Como criar um painel de dados geológicos dinâmico

Riassunto Semplice

Um painel personalizável para geólogos que simplifica a visualização e análise de dados, melhorando a produtividade e a tomada de decisões na pesquisa e exploração geológica.

Documento dei Requisiti del Prodotto (PRD)

Objetivos:

• Desenvolver um painel personalizável e fácil de usar para geólogos
• Fornecer ferramentas para visualizar e analisar dados geológicos
• Permitir gerenciamento e relatórios eficientes de dados
• Garantir escalabilidade e segurança

Público-alvo:

• Geólogos profissionais
• Pesquisadores geológicos
• Empresas de mineração e exploração
• Agências ambientais

Recursos-chave:

1. Widgets personalizáveis para diferentes tipos de dados (por exemplo, colunas estratigráficas, dados sísmicos, análises geoquímicas)
2. Mapas interativos com recursos de camadas
3. Funcionalidade de importação/exportação de dados
4. Ferramentas de colaboração para projetos em equipe
5. Geração e exportação de relatórios
6. Autenticação de usuários e medidas de segurança de dados

Requisitos do usuário:

• Interface intuitiva para personalização fácil
• Design de carregamento rápido e responsivo
• Compatibilidade com formatos de dados geológicos comuns
• Capacidade de salvar e compartilhar configurações de painel
• Compatível com dispositivos móveis para uso em campo

Flussi Utente

1. Personalização do Painel:

   • O usuário faz login
   • Seleciona a opção "Personalizar Painel"
   • Escolhe widgets entre as opções disponíveis
   • Organiza os widgets no painel
   • Salva o layout personalizado

2. Análise de Dados:

   • O usuário carrega um conjunto de dados geológicos
   • Seleciona o widget de visualização apropriado
   • Configura os parâmetros para a análise
   • Interage com a visualização para explorar os dados
   • Exporta os resultados ou gera um relatório

3. Colaboração:

   • O usuário cria um novo projeto
   • Convida membros da equipe
   • Compartilha visualizações específicas do painel
   • Os membros da equipe comentam e anotam os dados
   • O líder do projeto gera o relatório final

Specifiche Tecniche

• Front-end: React com D3.js para visualizações avançadas
• Back-end: Node.js com Express
• Banco de Dados: PostgreSQL para dados estruturados, MongoDB para dados não estruturados
• Autenticação: JWT (JSON Web Tokens)
• APIs: Design de API RESTful
• Processamento de Dados: Python com bibliotecas como NumPy e Pandas
• Implantação: Contêineres Docker na AWS ou Azure
• Controle de Versão: Git com GitHub
• Testes: Jest para testes unitários, Cypress para testes de ponta a ponta

Endpoint API

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

Schema del Database

Usuários:

• id (PK)
• nome_de_usuário
• email
• hash_da_senha
• criado_em
• último_login

Projetos:

• id (PK)
• nome
• descrição
• id_do_proprietário (FK para Usuários)
• criado_em
• atualizado_em

Painéis:

• id (PK)
• id_do_projeto (FK para Projetos)
• config_json
• criado_em
• atualizado_em

Conjuntos de Dados:

• id (PK)
• id_do_projeto (FK para Projetos)
• nome
• caminho_do_arquivo
• tipo
• enviado_em

Struttura dei File

Piano di Implementazione

1. Configuração do Projeto (1 semana)

   • Inicializar o repositório e a estrutura do projeto
   • Configurar o ambiente de desenvolvimento e as ferramentas

2. Desenvolvimento do Back-end (3 semanas)

   • Implementar o sistema de autenticação
   • Criar os endpoints da API
   • Configurar o banco de dados e os esquemas

3. Desenvolvimento do Front-end (4 semanas)

   • Desenvolver a interface principal do painel
   • Criar os componentes de visualização de dados
   • Implementar recursos de interação e personalização do usuário

4. Processamento de Dados (2 semanas)

   • Desenvolver a funcionalidade de importação/exportação de dados
   • Implementar algoritmos de análise de dados

5. Integração e Testes (2 semanas)

   • Conectar o front-end e o back-end
   • Realizar testes unitários e de integração

6. Segurança e Otimização (1 semana)

   • Implementar as melhores práticas de segurança
   • Otimizar o desempenho

7. Documentação e Implantação (1 semana)

   • Escrever a documentação técnica e do usuário
   • Configurar o pipeline de implantação

8. Testes Beta e Refinamento (2 semanas)

   • Realizar testes beta com geólogos
   • Refinar os recursos com base no feedback

Strategia di Distribuzione

1. Configurar o pipeline de CI/CD usando o GitHub Actions
2. Usar o Docker para containerizar a aplicação
3. Implantar na AWS Elastic Beanstalk para escalabilidade
4. Utilizar o Amazon RDS para o banco de dados PostgreSQL
5. Implementar o AWS S3 para armazenamento de arquivos
6. Configurar o CloudFront da AWS para entrega de conteúdo
7. Configurar o AWS CloudWatch para monitoramento e registro
8. Implementar backups regulares e plano de recuperação de desastres
9. Usar o AWS WAF para segurança adicional

Motivazione del Design

As decisões de design para este projeto priorizam a flexibilidade, o desempenho e a facilidade de uso para os geólogos. O React foi escolhido por sua arquitetura baseada em componentes, permitindo o desenvolvimento modular de visualizações complexas. O Node.js fornece um back-end rápido e escalável. A combinação de PostgreSQL e MongoDB oferece flexibilidade no tratamento de dados geológicos estruturados e não estruturados. O D3.js permite a criação de visualizações personalizadas e interativas, fundamentais para a análise de dados geológicos. A estrutura de arquivos modular e o uso de contêineres Docker garantem escalabilidade e facilidade de implantação. Medidas de segurança, como autenticação JWT e AWS WAF, protegem os dados geológicos confidenciais. No geral, essa arquitetura suporta a criação de um painel poderoso e personalizável que pode evoluir com as necessidades dos geólogos.