Vorteile
Schnelle Bereitstellung von Analyseergebnissen
Daten
KPIs wie Passagierzahlen, Qualitätskennzahlen oder Pünktlichkeiten
Methode
Dashboarderstellung direkt aus R heraus
Knowledge-Transfer-Workshop: R Shiny-Apps – Deutsche Bahn Analytics
Herausforderung
DB Analytics ist der Spezialist für statistische und mathematische Methoden innerhalb der Deutschen Bahn AG und setzt dabei u.a. auf die Open-Source-Programmiersprache R. Zur Weitergabe von Informationen an die Fachbereiche und den Vorstand entwickelt DB Analytics Dashboards, mit denen KPIs wie z.B. Passagierzahlen, Qualitätskennzahlen oder Pünktlichkeiten professionell visualisiert werden können. Um den analytischen Workflow konsistent zu halten und Softwarebrüche zu vermeiden, wurde nach einer Option gesucht, um die Dashboarderstellung direkt aus R heraus zu ermöglichen.
Ziel
Um die oben genannten Anforderungen zu erfüllen, sollte das Framework „Shiny“ evaluiert werden. Mit Shiny lassen sich interaktive Webapplikationen mit R-Code erstellen, die sich von Anwendern ohne Programmierkenntnisse intuitiv bedienen lassen. Zur effizienten und praxisorientierten Aneignung von Wissen, sollte in einem Hands-on-Workshop eine beispielhafte Shiny-App erstellt werden.
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Lösung
eoda hat gemeinsam mit Mitarbeitern von DB Analytics eine bestehende Dashboard-Lösung mit Shiny prototypisch nachgebaut. Bei der Auswahl des Dashboards wurde darauf geachtet, dass es auch komplexen Anforderungen, wie z.B. verknüpften Filtern oder interaktiv verbundenen User-Interface-Elementen, genügt. Während der gemeinsamen und agilen Entwicklung der Shiny-App, wurden mit den Mitarbeitern die einzelnen Entwicklungsschritte und die dahinterliegenden Konzepte intensiv diskutiert. Darüber hinaus hat der Workshop einen Überblick über Methoden und Pakete gegeben, die bei der Erstellung hochwertiger Shiny-Applikationen unterstützen.
Ergebnis
Das Team von DB Analytics ist nach dem Workshop mit eoda in der Lage, Analyseergebnisse mit Shiny schnell und ansprechend anderen Mitarbeitern im Konzern zur Verfügung zu stellen. Die Evaluation von Shiny wurde erfolgreich abgeschlossen.

Data Science Infrastructure:
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Use Cases:
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