Zweiter Arbeitsbericht aus dem Leistungsbereich „Analysemodule und Konfiguration“ – Integration und Visualisierung
Das Ziel im Leistungsbereich „Analysemodule und Konfiguration“ ist die Entwicklung und Umsetzung von Teillösungen des Referenzbaukastens zur wertschaffenden, kompetenzorientierten Kollaboration in Wertschöpfungsnetzwerken. Dieser Bericht beschreibt den Arbeitsstand der Entwicklung eines Moduls zur individualisierbaren, automatisierten Erzeugung von Analyse-Dashboards.
Eine kontextuelle Einordnung der Arbeit im Referenzbaukasten
Das Forschungsprojekt AKKORD ist in Leistungsbereiche gegliedert, in denen die Zielsetzungen des Vorhabens erarbeitet werden. Einen zusammenfassenden Überblick der vier Leistungsbereiche in AKKORD findet sich in diesem News-Artikel. Weiterführende Informationen zum Forschungsvorhaben befinden sich in der Auftaktveröffentlichung sowie in den monatlich erscheinenden Arbeitsberichten aller Partner.
Dieser Bericht stammt aus dem Leistungsbereich „Analysemodule und Konfiguration“. Hier arbeiten die RapidMiner GmbH und das Institut für Produktionssysteme (IPS) der TU Dortmund federführend an den erforderlichen Teillösungen der Analysemodule. Die modularen Entwicklungen stellen den Kern des konzipierten Referenzbaukastens dar.
Der letzte Arbeitsbericht aus dem Leistungsbereich „Analysemodule und Konfiguration“ beschäftigte sich mit einer Verortung der Arbeiten im Kontext des Referenzbaukastens. Außerdem wurden die drei Arten von Analysebausteinen vorgestellt, die mithilfe von Bausteinsteckbriefen, -katalog und -anleitung realisiert werden.
Abbildung 1: Verortung im Referenzbaukasten
Dieser Bericht beschreibt den Fortschritt der Arbeiten zur Entwicklung eines Moduls zur individualisierten, automatisierten Erzeugung von Analyse-Dashboards. Wie im ersten Arbeitsbericht sollen auch in diesem Bericht die Ergebnisse im Rahmen des Referenzbaukastens verortet werden. Die nachfolgende Grafik zeigt dafür den bekannten Bearbeitungsstand des AKKORD-Referenzbaukastens, wobei die Ergebnis-Ebene farblich hervorgehoben ist. Hier ist das Analyse-Dashboard konzeptionell verortet.
Zielsetzung des Moduls zur individualisierten, automatisierten Erzeugung von Analyse-Dashboards
Im gesamte Forschungsprojekt wird die Erstellung und Anwendung von modularen Bausteinen zur praktischen Umsetzung von Industrial Data Science Projekten verfolgt. Gemäß dem Referenzbaukasten werden dafür drei Arten von Bausteinen entwickelt:
- Datenzugriffsbausteine
- Analysebausteine
- Ergebnisbausteine
Datenzugriffsbausteine erfüllen Aufgaben zur Datenanbindung und stellen einen durchgängigen, effizienten Zugang zu den notwendigen Analysedaten sicher. Vorkonfigurierbare Analysebausteine stellen die modularen Umsetzungen für industrielle Datenanalysen bereit, wodurch lediglich unternehmensspezifische Parameter angepasst werden müssen. Ergebnisbausteine bereiten die Ergebnisse der Analysebausteine auf und stellen sie den Endnutzern in einer aussagekräftigen Form zur Verfügung.
Abbildung 2: Konfigurations Strang
Die Entwicklung eines Moduls zur individualisierten, automatisierten Erzeugung von Analyse-Dashboards ist ein eigenes Teilarbeitspaket im Leistungsbereich „Analysemodule und Konfiguration“. Die mit dem AKKORD-Baukasten erstellbaren Ergebnisbausteine sollen Funktionen wie die Ergebnisvisualisierung, die Analyseprozesssteuerung, den Datenupload und -download sowie eine Modellaktualisierung als praxisnahe und anwendungsbezogene Bedienoberfläche ermöglichen.
Zur Entwicklung der Ergebnisbausteine werden insbesondere die Möglichkeiten zur Anknüpfung an die Analysebausteine berücksichtigt und abgestimmt. So wird eine Unterstützung bei der effizienten Implementierung von Analysemodulen in industriellen Prozessen geboten. Insbesondere bei nicht-forschungsintensiven Kleinen und Mittleren Unternehmen (KMU) sollen so Hemmnisse zur Nutzung von Datenanalysetechnologie gesenkt werden.
Industrielle Notwendigkeit zur Visualisierung von Analyseergebnissen
Während der Begriff Data Science die „Extraktion von Informationen und Wissen aus Daten“ beschreibt, beschäftigt sich Industrial Data Science mit dieser Aufgabenstellung in industriellen Anwendungsgebieten. Aus wirtschaftlicher Sicht ist eine Nutzbar-Machung von Analyseergebnissen durch entsprechende Visualisierungen zwingend notwendig. Weder durch eine Datenerfassung bzw. -haltung noch durch eine Datenanalyse bzw. -auswertung ergibt sich ein wirtschaftlicher Nutzen für die Unternehmen.
