Wie man ein anpassbares Bodenkundliches Dashboard erstellt

Entwickeln Sie eine leistungsfähige webbasierte Dashboard-Anwendung, die speziell für Bodenwissenschaftler konzipiert ist. Dieses Projekt kombiniert Datenvisialisierungstechniken mit domänenspezifischer Funktionalität, um eine intuitive Plattform für die Analyse und Präsentation von Bodendaten zu schaffen. Mit anpassbaren Diagrammen, Berichten und Datenimportfunktionen rationalisiert dieses Dashboard die Arbeitsabläufe der Bodenforschung.

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Einfache Zusammenfassung

Eine anpassbare Dashboard-Anwendung, die speziell für Bodenwissenschaftler konzipiert ist und eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Visualisieren und Analysieren von Bodendaten mit interaktiven Diagrammen und Berichten bietet.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

Erstellen Sie ein benutzerfreundliches Dashboard für Bodenwissenschaftler
Stellen Sie anpassbare Datenvisualisierungswerkzeuge bereit
Ermöglichen Sie einen einfachen Datenimport und -management
Implementieren Sie eine sichere Benutzerauthentifizierung und Datenspeicherung

Zielgruppe:

Bodenwissenschaftler und -forscher
Landwirtschaftliche Organisationen und Universitäten

Schlüsselmerkmale:

Interaktive Bodendatendiagramme und -grafiken
Anpassbare Dashboard-Layouts
Datenimport aus verschiedenen Dateiformaten (CSV, Excel, etc.)
Berichterstellung und Exportfunktionalität
Benutzerprofil- und Einstellungsverwaltung
Kollaborationswerkzeuge zum Teilen von Daten und Erkenntnissen

Benutzeranforderungen:

Intuitive Schnittstelle zum Erstellen und Ändern von Visualisierungen
Möglichkeit, benutzerdefinierte Dashboard-Konfigurationen zu speichern und zu laden
Sichere Speicherung und Abruf von Bodendaten
Mobile-optimiertes Design für den Einsatz im Feld

Benutzerflüsse

Benutzerregistrierung und -anmeldung:
- Neuer Benutzer registriert sich mit E-Mail und Passwort
- Benutzer erhält Bestätigungsmail und aktiviert das Konto
- Benutzer meldet sich an, um auf das Dashboard zuzugreifen
Datenimport und Visualisierung:
- Benutzer lädt Bodendatendatei hoch
- System verarbeitet und validiert die Daten
- Benutzer wählt Visualisierungstyp (z.B. Streudiagramm, Heatmap)
- Benutzer passt die Diagrammparameter an und betrachtet das Ergebnis
Dashboard-Anpassung:
- Benutzer fügt ein neues Widget zum Dashboard hinzu
- Benutzer ordnet und skaliert Widgets
- Benutzer speichert benutzerdefinierte Dashboard-Layout
- Benutzer lädt gespeicherte Dashboard-Konfiguration

Technische Spezifikationen

Frontend:

React.js für die Erstellung der Benutzeroberfläche
Redux für das Zustandsmanagement
Chart.js oder D3.js für Datenvisualisierung
Material-UI oder Ant Design für UI-Komponenten

Backend:

Node.js mit Express.js für den API-Server
PostgreSQL für relationale Datenspeicherung
Redis für Caching und Sitzungsverwaltung

Authentifizierung:

JSON Web Tokens (JWT) für sichere Authentifizierung
bcrypt für Passworthashierung

Datenverarbeitung:

Python mit pandas für Datenmanipulation
NumPy für numerische Berechnungen

DevOps:

Docker für Containerisierung
GitLab CI/CD für kontinuierliche Integration und Bereitstellung

API-Endpunkte

POST /api/auth/register
POST /api/auth/login
GET /api/auth/logout
GET /api/user/profile
PUT /api/user/profile
POST /api/data/import
GET /api/data/datasets
POST /api/visualizations
GET /api/visualizations
PUT /api/visualizations/:id
DELETE /api/visualizations/:id
GET /api/dashboard/layouts
POST /api/dashboard/layouts
PUT /api/dashboard/layouts/:id

Datenbankschema

Benutzer-Tabelle:

id (PK)
email
password_hash
name
created_at
updated_at

Datensätze-Tabelle:

id (PK)
user_id (FK zu Benutzer)
name
file_path
created_at
updated_at

Visualisierungen-Tabelle:

id (PK)
user_id (FK zu Benutzer)
dataset_id (FK zu Datensätze)
type
config (JSON)
created_at
updated_at

