Busdaten werden zunehmend in vielen Anwendungen verwendet, die über ihre ursprüngliche Bestimmung hinausgehen. Zu diesen Anwendungen gehören Nutzungsmonitoring, Designvalidierung, Designverbesserung, Sicherheitsvalidierung, etc.
Vernetzte Fahrzeuge beispielsweise stellen diese Datenquellen zur Verfügung und versprechen einen Wandel in der Informationstechnik. Busdaten bringen jedoch zahlreiche Herausforderungen mit sich, im Wesentlichen aufgrund der Qualität und Quantität der Daten.
Die Lösung der nächsten Generation für diese Herausforderungen ist nCodeDS. Es bietet skalierbare Rahmenbedingungen für Analysen, die Ingenieure in die Lage versetzten, nutzbare Erkenntnisse aus der Analyse gestreamter Daten zu gewinnen.
Mit dem zunehmenden Einsatz von Sensoren wird das Thema „Big Data“ Alltagsrealität in Engineering-Anwendungen. Viele Branchen sind auf der Suche nach Big-Data-Systemen als Lösungen für die Datenverwaltung, um diese Daten in großem Maßstab zu speichern, zu durchsuchen und abzurufen.
Die eigentliche Frage ist jedoch: Wie ein Mehrwert aus Big Data generiert werden kann? Viele Engineering-Anwendungen erfordern den Einsatz anspruchsvoller Analysen und während generische Big-Data-Werkzeuge für die elementare Datenverwaltung notwendig sind, sind sie jedoch nicht zur Durchführung von Analysen in der realen Welt des Engineerings geeignet.
Dieses Whitepaper stellt nCodeDS vor, eine neue Softwarelösung speziell für die effiziente Analyse großer Mengen von Zeitreihendaten im Engineering. Anhand von Beispielen wird darin aufgezeigt, wie man größeren Nutzen aus Informationen ziehen kann, die durch herausragende Analysen in Engineering-Anwendungen gewonnenen wurden.