Umgang mit Spatial Big Data Disy schließt Forschungsprojekt erfolgreich ab

Gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Praxis hat die Karlsruher Disy Informationssysteme GmbH ein BMBF-Forschungsprojekt rund um Methoden und Werkzeuge zur Verarbeitung großer Mengen von Geodaten erfolgreich abgeschlossen.

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Im Frühjahr 2015 hatte das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) das Forschungsprojekt „BigGIS – Prädiktive und präskriptive Geoinformationssysteme basierend auf hochdimensionalen geotemporalen Datenstrukturen“ ins Leben gerufen. An diesem Projekt nahm unter anderem auch die Disy Informationssysteme GmbH teil, ihres Zeichens Spezialist für die Verarbeitung großer Datenmengen. Zu den Zielen von BigGIS zählten Erforschung, prototypische Umsetzung und Evaluierung von Techniken, Modellen und Methoden, die Entscheidungen auf Basis großer Mengen an zeitlich-strukturierten Geodaten aus verschiedenen Quellen unterstützen.

Ergebnisse vorgestellt

Im März 2018 endete das dreijährige Projekt. Im Rahmen eines Meilenstein-Workshops wurden abschließend Ergebnisse für drei BigGIS-Szenarien präsentiert: So wurde beispielsweise im Bereich Katastrophenschutz untersucht, wie verschiedene Informationsströme schnellstmöglich zu einem integrierten Lagebild führen können. Als Ergebnisse wurden unter anderem eine Daten-Pipeline für hochvolumige Kameradatenströme, effiziente Analyseverfahren zur semantischen Interpretation der Aufnahmen oder auch Prognosen zur Ausbreitung einer Schadgaswolke präsentiert. Im Szenario Umweltmonitoring wurden dagegen neuartige Visualisierungsmöglichkeiten rund um die Ausbreitungsdynamik von Schädlingen gezeigt. Im Themenbereich Smart City und Gesundheit ging es vor allem um urbane Hitzeinseln und deren Einfluss auf das Stadtklima. Geforscht wurde dabei zum Beispiel bezüglich der Interpolation von flächendeckenden Karten auf Grundlage weniger Sensorstandort. Weitere Forschungsthemen waren der effiziente Einsatz mobiler Sensorik zur Datenvervollständigung, die Kombination amtlicher Messdaten mit nutzergenerierten Informationen sowie die kleinräumige Temperaturprognose auf Basis vielfältig kombinierter Eingangsdaten.

Geodaten im Fokus

Die Projektarbeit konzentrierte sich durchgängig auf die besondere Rolle von Geodaten und räumlich-zeitlichen Analysen im Big-Data-Kontext und ob gängige Ansätze bereits geeignete Antworten bieten. So wurde beispielsweise an effizienten Daten-Pipelines für Vektor- und Rastergeodaten, hochperformanten Algorithmen für die In-Memory-Verarbeitung, Konnektoren und Schnittstellen zu gängigen Elementen in Geodateninfrastrukturen sowie dem Umgang mit unsicheren oder unvollständigen Daten geforscht. Disy brachte hierbei seine Expertise für die räumliche Datenanalyse und rund um Geodaten ein. Die Karlsruher Big-Data-Spezialisten arbeiteten vor allem an der Verarbeitungspipeline für Vektorgeodaten und an einem Demonstrator im Bereich Umweltmonitoring. Lösungswege wurden auch durch die prototypische Kopplung von Disys Cadenza mit Hochleistungsdatenbanken von zum Beispiel Exasol oder SAP HANA aufgezeigt. Auch die Verbindung mit Big-Data-Frameworks wie Flink und Spark wurde als Ansatz für Szenarien mit hochvolumigen, heterogenen Datenströmen vorgestellt.

Detaillierte Informationen zum BigGIS-Projekt sind auf einer eigenen Website erhältlich.

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