Comment construire un tableau de bord de données géologiques dynamique

Créez un tableau de bord puissant et personnalisable conçu pour les géologues. Ce projet combine des techniques de visualisation de données de pointe avec l'expertise géologique, permettant aux utilisateurs d'analyser et d'interpréter facilement des ensembles de données géologiques complexes. Parfait pour les chercheurs, les explorateurs et les professionnels de l'industrie qui cherchent à améliorer leur flux de travail et à acquérir des informations plus approfondies.

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Résumé Simple

Un tableau de bord personnalisable pour les géologues qui rationalise la visualisation et l'analyse des données, améliorant ainsi la productivité et la prise de décision dans la recherche et l'exploration géologiques.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

Développer un tableau de bord convivial et personnalisable pour les géologues
Fournir des outils pour visualiser et analyser les données géologiques
Permettre une gestion et une reporting efficaces des données
Assurer la mise à l'échelle et la sécurité

Public cible :

Géologues professionnels
Chercheurs en géologie
Sociétés minières et d'exploration
Organismes environnementaux

Caractéristiques clés :

Widgets personnalisables pour différents types de données (par exemple, colonnes stratigraphiques, données sismiques, analyses géochimiques)
Cartes interactives avec des capacités de couches
Fonctionnalité d'importation/exportation de données
Outils de collaboration pour les projets d'équipe
Génération et exportation de rapports
Authentification des utilisateurs et mesures de sécurité des données

Flux Utilisateur

Personnalisation du tableau de bord :
- L'utilisateur se connecte
- Sélectionne l'option "Personnaliser le tableau de bord"
- Choisit les widgets parmi les options disponibles
- Arrange les widgets sur le tableau de bord
- Enregistre la mise en page personnalisée
Analyse des données :
- L'utilisateur télécharge un ensemble de données géologiques
- Sélectionne le widget de visualisation approprié
- Configure les paramètres pour l'analyse
- Interagit avec la visualisation pour explorer les données
- Exporte les résultats ou génère un rapport
Collaboration :
- L'utilisateur crée un nouveau projet
- Invite les membres de l'équipe
- Partage des vues de tableau de bord spécifiques
- Les membres de l'équipe commentent et annotent les données
- Le responsable du projet génère le rapport final

Spécifications Techniques

Frontend : React avec D3.js pour des visualisations avancées
Backend : Node.js avec Express
Base de données : PostgreSQL pour les données structurées, MongoDB pour les données non structurées
Authentification : JWT (JSON Web Tokens)
APIs : conception d'API RESTful
Traitement des données : Python avec des bibliothèques comme NumPy et Pandas
Déploiement : conteneurs Docker sur AWS ou Azure
Gestion de version : Git avec GitHub
Tests : Jest pour les tests unitaires, Cypress pour les tests end-to-end

Points de Terminaison API

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

Schéma de Base de Données

Utilisateurs :

id (clé primaire)
nom d'utilisateur
email
mot de passe_hash
créé_à
dernière_connexion

Projets :

id (clé primaire)
nom
description
propriétaire_id (clé étrangère vers Utilisateurs)
créé_à
mis_à_jour_à

Tableaux de bord :

id (clé primaire)
projet_id (clé étrangère vers Projets)
config_json
créé_à
mis_à_jour_à

DataSets :

id (clé primaire)
projet_id (clé étrangère vers Projets)
nom
chemin_fichier
type
téléchargé_à

Structure de Fichiers

/src
  /components
    /Dashboard
    /DataVisualizations
    /Forms
    /Navigation
  /pages
    Home.js
    Login.js
    Dashboard.js
    DataUpload.js
    Analysis.js
    Reports.js
  /api
    auth.js
    dashboard.js
    data.js
    projects.js
  /utils
    dataProcessing.js
    formatting.js
  /styles
    main.css
    dashboard.css
/public
  /assets
    /images
    /icons
/tests
  /unit
  /integration
README.md
package.json
.gitignore
Dockerfile

Plan de Mise en Œuvre

Configuration du projet (1 semaine)
- Initialiser le dépôt et la structure du projet
- Configurer l'environnement de développement et les outils
Développement backend (3 semaines)
- Mettre en œuvre le système d'authentification
- Créer les points de terminaison de l'API
- Configurer la base de données et les schémas
Développement frontend (4 semaines)
- Développer l'interface principale du tableau de bord
- Créer des composants de visualisation de données
- Mettre en œuvre les fonctionnalités d'interaction et de personnalisation de l'utilisateur
Traitement des données (2 semaines)
- Développer les fonctionnalités d'importation/exportation de données
- Mettre en œuvre des algorithmes d'analyse des données
Intégration et tests (2 semaines)
- Connecter le frontend et le backend
- Effectuer des tests unitaires et d'intégration
Sécurité et optimisation (1 semaine)
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité
- Optimiser les performances
Documentation et déploiement (1 semaine)
- Rédiger la documentation pour les utilisateurs et les aspects techniques
- Mettre en place un pipeline de déploiement
Tests bêta et raffinement (2 semaines)
- Mener des tests bêta avec des géologues
- Affiner les fonctionnalités en fonction des commentaires

Stratégie de Déploiement

Mettre en place un pipeline CI/CD à l'aide d'Actions GitHub
Utiliser Docker pour conteneuriser l'application
Déployer sur AWS Elastic Beanstalk pour la mise à l'échelle
Utiliser Amazon RDS pour la base de données PostgreSQL
Mettre en œuvre AWS S3 pour le stockage de fichiers
Configurer CloudFront pour la distribution de contenu
Configurer AWS CloudWatch pour la surveillance et la journalisation
Mettre en place un plan de sauvegarde et de reprise après sinistre régulier
Utiliser AWS WAF pour une sécurité supplémentaire

Justification de la Conception

Les décisions de conception de ce projet privilégient la flexibilité, les performances et la facilité d'utilisation pour les géologues. React a été choisi pour son architecture à base de composants, permettant un développement modulaire de visualisations complexes. Node.js fournit un backend rapide et évolutif. La combinaison de PostgreSQL et MongoDB offre une flexibilité pour gérer à la fois les données géologiques structurées et non structurées. D3.js permet de créer des visualisations personnalisées et interactives essentielles à l'analyse des données géologiques. La structure de fichiers modulaire et l'utilisation de conteneurs Docker assurent la mise à l'échelle et la facilité de déploiement. Les mesures de sécurité comme l'authentification JWT et AWS WAF protègent les données géologiques sensibles. Dans l'ensemble, cette architecture prend en charge la création d'un tableau de bord puissant et personnalisable qui peut évoluer avec les besoins des géologues.