Infra- und

Datenstrukturen erlebenFlexible Mustererkennung in integrierten Netzwelten

#dbhackathon | Die Vier M | Berlin, 08./09.05.2015

Beispiel: Gleislagefehler, wo kommen sie her?

#dbhackathon | Die Vier M | Berlin, 08./09.05.2015Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Gleisverwerfung

Big Data: sichtbar gemacht

Mustererkennung mit menschlichem Gehirn

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Quelle: http://commons.wikimedia.org/wiki/Fractal

Viele bislang ungenutzte Möglichkeiten:

räumliche & zeitliche Darstellung von Daten

Demo!

Karte mit interaktiver Handhabung, wie z.B. von Google Maps bekannt

Verschieben, Vergrößern, Anklicken für Details

Geografische Merkmale: Höhenlinien

OSM Infrastrukturdaten wie z.B. Gleise oder Brücken

Nachvollziehbarkeit räumlicher und zeitlicher Abläufe

Sofortige Veränderung der dargestellten Einflussgrößen

Hypothesen lassen sich visuell testen

Interaktion macht Spaß!

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Ergebnisse Die Datenlage

Für manche Strecken fehlen Leistungstonnen und Anzahl der Züge

Daten überlappen sich, unklare Zuordnung

Bedeutung der Spalte „In_Betrieb_ab“ (Alter=heute-Spalte) nicht klar

Abweichungen zwischen Karte und DB-Daten

Erkenntnisse

Alter: kein wesentlicher Einfluss auf Gleislagefehler

Leistungstonnen und Züge pro Tag schon eher

Summa summarum

Mehr Expertenwissen ist notwendig, um die Daten weiter auszuwerten

Interaktive grafische Darstellungen immer nötig

Beurteilung der Datenqualität

Überprüfung von menschlichen und algorithmischen Hypothesen

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Technische Eigenschaften Anwendung komplett in JavaScript

Fast komplett im Webbrowser, inkl. Datenauswertung, Client-Deployment entfällt

Moderne Webbrowser: hocheffiziente JavaScript-Verarbeitung

Dutzende von Millionen USD und EUR in Performanceverbesserung geflossen (Google, Apple, MS)

Ahead-of-Time Compiler, Geschwindigkeit kann Größenordnung von C++ oder Java erreichen

Entwickler muss natürlich effizienten Code machen: JavaScript ist nicht die Limitation

Server: 100 Zeilen Code, betriebssystemunabhängig ebenfalls JavaScript (Node.js)

keine Installation notwendig, portable Einzelordnerapplikation, optional als Dienst

Kartendaten: OpenStreetMap

Eingabeformate

CSV für Gleislagefehler und Regionalbereich Mitte, KML für Deutschlandnetz

Bisher: 50MB Daten (CSV+KML) beim Start in den Browser geladen, ca. 0,5 Sekunden

Optional: Binärdaten direkt im Browser, 200MB+ in 0.7 Sekunden (LAN vorausgesetzt)

Optional: Node.js Module für fast alle Datenbanken, Schnittstellen zu Drittsystemen

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Vielen Dank für die

Aufmerksamkeit!

Fragen, Anregungen? Mail an michael.siebert2k@gmail.com !

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