Case Study

Big Data Analysetool Automotive

Für unseren Kunden haben wir bei diesem Projekt ein skalierbares Analysetool für Lastkollektiv- und Fahrzeugdaten im Terabyte-Bereich erstellt.

  • Branche Automotive
  • Thema Customer Analytics
  • Tools R, Spark, Azure
  • Projektdauer 8 Monate

Herausforderung

Durch die zunehmende Vernetzung von Fahrzeugen sowie neue Telematik-Dienste 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 eine Dashboard- und Analyse-Applikation für Produktmanagement und Marketing zu überführen.

Ansatz

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:innen 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 an Performance und Skalierbarkeit erreicht, der höchsten Ansprüchen genügt und auch größere Nutzerzahlen effizient mit der Rechenpower des Spark-Clusters versorgt. Über ein ansprechendes User Interface sowie durch intuitive Visualisierungen werden der Analyse Daten zu über 8 Millionen Fahrzeugen in Neartime zur Verfügung gestellt.

Ergebnis

Durch die Verknüpfung innovativer Technologien ist es gelungen, ein Tool zur interaktiven Analyse und Visualisierung von mehreren Milliarden Datenpunkten zu entwickeln. Durch dieses können nahezu in Echtzeit Nutzungsdaten sowie Lastkollektivinformationen vielfältig genutzt werden, um ein Fahrzeug weiter an die Kundenbedürfnisse anzupassen.

Experte

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