Wie man ein dynamisches geologisches Datendashboard erstellt

Einfache Zusammenfassung

Ein anpassbares Dashboard für Geologen, das die Datenvisualisierung und -analyse vereinfacht und die Produktivität und Entscheidungsfindung in der geologischen Forschung und Exploration verbessert.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

• Entwicklung eines benutzerfreundlichen, anpassbaren Dashboards für Geologen
• Bereitstellung von Werkzeugen zur Visualisierung und Analyse geologischer Daten
• Ermöglichung effizienter Datenverwaltung und Berichterstellung
• Sicherstellung von Skalierbarkeit und Sicherheit

Zielgruppe:

• Professionelle Geologen
• Geologische Forscher
• Bergbau- und Explorationsunternehmen
• Umweltbehörden

Schlüsselmerkmale:

1. Anpassbare Widgets für verschiedene Datentypen (z.B. stratigraphische Säulen, seismische Daten, geochemische Analysen)
2. Interaktive Karten mit Layering-Funktionen
3. Import/Export-Funktionalität für Daten
4. Zusammenarbeitswerkzeuge für Teamprojekte
5. Berichterstellung und -export
6. Benutzerauthentifizierung und Datensicherheitsmaßnahmen

Anforderungen der Nutzer:

• Intuitive Oberfläche für einfache Anpassung
• Schnelles Laden und reaktionsschnelles Design
• Kompatibilität mit gängigen geologischen Datenformaten
• Möglichkeit zum Speichern und Teilen von Dashboard-Konfigurationen
• Mobile Nutzung für den Einsatz im Feld

Benutzerflüsse

1. Dashboard-Anpassung:

   • Benutzer meldet sich an
   • Wählt die Option "Dashboard anpassen"
   • Wählt Widgets aus den verfügbaren Optionen aus
   • Ordnet Widgets auf dem Dashboard an
   • Speichert die benutzerdefinierte Anordnung

2. Datenanalyse:

   • Benutzer lädt einen geologischen Datensatz hoch
   • Wählt das passende Visualisierungswidget aus
   • Konfiguriert die Parameter für die Analyse
   • Interagiert mit der Visualisierung, um die Daten zu erforschen
   • Exportiert die Ergebnisse oder erstellt einen Bericht

3. Zusammenarbeit:

   • Benutzer erstellt ein neues Projekt
   • Lädt Teammitglieder ein
   • Teilt spezifische Dashboard-Ansichten
   • Teammitglieder kommentieren und annotieren Daten
   • Projektleiter erstellt den Abschlussbericht

Technische Spezifikationen

• Frontend: React mit D3.js für fortgeschrittene Visualisierungen
• Backend: Node.js mit Express
• Datenbank: PostgreSQL für strukturierte Daten, MongoDB für unstrukturierte Daten
• Authentifizierung: JWT (JSON Web Tokens)
• APIs: RESTful-API-Design
• Datenverarbeitung: Python mit Bibliotheken wie NumPy und Pandas
• Bereitstellung: Docker-Container auf AWS oder Azure
• Versionskontrolle: Git mit GitHub
• Tests: Jest für Unit-Tests, Cypress für End-to-End-Tests

API-Endpunkte

• /api/auth/register
• /api/auth/login
• /api/dashboard/config
• /api/data/upload
• /api/data/analyze
• /api/projects
• /api/reports
• /api/users

Datenbankschema

Benutzer:

• id (PK)
• Benutzername
• E-Mail
• Passwort-Hash
• Erstellt am
• Letzter Login

Projekte:

• id (PK)
• Name
• Beschreibung
• Besitzer-ID (FK zu Benutzer)
• Erstellt am
• Aktualisiert am

Dashboards:

• id (PK)
• Projekt-ID (FK zu Projekte)
• config_json
• Erstellt am
• Aktualisiert am

Datensätze:

• id (PK)
• Projekt-ID (FK zu Projekte)
• Name
• Dateipfad
• Typ
• Hochgeladen am

Dateistruktur

Implementierungsplan

1. Projekteinrichtung (1 Woche)

   • Repository und Projektstruktur initialisieren
   • Entwicklungsumgebung und Tools einrichten

2. Backend-Entwicklung (3 Wochen)

   • Authentifizierungssystem implementieren
   • API-Endpunkte erstellen
   • Datenbank und Schemas einrichten

3. Frontend-Entwicklung (4 Wochen)

   • Hauptdashboard-Oberfläche entwickeln
   • Datenvisualisierungskomponenten erstellen
   • Benutzerinteraktion und Anpassungsfunktionen implementieren

4. Datenverarbeitung (2 Wochen)

   • Import/Export-Funktionalität für Daten entwickeln
   • Datenanalysealgorithmen implementieren

5. Integration und Test (2 Wochen)

   • Frontend und Backend verbinden
   • Unit- und Integrationstests durchführen

6. Sicherheit und Optimierung (1 Woche)

   • Sicherheitsstandards umsetzen
   • Leistung optimieren

7. Dokumentation und Bereitstellung (1 Woche)

   • Benutzer- und technische Dokumentation erstellen
   • Bereitstellungs-Pipeline einrichten

8. Beta-Test und Verfeinerung (2 Wochen)

   • Beta-Tests mit Geologen durchführen
   • Funktionen basierend auf Feedback verfeinern

Bereitstellungsstrategie

1. CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions einrichten
2. Anwendung in Docker-Containern verpacken
3. Auf AWS Elastic Beanstalk bereitstellen für Skalierbarkeit
4. Amazon RDS für PostgreSQL-Datenbank nutzen
5. AWS S3 für Datenspeicherung einsetzen
6. CloudFront für Content-Delivery konfigurieren
7. AWS CloudWatch für Monitoring und Protokollierung einrichten
8. Regelmäßige Sicherungen und Disaster-Recovery-Plan umsetzen
9. AWS WAF für zusätzliche Sicherheit verwenden

Designbegründung

Die Entwurfsentscheidungen für dieses Projekt legen den Schwerpunkt auf Flexibilität, Leistung und Benutzerfreundlichkeit für Geologen. React wurde aufgrund seiner komponentenbasierten Architektur gewählt, die eine modulare Entwicklung komplexer Visualisierungen ermöglicht. Node.js bietet ein schnelles, skalierbares Backend. Die Kombination aus PostgreSQL und MongoDB bietet Flexibilität bei der Handhabung sowohl strukturierter als auch unstrukturierter geologischer Daten. D3.js ermöglicht die Erstellung von benutzerdefinierten, interaktiven Visualisierungen, die für die geologische Datenanalyse entscheidend sind. Die modulare Dateistruktur und der Einsatz von Docker-Containern gewährleisten Skalierbarkeit und einfache Bereitstellung. Sicherheitsmaßnahmen wie die JWT-Authentifizierung und AWS WAF schützen die sensiblen geologischen Daten. Insgesamt unterstützt diese Architektur die Erstellung eines leistungsfähigen, anpassbaren Dashboards, das sich an die Bedürfnisse von Geologen anpassen kann.