FAQ
xappy birgt einige Vorteile gegenüber geläufigen Datenvisualisierungsprogrammen wie Excel oder Power BI:
- Komfort: Für die Nutzung von xappy muss kein Programm auf dem Rechner installiert werden, alles läuft über den Browser!
- Individualisierbarkeit: Alle Funktionalitäten und Visualisierungen in der gesamten Anwendung sind individuell anpassbar.
- Flexibilität: Die verwendeten Technologien ermöglichen die Implementation einer wesentlich größeren Bandbreite an Funktionalitäten als herkömmliche Datenvisualisierungsprogramme.
- Versionierung: Alle implementierten Änderungen an der Anwendung können rückgängig gemacht werden. Durch die Versionierung bleibt die Entwicklungsgeschichte der Anwendung außerdem sichtbar und nachvollziehbar.
xappy ist jedoch eine Alternative und kein Ersatz für alle anderen Tools; Wenn ein Bedarf besteht, Daten zu visualisieren, können wir gerne gemeinsam mit Euch überprüfen, welche Tools sich am besten für Eure Anforderungen eignen.
Ansprechpersonen für oben genannte Angelegenheiten sind alle Werkstudent*innen bei molytix (s. https://xappy.de/about#studilab) sowie Gabrielle Kligge, die bei Bedarf zwischen dem StudiLab und Interessent*innen bzw. Auftraggeber*innen vermitteln kann. Schreibe uns gerne eine E-Mail an xappy@molytix.com oder sprich uns persönlich an!
Je sauberer die Daten und je einfacher die Datenstruktur, desto schneller verläuft die Entwicklung Deiner Anwendung. Konkret bedeutet dies, dass die Daten nicht verschachtelt und/oder auf mehreren Arbeitsblättern ohne klaren tabellarischen Zusammenhang verstreut sein sollten. Für die weitere Verarbeitung durch uns eignet sich eine flache zweidimensionale Datenstruktur mit Zeilen und Spalten am besten: Jede Zeile enthält genau einen Datenpunkt. Eine Matrix als Datenstruktur sollte ebenfalls vermieden werden; die Datentabelle sollte dementsprechend nur Spalten- und keine Zeilennamen haben. Als Dateiformat empfehlen wir CSV (Comma-separated Values) und Excel, ggf. auch (Geo)JSON.
Die zu visualisierenden Daten müssen in einem Standardformat sein, das mit unseren Tools kompatibel ist. Wenn wir als fachfremde Entwickler*innen fehlerhafte Input-Daten und/oder Daten mit einer komplizierten und unklaren Struktur erhalten, wird die Vorverarbeitung voraussichtlich viel Zeit in Anspruch nehmen und den gesamten Entwicklungsprozess verlangsamen.