Big Data Analysetool Automotive.

Durch die zunehmende Vernetzung von Fahrzeugen sowie durch neue Telematikdienste entstehen in den Flotten der Automobilhersteller riesige Datenmengen. Unser Kunde stand vor der Herausforderung, über 4 Milliarden Datenpunkte aus mehr als 100 Märkten zu Nutzungsdaten aus Fahrzeugen und Lastkollektiven in einer Dashboard- und Analyse-Applikation für Produktmanager und Marketing zur Verfügung zu stellen.

Zunächst haben wir in der Cloud-Infrastruktur des Kunden ein skalierbares Computing-Backend auf Basis von Apache Spark erstellt. Dieses haben wir anschließend mit einem intuitiven und optisch ansprechenden Analyse-Frontend verknüpft. So können Fachanwender und Management mühelos durch hunderte Millionen Datenpunkte navigieren, diese analysieren und visualisieren. Durch den Einsatz der Technologien Docker, R-Shiny, Spark, Hive und Databricks wurde sowohl im Backend als auch im Frontend ein Grad der Performance und Skalierbarkeit erreicht, der den höchsten Ansprüchen genügen kann und auch größere Nutzerzahlen effizient mit der Rechenpower des Spark-Clusters versorgt. Somit werden über ein ansprechendes User Interface sowie durch intuitive Visualisierungen Daten zu über 8 Millionen Fahrzeugen in Neartime zur Analyse zur Verfügung gestellt.