Jetzt wo unser Projekt Gestalt angenommen hat, gilt es mögliche Use-Cases zu bestimmen und uns konkretere Gedanken zu unserer Zielgruppe zu machen. Wer unsere potenziellen Kunden nun sind und wie wir unser Geschäftsmodell darauf ausgerichtet haben, erklären wir in diesem
Datenverlust beim Feldversuch – Suche nach dem Problem
Wie Marius vor wenigen Tagen beschrieben hat, sind bei seinen ersten Fahrten mit Smart Drive keine bzw. nicht alle Messdaten in der Datenbank und somit im Frontend der Kunden angekommen. Nach der Auswertung des Log des Device in der Balena
Weiterentwicklung der Datenerhebung
Wie im letzten Blogpost erwähnt wurde das Thema der Sensorungenauigkeit als potenzielles Risiko für die Datenerhebung identifiziert und mittlerweile auch evaluiert. Wir können dabei mit gutem Gewissen feststellen, dass dies kein Problem in der weiterführenden Entwicklung darstellt. Wie die nachfolgende
Der Weg von Java zu Kotlin
Ein wichtiger Teil unseres Projekts ist die AirQuality-App, die wir unseren Kunden anbieten wollen. Da wir im Team bereits Erfahrungen bei der Entwicklung mobiler Applikationen mitbrachten, stürzten wir uns darauf. Doch es gab mittlerweile neue Entwicklungen… Wir hatten durch die
Smart Drive – Use Cases
In unserem letzten Blogbeitrag hat uns Noah über die Zukunftsaussichten und Weiterentwicklungsmöglichkeiten unseres Smart Drive Devices großflächig informiert. In diesem etwas kleineren Blogbeitrag möchte ich unsere Use Cases konkretisieren. Wir finden, dass sich dieser Zeitpunkt super dafür eignet, da wir
Smart Drive – Zukunftsaussichten & Mögliche Weiterentwicklungen
Wie im letzten Blockbeitrag angekündigt, wollen wir euch heute – nach erfolgreichem Projektabschluss – noch etwas über die Zukunftsaussichten von SmartDrive berichten! Dabei möchten wir damit beginnen, wo wir letztes mal aufgehört haben: 1) Datenvirtualisierung Wie bereits berichtet, lassen sich
Grafana – Feinjustierung und finales Dashboard
Nachdem im letzten Blockbeitrag zu Grafana allgemeine Informationen zum Erstellen von Dashbaords und Panels beleuchtet wurden, möchte ich diesmal auf die Feinjustierung unseres Dashboards eingehen: In unserem Projekt dient Grafana in erster Linie der Virtualisierung der Fahrdaten nach einer Autofahrt.
Komponenten des Backend von Smart Drive
Komponenten des Backend von Smart Drive Unser Backend ist fertig und lauffähig. Im Folgenden werden die einzelnen Komponenten unseres Backend dokumentiert und der Weg der Sensordaten von der Erfassung bis zur grafischen Darstellung im Frontend dargestellt. Überblick Die folgende Darstellung
Smart Drive’s Datenmodell
Smart Drive’s Datenmodell Daten sind für unser Geschäftsmodell von großer Bedeutung. Deshalb haben wir uns Gedanken über unser initiales Datenmodell gemacht und ein ERD erstellt. Dieses ist für den Anfang mit nur drei Entitäten nicht groß, sieht dabei jedoch schon
Risiken in der Entwicklung – Sensorungenauigkeit
Während der Arbeit an unserem Smart Drive System wurden wir immer besser verschiedene Risiken zu identifizieren und deren Impact abzuschätzen. Jetzt, da der Zeitpunkt der Datenaufnahme endlich beginnt, stellt sich die Frage inwieweit unsere Daten überhaupt aussagekräftig sind. Da wir