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Peak ODS Server: Verbessertes Datenmanagement für Simcenter™ Testlab™
In der sich ständig weiterentwickelnden Welt der Automobil- und Luftfahrttests ist ein effizientes Testdatenmanagement von entscheidender Bedeutung. Simcenter™ Testlab™ ermöglicht den schnellen und einfachen Vergleich von Mess-, Analyse- und Simulationsergebnissen für eine Vielzahl von Testobjekten. Grundlage dafür sind leistungsfähige Funktionen zur Datenorganisation, Visualisierung und Berichterstellung. Mit der neuen Version von Simcenter™ Testlab™ können Anwender nun ihr Daten-Backend um eine ASAM ODS-Datenbank erweitern. In einer solchen Konfiguration können die Daten in einem anpassbaren Datenmodell zusammen mit kontextbezogenen Informationen veröffentlicht werden. Dadurch können die Benutzer die Daten effektiver organisieren, analysieren und einfach mit Kollegen, anderen Teams und Abteilungen oder sogar mit Lieferanten und Kunden austauschen. Alle Beteiligten können die Daten auf der Grundlage einheitlicher technischer Eigenschaften und Kontextinformationen auf ODS-konforme Weise suchen.
ODS Test Data Analytics with Jupyter Notebooks
Ein Jupyter Notebook ist eine interaktive Möglichkeit, um „prototypisch Code zu erstellen und zu erklären, Daten zu untersuchen und zu visualisieren sowie die daraus gewonnenen Erkenntnisse mit anderen zu teilen“. Dies macht ein Jupyter-Notebook – mit einem Python-Kernel – zum idealen Tool, um die im Peak ODS-Server enthaltenen Daten programmgesteuert zu untersuchen.
Damit Sie beginnen können, ASAM ODS-Daten in einem Jupyter Notebook zu verarbeiten, stellen wir Ihnen unsere ODS-Bibliothek zur einfacheren Verwendung von ODS in Python zusammen mit Beispiel-Notebooks zur Verfügung.
Wir wünschen Ihnen viel Spaß beim Erkunden Ihrer Daten …
