Komponenten der Vereinheitlichung

Die Bausteine der Datenvereinheitlichung — Formatstandardisierung, Strukturvereinheitlichung, semantische Vereinheitlichung, Normalisierung und die Nutzung vereinheitlichter Daten.

Formatstandardisierung

Alle Daten aus unterschiedlichen Quellen werden in ein einheitliches Format überführt.

Daten von IoT-Geräten treffen beispielsweise im JSON-Format ein:

example.json

{
  "device_id": "sensor-123",
  "temp": 27.3,
  "time": 1739960923
}

Vereinheitlichung der Datenstruktur

Für alle Daten wird unabhängig von ihrer Quelle eine einheitliche Struktur festgelegt.

Alle Daten werden in der Tabelle channel_data gespeichert, die sie mit Geräten, Sitzungen, Kanälen und Maßeinheiten verknüpft:

Feld	Typ	Beschreibung
`id`	`bigint`	Eindeutige Datensatzkennung (Primärschlüssel).
`equipment_id`	`bigint`	Verweis auf das Gerät (`equipment.id`).
`seance_id`	`bigint`	Verweis auf die Sitzung (`seances.id`).
`channel_id`	`bigint`	Verweis auf den Kanal (`channels.id`).
`unit_id`	`bigint`	Verweis auf die Maßeinheit (`units.id`).
`archive_type_id`	`integer`	Verweis auf den Archivtyp (`referenceparameters.id`).
`event_time`	`integer`	Zeitpunkt des Ereignisses (z. B. Zeitstempel).
`value`	`character varying(100)`	Der vom Kanal empfangene Wert.
`created_at`	`timestamp(6) without time zone`	Zeitpunkt der Erstellung des Eintrags.
`updated_at`	`timestamp(6) without time zone`	Zeitpunkt der letzten Aktualisierung des Eintrags.

Dabei gilt:

equipment_id: Eindeutige Gerätekennung.
seance_id: Eindeutige Sitzungskennung.
channel_id: Eindeutige Kanalkennung.
unit_id: Eindeutige Kennung der Maßeinheit.

Wenn Daten verschiedener Geräte in einem zentralen Speicher abgelegt werden:

werden die Daten in ein einheitliches Format und eine einheitliche Struktur überführt;
werden sie in der Tabelle der vereinheitlichten Daten channel_data gespeichert.

Semantische Vereinheitlichung

Alle Daten haben über sämtliche Systeme hinweg dieselbe Bedeutung und Interpretation.

Zum Beispiel:

Alle Zeitstempel liegen im Format UTC vor. Dies wurde in der Entwurfsphase des Systems umgesetzt.
Alle Systeme verwenden dieselben Maßeinheiten (z. B. Grad Celsius).

Zur Vereinheitlichung der Maßeinheiten wurde dem System das Modell Units hinzugefügt. Es speichert die für die Kanaldaten verwendeten Maßeinheiten.

Feld	Typ	Beschreibung
`id`	`bigint`	Eindeutige Datensatzkennung (Primärschlüssel).
`name`	`character varying(30)`	Bezeichnung der Maßeinheit.
`varname`	`character varying(30)`	Kurzer Variablenname für die Maßeinheit.
`description`	`character varying(100)`	Beschreibung der Maßeinheit.
`conversion_factor`	`double precision`	Umrechnungsfaktor für eine Maßeinheit.
`rounding`	`smallint`	Anzahl der Nachkommastellen für die Rundung.
`synonyms`	`character varying[]`	Array von Synonymen für die Maßeinheit.
`created_at`	`timestamp(6) without time zone`	Zeitpunkt der Erstellung des Eintrags.
`updated_at`	`timestamp(6) without time zone`	Zeitpunkt der letzten Aktualisierung des Eintrags.

Datennormalisierung

Das Datenmodell des Systems ist hinsichtlich atomarer (skalarer) Werte auf die Boyce-Codd-Normalform (dritte Normalform) reduziert. Einige Entitäten des Datenmodells verwenden zusammengesetzte Strukturen, um die Arbeit mit seltenen, nicht standardmäßigen Attributen zu optimieren.

Die Daten werden in logische Tabellen (equipment, channels, units, sessions) aufgeteilt, wodurch Redundanz und Duplikate vermieden werden.

Zum Beispiel:

Die Tabelle channel_data verweist über Fremdschlüssel auf die Tabellen equipment, channels, units und sessions.

Nutzung vereinheitlichter Daten

Vereinheitlichte Daten können für Analyse, Visualisierung, maschinelles Lernen und weitere Aufgaben genutzt werden.

Datenanalyse mit SQL

sql

SELECT equipment_id, AVG(value) as avg_value
FROM channel_data
WHERE archive_type_id = 4 AND channel_id = 3
GROUP BY equipment_id
ORDER BY equipment_id

Datenabruf über die REST API

Beispielanfrage:

bash

GET /api/v1/channel_data?equipment_id=1&archive_type=daily&channel_id=3

Beispielantwort:

json

[
  {
    "id": 123,
    "equipment_id": 1,
    "seance_id": 2,
    "channel_id": 3,
    "archive_type_id": 4,
    "value": 42.5,
    "event_time": 1739950861
  }
]

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Zuletzt aktualisiert am 22. Juni 2026

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