Erst durch eine betriebliche Verwendung können die Analysepotentiale genutzt werden und so zum Erreichen betriebswirtschaftlicher Zielsetzungen beitragen.
Im Forschungsprojekt werden Nutzerrollen definiert, die Aufgaben im Referenzbaukasten erfüllen. Für das Szenario der Erstellung von automatisierten Analyse-Dashboards sind drei Rollen notwendig. Es wird zwischen dem Module Creator, dem Analysten und dem Dashboard User unterschieden. Der Module Creator erstellt sowohl Analyse- wie auch Visualisierungsmodule. Die Aufgabe des Analysten ist es die Parametrisierung der Module für die Anpassung an den Use Case vorzunehmen, sodass passende Analyseergebnisse dem Dashboard User angezeigt werden. Zuletzt hat der Dashboard User die Aufgabe, die Analyseergebnisse anzuwenden und gegebenenfalls leichte Anpassungen an der Parametrisierung der Visualisierungs- und Analyse-Modulen vorzunehmen.
Abbildung 3: Rollen in der Dashboarderstellung entlang der Prozesskette der Datenanalyse
Stand der Arbeiten am automatisierten Analyse-Dashboard
Die Analyse-Dashboards basieren auf Dashboard-Templates mit Slots für Visualisierungsmodule. Diese Templates basieren auf einer durchgeführten Nutzerbefragung zu bestehenden Bedarfen und bereits verwendeten Dashboards. Die Visualisierungsmodule erfüllen die folgenden Funktionen:
- Datenauswahl: Alternative Anbindung von verfügbaren Datenquellen. Vordefinierte Datenquellen können temporär, oder dauerhaft durch den Dashboard User ersetzt werden.
- Nutzereingabe: Einschränkung des betrachteten Datenbereichs und Auswahl von High-Level Analyseparametern.
- Vorhersagezusammenfassung: Aggregierte Bewertung des angezeigten Datensatzes und dessen Vorhersage (bspw. ein KPI).
- Graphische Visualisierung: Darstellung von Plots bzw. Graphen.
- Tabellarische Darstellung: Darstellung eines Datensatzes durch Tabellen, typischerweise der visualisierte Datensatz.
Abbildung 4: Konzeptgrafik der Visualisierung
Das nachfolgende Video zeigt den Arbeitsstand am Analyse-Dashboard.
Das Video zeigt den Übergang zwischen dem Analysten und dem Dashboard User (Übergang bei 2:00min). Die Analyse wird dabei von einer explorativen Datenumgebung (hier RapidMiner Studio) hin zu einer Deploymentumgebung (hier RapidMiner Real Time Scoring Agents) überführt. Startpunkt sind hier gegenwärtig Prozesse, Datenquellen und Plot-Konfigurationen, die zu einem Deployment gebündelt werden. Im nächsten Schritt wird dieser Übergang erweitert, um eine Einbindung der entwickelten Analysemodule zu gewährleisten. Diese bündeln Datenanforderungen, Nutzereingaben und generalisierte Analysebausteine (z.B. bestehend aus RapidMiner Prozessen, Python-Skripten oder ähnlichen) zu einem Objekt, welches vom Analysten konfiguriert wird.
Das aus der Überführung entstehende vorbereitete Deployment bietet die Ausgangslade für den Dashboard User. Dieser kann zwischen vorhandenen vorkonfigurierten Dashboards wählen. Dies geschieht aktuell über die Wahl einer Konfigurationsdatei.
Nach der Auswahl wird das Deployment in einer zuvor vom Analysten definierten Ausführungsumgebung hinterlegt und steht als Backend für die Visualisierungen im Dashboard bereit. Der Dashboard User hat anschließend die Möglichkeit zwischen vorhanden Deployments zu wechseln, und über die aktuell fünf verschiedenen Visualisierungselemente mit der Analyse zu interagieren (2:28min).
Zusammenfassung und Ausblick auf die weiteren Forschungsziele
Die automatisierte Dashboard-Erstellung und die vorgestellten Funktionen zur Nutzerunterstützung bereiten die Arbeiten zum benutzerorientierten Konfigurationsassistenten vor.
Dieser Assistent soll Lösungen zur benutzerorientierten und anwendungsspezifischen Erstellung von Analyseprozessen bieten. Mit dem Abschluss der Arbeiten im Leistungsbereich zum Jahresende werden die Analyseprozesse mit der Dashboard-Erstellung vereinigt.
Auf der AKKORD-Webseite und in den News-Beiträgen werden dazu kontinuierlich weitere Informationen und Zwischenergebnisse veröffentlicht.
Autor und Ansprechpartner:
