Datengetriebene Geschäftsmodelle, wie zum Beispiel die des Beförderungsservice von UBER, basieren auf der intelligenten Sammlung und Interpretation von im Betrieb anfallenden Informationen. Gerade im Zusammenhang mit Transport und Logistik-Anwendungen spielt die räumliche Dimension der Daten und Zeitreihendaten eine besonders große Rolle.
Die Datenakquise erfolgt per Mobileapp, welche als zentrale Anwendung Fahrten vermittelt, Fahrer zu ihren Kunden lotst und Gebühren aufgrund von Distanzen berechnen, zum anderen kann über die Analyse des Nutzungsverhaltens der Vergangenheit eine Annahme für die Zukunft abgeleitet werden („Predictive Analytics“). In diesem Zusammenhang hat UBER mit Kepler.gl ein eigenes visuelles OpenSource-Datenanalysetool geschaffen, das einen leichtgewichtigen Eindruck vermittelt und einiges Potential aufweist.
Mehr Fachliteratur zur Visualisierung von Geodaten
Was ist Kepler.gl und für welche Daten ist es geeignet?
Kepler.gl ist ein webbasiertes OpenSource-Tool, entwickelt von UBER, zur Visualisierung von großen Geodatenmengen. Im Vordergrund steht die Nutzung der WebGL2-Technologie zur räumlichen Darstellung von Geodaten im Browser aber auch eine Analyse-Engine, die unterschiedliche Datenschnitte (z.B. Zeitraumfilter etc.) zur Analyse bereitstellt.
Praxisanwendung von Kepler.gl
Die folgenden Schritte helfen bei einem Schnelleinstieg in Kepler.gl.
Aufruf von Kepler.gl
Keppler.gl kann über einen GitHub-Fork individuell gehostet werden, oder aber direkt unter www.kepler.gl im Browser aufgerufen werden.
Import von Daten
Das Anwendungsfenster von Keppler.gl ist in zwei Bereiche aufgeteilt. Auf der rechten Seite findet sich die visuelle Ausgabe, auf der rechten Seite Schaltflächen zum Datenupload, Layerverwaltung, Styling und Datenfilter. Wähle „Add-Data“ aus, selektiere den gewünschten Datensatz (alle hochgeladenen Informationen werden ausschließlich client-seitig in die Anwendung gespielt. Es werden also keine Daten auf fremde Cloudinfrastrukturen übermittelt.) und bestätige den Upload. Im Anschluss steht der Datensatz auf der linken Seite zur weiteren Verarbeitung in der Anwendung zur Verfügung.
Datenfilterung und Visualisierung
Kommen wir zum eigentlichen Knackpunkt von Kepler.gl – der Datenfilterung und -visualisierung. Die links angeordnete Schaltflächen bietet eine Vielzahl an Funktionen zur Visualisierung und Filterung eurer Daten an.
Schnell können Farbräume und Perspektive auf geladene Datensätze verändert werden.
Screenshot von der Kepler.gl Projekthomepage.
Im nächsten Schritt können über die Filter-Schaltflächen ein- oder mehrfache Datenfilter gesetzt werden. Als Hilfestellung für eine sinnvolle Schwellenwertdefinition bietet Kepler.gl hier ein Häufungsdiagramm.
Unter „Interactions“ ermöglicht Kepler.gl die Zuweisung von on-click oder on-hover Interaktionen, wie die Anzeige von einfachen Popups oder auch grafischen Effekten.
Ausgabe der Kepler.gl Visualisierung
Nachdem die Visualisierung und Datenfilterung abgeschlossen ist, kann das Kepler.gl-Projekt als Bild, Kepler.gl-Code oder als tabellarischer Datensatz exportiert werden.
Fazit
Kepler.gl eignet sich für eine schnelle, webbasierte Darstellung, Filterung und Ausgabe von großen Geodaten-Mengen. Gerade für GIS-Laien und Webdesigner eignet es sich, um in sehr kurzer Zeit zu einer eleganten Datendarstellung zu kommen. Für eine professionelle GIS-Verarbeitung empfiehlt sich weiterhin die Nutzung bewährter GIS-Programme á la QGIS oder ARCGIS.
Was sind eure Erfahrungen mit Kepler.gl?
