Durch Zeit und Raum: Erkenntnisgewinn durch geo-temporale Analysen

Wie erkennt man Gleichzeitigkeit auf einer Karte? Sagen uns Bewegungsmuster mehr als reine Positionsdarstellungen? Die Kombination der Dimensionen Zeit und Raum gibt Datenanalysten ganz neue Analysemöglichkeiten. Ein Einblick.

Durch Zeit und Raum: Erkenntnisgewinn durch geo-temporale Analysen

Bei der Analyse einer Situation oder eines Sachverhalts ist nicht nur das „Wo“ relevant, sondern auch das „Wann“. Räumliche Analysen sind ein Spiegelbild des Ist-Zustandes von geografischen Gegebenheiten: Sie stellen dar, wo sich etwas befindet – gegebenenfalls mit zusätzlichen Attributen zur Geometrie oder zu Messwerten, die an einem bestimmten Ort gemessen werden. Mit Hilfe der Statistik lassen sich die erhobenen Daten sehr gut darstellen und auswerten. Doch manchmal reicht das Wissen um die örtlichen Gegebenheiten, die Länge eines Flusses oder den Abstand zu einer Gasleitung allein nicht aus. Oft ist es die Dimension Zeit, die eine entscheidende Rolle spielt. Die Umsatzentwicklung von Produkten, die Entwicklung von Lagerbeständen und ganze Disziplinen der Datenanalyse, wie zum Beispiel Predictive und Prescriptive Analytics, nutzen die Zeit als zentralen Bezugspunkt und visualisieren diese entsprechend.

Besonders prägnant wird der Faktor Zeit bei der Analyse von Objekten, die häufig ihre Position verändern, wie Fahrzeuge, Personen oder Tiere. Durch die Kombination der Dimensionen Raum und Zeit erhalten Nutzer die Möglichkeit, Zeitverläufe mit räumlichem Bezug zu analysieren. Dadurch können Veränderungen beobachtet oder so etwas wie „Gleichzeitigkeit“ gesehen werden. Somit werden Zusammenhänge erkannt, die vorher „unsichtbar“ waren. Neben der räumlichen Analyse („Geo-Analytics“) erweitern wir Cadenza daher immer mehr um Möglichkeiten, geo-temporale Analysen durchzuführen.

Das Spektrum der Einsatzmöglichkeiten für Analysen mit starkem zeitlichem Bezug ist enorm. Im öffentlichen Sektor bieten sich geo-temporale Analysen in unterschiedlichen Fachbereichen an. Sei es Verkehrsüberwachung und -optimierung, Kriminalitätsbekämpfung, Überwachung der Luftqualität oder von Flora- und Fauna-Beständen. Aber auch in der Privatwirtschaft lassen sich schnell Anwendungsfälle identifizieren, wie im Supply Chain Management oder in der Logistik. Durch die Analyse von räumlichen Daten kombiniert mit historischen und Echtzeitdaten können zeitliche Abhängigkeiten und Muster erkannt werden, um darauf basierend Prozesse und Produkte zu optimieren.

Per Zeitsprung zu neuen Erkenntnissen

Werkzeuge wie Cadenza, die den Fokus auf geo-temporale Analysen legen, stellen den Nutzern nicht nur eine breite Palette an Funktionen für die Analyse von Geodaten bereit, sondern auch für die Analyse der Dimension Zeit. In Cadenza können Nutzer feste Zeitpunkte oder Zeitintervalle definieren. Über einen Schieberegler, den sogenannten Timeslider, können sie zusätzlich Zeitpunkt und Zeitintervall der abgefragten Daten nach Bedarf verschieben. Beim Bewegen des Schiebers werden automatisch zum abgefragten Zeitraum die aktuellen Daten angezeigt. Mit dieser dynamischen Ergebnisanzeige noch während der Filterung ergeben sich beindruckende Möglichkeiten, um Veränderungen im Zeitverlauf zu erkennen – insbesondere in der Karte, aber auch in der Tabellen- und Diagrammansicht.

Jederzeit kann zwischen den Zeitpunkten „gesprungen“ werden – die Darstellung in der Karte aktualisiert sich simultan. Auch können Daten als Animation in einer Karte dargestellt und abgespielt werden, wie in diesem Beitrag zum Schieberegler dargestellt. Die Animation wird automatisch erstellt, sobald das entsprechende Häkchen gesetzt ist. Immer wieder kann man sich denselben Film von Neuem anschauen, ihn anhalten und zurückspulen – die Veränderungen werden direkt in der Karte visualisiert. Die Nutzer können während der geo-temporalen Analyse von einzelnen Zeitschritten hin zu den entsprechenden Tabellen oder Diagrammen wechseln. 

