Практика бизнес-анализа для BI-систем

Совсем недавно я был вовлечен в RFP для проекта, основанного на интернете вещей (IoT), поэтому я заинтересовался доменом подключенных устройств. Потом кто-то сказал мне, что Arduino или Raspberry Pi может послужить хорошей отправной точкой для изучения мира IoT.

Я принял решение приобрести стартовый пакет Arduino, создать свой первый проект на основе серводвигателя с LED. Мне было интересно, что из этого может получиться: что если я смогу создать свою собственную метеостанцию, более того, что если у меня получится визуализировать результаты при помощи приложения Qlik Sense . Давайте разберемся как я это сделал…

Шаг 1 – Установка компонентов
Необходима приборная панель Arduino Board (я использовал UNO), совместимое Ethernet-устройство, макетная плата и кое-какие датчики: DHT22 – для измерения температуры и влажности воздуха, BMP180 и MPL115A2 – для определения давления воздуха. Не буду детально описывать, как соединить все эти компоненты воедино, так как найти данную информацию можно, введя типы сенсоров в поисковой системе Google. Результат должен выглядеть следующим образом:

Шаг 2 – Сбор данных
Загрузите и установите библиотеки специализированных датчиков для вашего оборудования и создайте эскиз ArduinoSketch(.ino) для сбора измерений. Также необходимо прописать в эскизе основные значения для установки подключения локальной связи через Ethernet-устройство.

Шаг 3 – Отправка данных по сети Интернет
Вопрос состоит в том, как и где хранить данные в сети Интернет. Помнится, документы Google Docs имеют интерфейс API, позволяющий взаимодействовать с электронными таблицами. Соответственно необходимо создать электронную таблицу. Это просто — необходимы 4 колонки: Временная отметка, Температура, Влажность и Давление.

Необходимо присвоить документу Google уникальный ID (идентификационный номер), который можно найти в URL документа:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/gdoc_id/edit#gid=0

Мы реализуем поисковый запрос Get в таком виде:

https://script.google.com/macros/s//exec?tempData=…&humData=…&pData=…

При каждом запросе глобальная функция сценария будет анализировать параметры JSON и добавлять новую строку в таблицу. обеспечивается при публикации сценария в качестве веб-приложения.
Далее следуют фокусы. Так как Arduino не может справиться с HTTPS, необходимо использовать Pushingbox API (использует HTTP) для запуска скриптов Google (использует протокол HTTPS). Вы можете войти в pushingbox.com под Вашим аккаунтом Google. В первую очередь необходимо установить новую службу и связать ее с URL веб-приложения Google:

Далее следует добавить и отконфигурировать сценарий.

С уведомлениями дело закончено. Так как pushingbox.com позволяет разместить только 1000 бесплатных уведомлений в день, я настроил эскиз Arduino на вызовы веб-службы каждые 5 минут.

Шаг 4 – Метеослужба на основе приложения Qlik Sense
В приложении Qlik Sense у вас есть возможность подключения к электронным таблицам Google через подключение к веб-файлам, но URL немного отличается:

OpenWeatherMap API для добавления некоторой информации, исходя из внешних погодных условий. Вот финальный результат:

Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!