten der Datenverarbeitungskette. Deshalb werden mindestens zwei entkoppelte Systeme—so genannte Microservices—benötigt. Eines, das die Datenbeschaffung abdeckt, und eines, das die Datenpräsentation übernimmt. Für die Beschaffung können Daten in einer konstanten Frequenz, in automatischen oder manuellen Chargen oder bei Ereignissen, die z.B. durch Benutzeraktivitäten ausgelöst werden, erzeugt werden. Auf der Präsentationsseite können Informationen ständig, auf Anfrage oder nur dann angezeigt werden, wenn sie wichtig sind—zum Beispiel als Push-Benachrichtigung oder Alarm, wenn etwas schief läuft. Die Menge der Datenquellen kann sich auch von der Menge der Konsumenten unterscheiden. Wenige Quellen können hunderttausende von Konsumenten versorgen, oder umgekehrt.
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Daten Visualisierung
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Für ihr neues Produkt, ein tragbares System zur Messung und Interpretation von Gehirnaktivität aus dem Hörkanal, will IDUN Technologies eine skalierbare, sichere und vielseitig einsetzbare Cloud Data Processing Pipeline realisieren. EMBRIO.tech entwickelt schnell und effizient die minimal notwendigen Funktionalitäten, aber so, dass die Lösung zukünftig ausgebaut und vor allem sicher und skalierbar betrieben werden kann. Innerhalb von wenigen Wochen wird eine Event-basierte Data Processing pipeline basierend auf state-of-the-art Technologie und Cloud Services realisiert, die es erlaubt erste Kundenanwendungen umzusetzen.
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