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Aufbau einer skalierbaren Streaming-Plattform für maritime Daten

Echtzeitdaten werden einerseits durch die einfachere Erfassung mit IoT-Geräten, aber auch durch digitalen Zahlungsverkehr, Online-Handel und vernetzte digitale Kassensysteme immer verbreiteter und verfügbarer. Das weckt einerseits den Wunsch im BI-Umfeld, Geschäftsprozesse mit diesen Daten in Echtzeit zu überwachen, um noch schneller auf Veränderungen reagieren zu können, ermöglicht andererseits aber auch ganz neue Anwendungsfelder. Am Beispiel von Telemetriedaten aus der Schifffahrt wollen wir hier untersuchen, wie Streaming-Daten in ein Data Warehouse integriert werden können, wie sie visualisiert werden können, wie Echtzeitdaten erfasst werden können und wie die Latenz von der Erfassung bis zur Visualisierung ist.

Artikel zur BI-Spektrum 1/2025

Als Beispiel für eine Quelle von Streaming-Daten haben wir das Automatic Identification System (AIS) ausgewählt. Dieses System bildet eine Säule der modernen maritimen Navigation, weil dadurch vor allem in Häfen und in Küstennähe Schiffe sichtbar werden, die vom Radar nicht erfasst werden können. Die übertragenen Informationen umfassen sowohl dynamische Daten wie Position, Kurs und Geschwindigkeit als auch statische Informationen wie Schiffsname, -typ und -abmessungen. AIS-Daten sind unverschlü…