Fallstudie

Standortbezogener Datenvisualisierungsdienst

Wir unterstützen einen Geodaten-Visualisierungsdienst bei der Neuerstellung als effizientes und umfassendes Instrument der Georaumanalyse

Hauptmerkmale

  • Hochladen, Speichern und Verfeinern von benutzerdefinierten Datensätzen

    Hochladen, Speichern und Verfeinern von benutzerdefinierten Datensätzen

  • Visualisieren benutzerdefinierter ortsbezogener Datensätze auf Karten

    Visualisieren benutzerdefinierter ortsbezogener Datensätze auf Karten

  • Einblicke aus verschiedenen Visualisierungen erhalten

    Einblicke aus verschiedenen Visualisierungen erhalten

Branche:
Standortbezogene Dienste (LBS)
Hauptsitz:
Amsterdam, Niederlande
Markt:
Global
Teamgröße:
4 Mitglieder
Zusammenarbeit:
Seit März 2018
Technologien

Angular 4 / Node.JS / PostgreSQL / Preact / Python / Redshift / WebGL

Über den Kunden

Als Technologieunternehmen, das innovative Kartierungsdatendienste und -lösungen anbietet, ist unser Kunde unter den Top 10 der weltweit führenden Anbieter von standortbezogenen Diensten gelistet. Das Produktportfolio umfasst mehrschichtige HD-Karten, Geodatenvisualisierung, integrierte In-Dash-Navigationssysteme für globale Automarken, Ortungsdienste für Unternehmen und Kommunen sowie ein kollaboratives Ökosystem, das auf Echtzeit-Lokalisierung basiert.

Durch die Digitalisierung der Realität strebt unser Kunde danach, eine sicherere und komfortablere Zukunft für uns alle zu gestalten – Fahrer, die auf unbekannten Nebenstraßen unterwegs sind, Touristen, die versuchen, die Pariser U-Bahn-Karte zu entschlüsseln, oder Verkehrsunfallmanager, die einen Unfallreaktionsplan durchführen.
Standortbezogener Datenvisualisierungsdienst

Unser Kunde kam mit einer Herausforderung

Heutzutage wird der Begriff Location Intelligence verwendet, um geografisch zusammenhängende Daten als Grundlage für aufschlussreiche Entscheidungen zu beschreiben, die für nahezu jede Unternehmenssparte anwendbar sind. Unser Kunde bietet eine fortschrittliche Mapping-Plattform, die intelligente standortbezogene Dienste wie Karten, Geokodierung, Verkehr, Routenplanung, Sehenswürdigkeiten und interaktive Kartendatenvisualisierung bereitstellt. Das Unternehmen verbessert ständig seine Plattform als Ganzes und seine Dienstleistungen.

Seit 2015 ist Intellias an diesem Verbesserungsprozess in einer Reihe von Arbeitsabläufen beteiligt, darunter Verkehrsinformationen, Daten des öffentlichen Personennahverkehrs, Rendering, Indoor-Karten und Geodatenvisualisierung. Unser Kunde wollte seine Legacy-Visualisierungskomponente neu aufbauen. Zu seinen Zielen gehörten die Steigerung der Leistung, der Anwendbarkeit und der Erweiterbarkeit sowie die Erweiterung mit neuen Funktionen.

Intellias lieferte den standortbezogenen Datenvisualisierungsdienst

Seit März 2018 beteiligt sich Intellias an der Entwicklung eines API-Toolkits zum Aufbau einer komplexen Kartendatenvisualisierung von standortbezogenen Datensätzen auf Karten, um die räumliche Analyse zu erleichtern.

Zunächst richtete Intellias ein Softwareentwicklerteam ein, welches das in Berlin ansässige Entwicklungsteam unseres Kunden erweiterte. Während der Migration des Berliner Teams in andere Geschäftseinheiten erwarben die Entwickler von Intellias schrittweise Projektwissen über die Kartendatenvisualisierung von ihnen. Letztendlich dauerte es etwa zwei Monate, bis wir von einer Erweiterung zu einem dedizierten Entwicklungsteam nach der agilen Kanban-Methodik gewachsen sind.

