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Infra- und
Datenstrukturen erleben
Flexible 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./09.05.2015 Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Gleisverwerfung
Big Data: sichtbar gemacht 
Mustererkennung mit menschlichem Gehirn
#dbhackathon | Die Vier M | Berlin, 08./09.05.2015
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!
#dbhackathon | Die Vier M | Berlin, 08./09.05.2015
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
#dbhackathon | Die Vier M | Berlin, 08./09.05.2015
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
#dbhackathon | Die Vier M | Berlin, 08./09.05.2015
Vielen Dank für die
Aufmerksamkeit!
Fragen, Anregungen? Mail an michael.siebert2k@gmail.com !
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DB Infrastructure Challenge - Team 4M

  • 1. Infra- und Datenstrukturen erleben Flexible Mustererkennung in integrierten Netzwelten #dbhackathon | Die Vier M | Berlin, 08./09.05.2015
  • 2. Beispiel: Gleislagefehler, wo kommen sie her? #dbhackathon | Die Vier M | Berlin, 08./09.05.2015 Quelle: http://de.wikipedia.org/wiki/Gleisverwerfung
  • 3. Big Data: sichtbar gemacht  Mustererkennung mit menschlichem Gehirn #dbhackathon | Die Vier M | Berlin, 08./09.05.2015 Quelle: http://commons.wikimedia.org/wiki/Fractal
  • 4. 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! #dbhackathon | Die Vier M | Berlin, 08./09.05.2015
  • 5. 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 #dbhackathon | Die Vier M | Berlin, 08./09.05.2015
  • 6. 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 #dbhackathon | Die Vier M | Berlin, 08./09.05.2015
  • 7. Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Fragen, Anregungen? Mail an michael.siebert2k@gmail.com ! #dbhackathon | Die Vier M | Berlin, 08./09.05.2015