Abb. 1: Animation von zeitlichen Abläufen in Cadenza
Abb. 1: Animation von zeitlichen Abläufen in Cadenza – Flugrouten von Störchen

Mehr als die Summe der Einzelteile: Raum und Zeit in zwei Dimensionen darstellen

Aber auch in der nicht-animierten 2D-Darstellung kann die Zeit dargestellt werden. So können Daten, die den Faktor „Zeit“ implizit enthalten, in 2D-Darstellungen einfließen und mit entsprechender Symbolik versehen werden. Durch die Analyse von Richtung und Geschwindigkeit öffnet sich ein weites Anwendungsfeld: Sind beispielsweise Daten wie GPS-Tracks mit einem Zeitstempel versehen, dann lassen sich die Datenpunkte chronologisch miteinander verbinden und in der Karte visualisieren. Pfeile zeigen die Bewegungsrichtung an. Analysten werden so in die Lage versetzt, GPS-Tracks, wie beispielsweise die Routen von Zugvögeln, direkt in der Karte zu verfolgen und die Bewegung der einzelnen Objekte zu beobachten und zu verstehen. Abbildung 2 zeigt die Flugroute von Störchen zunächst nur in der Dimension Raum. In Abbildung 3 kommt der Zeitstempel der GPS-Tracks dazu und man erkennt durch den Abstand der Punkte die unterschiedliche Fluggeschwindigkeit. Durch die Hinzunahme der Kriterien „Fluggeschwindigkeit“ und „Flughöhe“ ergibt sich in Abbildung 4 eine sehr differenzierte Darstellung.

Abbildung 2: Flugrouten von vier mit GPS-Sendern versehenen Störchen auf dem Weg in ihr Winterquartier („Östliche“ Flugroute) – Darstellung nur für die Dimension Raum
Abb. 2: Flugrouten von Störchen
Abb. 3: Detaillierte Visualisierung mit Richtung der Flugroute anhand von GPS-Tracks von Störchen
Abb. 3: Analyse der Flugrouten
Abb. 4: Auswertung der Fluggeschwindigkeit und Flughöhe von Störchen
Abb. 4: Analyse Geschwindigkeit

Geo-temporale Analyse- und Visualisierungsmöglichkeiten gehen über die reine Darstellung der Fakten in der Karte hinaus. Cadenza bietet detaillierte Auswertungsmöglichkeiten aller Daten, die mit dem GPS-Track gekoppelt sind, beispielsweise Geschwindigkeit, Höhenmeter, Steigung etc. Über einen integrierten Player für Zeitreihen können die Tracks verfolgt und an jedem einzelnen Zeitpunkt angehalten und analysiert werden. Der GPS-Player erlaubt die Untersuchung der zeitlichen Daten im Detail. Die Daten können damit intuitiv und zweifelsfrei interpretiert werden.

Fehlinterpretationen vermeiden mit der Zeit als dritte Dimension

Bewegungsdaten nur in einer zweidimensionalen Karte zu visualisieren, ist für spezielle Szenarien zu wenig. Wenn sich zwei Datensätze in der Karte kreuzen, haben sich die Akteure dann tatsächlich getroffen oder ist dies eine Fehlinterpretation? Die Einführung der Zeit als dritte Dimension hilft hier, Fehler zu vermeiden. Bei dieser Darstellungsform wird die Zeit auf der Z-Achse abgebildet und die Bewegungsdaten werden in diese 3D-Darstellung projiziert. Das dabei entstandene 3D-Modell kann gedreht und gewendet werden, so dass man neue Blickwinkel erhält. Fährt man mit der Maus über einen bestimmten Zeitpunkt, werden Akteur, Datum und Zeitpunkt dieses Punktes angezeigt. Anhand des Modells kann sofort erfasst werden, ob und zu welchem Zeitpunkt sich die Wege von zwei Tracks gleichzeitig und am gleichen Ort kreuzen.

Abb. 5: Datenvisualisierung mit der Zeit als dritte Dimension
Abb. 5: Datenvisualisierung mit der Zeit als dritte Dimension

Geo-temporale Analysen bringen durch die gemeinsame Analyse der Dimensionen Raum und Zeit Cadenza-Nutzern viele Möglichkeiten beim Gewinnen von neuen Erkenntnissen. Diese sind immer dann besonders wertvoll, wenn für komplexe Lagen aus verschiedenen Informationsströmen schnellstmöglich ein Gesamtbild erzeugt werden soll, das sich gleichzeitig bis ins Detail analysieren lässt. Gerne beraten wir Sie zu den Möglichkeiten, die Cadenza dazu bietet, und zeigen Ihnen, welches Auswertungspotenzial in Ihren Daten steckt.