Die ersten Schwierigkeiten, die wir bewältigt haben, betrafen die IT-Infrastruktur des Kunden, die nicht auf Mainstream-Technologien wie Docker für die Build-Umgebung oder Kubernetes für die Container-Orchestrierung basiert. Obwohl die Infrastruktur auf Amazon Web Services basierte, ließen Puppet und einige ihrer proprietären Tools (einschließlich ihrer eigenen Konfigurationsanwendung) wenig Raum für eine schnelle Einsatzoptimierung. Die Entwickler von Intellias verbrachten viel Zeit damit, Abhängigkeiten zu untersuchen und zu untersuchen, wie diese Tools zusammenwirken. Infolgedessen verbesserte unser Team den Time-to-Market-Wert für die Geodatenvisualisierung, indem es die Bereitstellungs- und Produktionsvalidierungsprozesse von 1,5 bis 2 Stunden auf durchschnittlich nur 25 bis 40 Minuten optimierte.

Die Bewältigung aktueller Probleme der Bestandskunden unseres Kunden ist eine weitere Aufgabe des Intellias-Teams. Einer der Kunden unseres Kunden, ein Technologieunternehmen, das geobasierte Datendienste für Werbetreibende anbietet, hatte Probleme mit der Speicherleistung unseres Kunden. Basierend auf AWS Redshift arbeitete die Datenbank hervorragend mit seltenen großen Anfragen, blieb aber bei der Ausführung mehrerer kleinerer Anfragen zurück. Unsere Aufgabe war es, einen Wirksamkeitsnachweis zu entwickeln, der den Durchsatz von AWS Redshift und AWS RDS PostgreSQL für mehrere kleine Abfragen vergleicht. Unsere Schlussfolgerungen veranlassten unsere Kunden, ihre Produktanlagestrategie zu überdenken. Es wurde deutlich, dass die Zielgruppe ihrer Produkte vom Großunternehmen über kleine Unternehmen bis hin zu einzelnen Verbrauchern erweitert werden könnte.

Um einige spezifische Funktionen zu implementieren, musste das Intellias-Team für die Geodatenvisualisierung nach nicht standardisierten technischen Lösungen suchen. Insbesondere haben unsere Frontendentwickler einen Mechanismus zur Visualisierung hexagonaler Heatmaps implementiert. Dazu haben wir eine Abfrage zur Ableitung einer Gruppe von Punkten auf einer Ebene zusammengestellt, die durch das nächste Sechseck in einem Gitter begrenzt ist. Die Abfrage wurde mit einer internen domänenspezifischen Sprache (DSL) geschrieben, die bestimmte Einschränkungen hatte – zum Beispiel war sie Turing unvollständig. Unsere Entwickler haben ein paar ungewöhnliche Techniken angewandt, um die DSL-Beschränkungen zu überwinden.

Unsere Softwareentwickler beschäftigen sich auch mit der Hilbert-Kurvenoptimierung. Dabei wird ein zweidimensionales Koordinatensystem in ein eindimensionales System umgewandelt. Der Ansatz minimiert den Berechnungsaufwand durch die Vorverarbeitung der Daten.

Gemeinsam erzielten wir großartige Ergebnisse

Die Partnerschaft mit Intellias hat es unserem Kunden ermöglicht, neue Geschäftsmöglichkeiten für seinen standortbezogenen Kartenvisualisierungsservice zu erkennen. Infolgedessen erwägt unser Kunde einige wenige Anlagemöglichkeiten. Das Intellias-Team half unserem Kunden, die Datenvisualisierung mit Standortdaten zu nutzen.

Sie wollen bessere Integrationsmöglichkeiten bieten, damit ihr Service von anderen bestehenden und zukünftigen Produkten wiederverwendet werden kann. Darüber hinaus plant unser Kunde, seinen Dienst zur Visualisierung von Standortdaten so umzugestalten, dass kleine Unternehmen und einzelne Verbraucher ihn effizient nutzen können.

Die Lösung, an deren Entwicklung Intellias beteiligt ist, ermöglicht:

  • Sicheres Hochladen, Speichern und Visualisieren von standortbezogenen Kundendaten über schnelle Web Maps
  • Transformation, Aggregation und Filterung von Kundendaten auf der Serverseite (bei großen Volumina) oder auf der Client-Seite (bei kleinen Volumina)
  • Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse durch Smart Map Datenvisualisierungsstile (statische und dynamische Marker, Heat Maps, Rasterkarten und mehr)
  • Extraktion von Breiten- und Längengraden aus Straßennamen und Postleitzahlen aufgrund erweiterter Geokodierungsmöglichkeiten

Danke für Ihre Nachricht.
Wir melden uns in Kürze bei Ihnen.