Dashboard-Layouts-Tabelle:

id (PK)
user_id (FK zu Benutzer)
name
layout (JSON)
created_at
updated_at

Dateistruktur

/src
  /components
    /Auth
    /Dashboard
    /DataImport
    /Visualizations
  /pages
    Home.js
    Login.js
    Register.js
    Dashboard.js
    Profile.js
  /api
    auth.js
    data.js
    visualizations.js
    dashboard.js
  /utils
    dataProcessing.js
    chartHelpers.js
  /styles
    global.css
    components.css
  /redux
    /actions
    /reducers
    store.js
/public
  /assets
    images/
    fonts/
/server
  /routes
  /controllers
  /models
  /middleware
  /config
/tests
  /unit
  /integration
README.md
package.json
.gitignore
Dockerfile
docker-compose.yml

Implementierungsplan

Projektvorbereitung (1-2 Tage)
- Initialisieren Sie die React-App und den Node.js-Server
- Richten Sie die Projektstruktur und Versionskontrolle ein
Authentifizierungssystem (3-4 Tage)
- Implementieren Sie die Benutzerregistrierung und -anmeldung
- Richten Sie die JWT-Authentifizierung ein
- Erstellen Sie die Benutzerprofilverwaltung
Datenverwaltung (5-7 Tage)
- Entwickeln Sie die Datenimportfunktionalität
- Erstellen Sie Datenbankschemas und -modelle
- Implementieren Sie Datenvalidierung und -verarbeitung
Visualisierungskomponenten (7-10 Tage)
- Bauen Sie wiederverwendbare Diagrammkomponenten auf
- Implementieren Sie Anpassungsoptionen für Visualisierungen
- Erstellen Sie die Datenbindung zwischen Diagrammen und Datensätzen
Dashboard-Funktionalität (5-7 Tage)
- Entwickeln Sie das Dashboard-Layoutsystem
- Implementieren Sie Drag-and-Drop-Widget-Platzierung
- Erstellen Sie Speichern/Laden-Funktionalität für Dashboard-Konfigurationen
API-Integration (3-5 Tage)
- Entwickeln Sie RESTful-API-Endpunkte
- Integrieren Sie das Frontend mit den Backend-Diensten
- Implementieren Sie Fehlerbehandlung und Datenvalidierung
Testen und Qualitätssicherung (5-7 Tage)
- Schreiben Sie Unittests für kritische Komponenten
- Führen Sie Integrationstests durch
- Führen Sie Abnahmetests mit Benutzern durch
Bereitstellung und Dokumentation (3-4 Tage)
- Richten Sie die Bereitstellungspipeline ein
- Erstellen Sie Benutzer- und Entwicklerdokumentation
- Führen Sie abschließende Tests in der Produktionsumgebung durch

Bereitstellungsstrategie

Containerisierung:
- Verpacken Sie die Anwendung mit Docker
- Erstellen Sie separate Container für Frontend, Backend und Datenbank
Cloud-Hosting:
- Stellen Sie die Anwendung bei einem Cloud-Anbieter (z.B. AWS, Google Cloud oder DigitalOcean) bereit
- Verwenden Sie einen verwalteten Kubernetes-Service für die Orchestrierung
Datenbank:
- Verwenden Sie einen verwalteten PostgreSQL-Service für Skalierbarkeit und Backups
Caching und Leistung:
- Implementieren Sie Redis für Caching und Sitzungsverwaltung
- Richten Sie ein CDN für statische Assets ein
CI/CD:
- Nutzen Sie GitLab CI/CD für automatisiertes Testen und Bereitstellen
- Implementieren Sie Blue-Green-Bereitstellung für Ausfallsicherheit
Überwachung und Protokollierung:
- Richten Sie Anwendungsleistungsüberwachung ein (z.B. New Relic)
- Implementieren Sie zentralisierte Protokollierung (z.B. ELK-Stack)
Backups und Notfallwiederherstellung:
- Planen Sie regelmäßige Datenbankbackups
- Implementieren Sie einen Notfallwiederherstellungsplan mit mehreren Regionen

Designbegründung

Der Technologie-Stack und die Architektur wurden gewählt, um eine skalierbare, wartbare und leistungsfähige Anwendung zu schaffen, die auf Bodenwissenschaftler zugeschnitten ist. React und Node.js bieten eine robuste Grundlage für den Aufbau interaktiver Benutzeroberflächen und effizienter Backend-Dienste. PostgreSQL bietet eine starke Datenintegrität und komplexe Abfragefähigkeiten, die für das wissenschaftliche Datenmanagement unerlässlich sind. Die modulare Dateistruktur und der Einsatz von Containern erleichtern den Entwicklungs-, Test- und Bereitstellungsprozess. Der Fokus auf Anpassungsfähigkeit und Datenvisualisierung adressiert die spezifischen Bedürfnisse der Zielgruppe, während der Schwerpunkt auf Sicherheit und Skalierbarkeit sicherstellt, dass die Anwendung mit den Benutzeranforderungen wachsen kann.