Seminar ClickHouse – Time-Series-, Geodaten- und Ereignisanalysen

Zeit, Ort und Reihenfolge erzeugen besondere Modellierungs- und Abfrageanforderungen. Der Kurs verbindet präzise Zeitsemantik, räumliche Datenrepräsentation und Ereignisfolgen mit geeigneten Schlüsseln, Aggregationen und Qualitätsprüfungen.

Die Themen werden an einem gemeinsamen Ereignisdatensatz bearbeitet. So lassen sich zeitliche Raster, räumliche Zuordnung und verhaltensbezogene Sequenzen in kombinierten Analysen verwenden.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung und Abgrenzung
• Tag 1: Zeitreihenmodellierung und Analysen
• Tag 2: Geodatenmodellierung und räumliche Abfragen
• Tag 3: Ereignisfolgen, Sessions und kombinierte Analysen
• Praxisaufgaben und Prüfpunkte
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Zielsetzung und Abgrenzung

• Zeitreihendaten mit Zeitzone, Auflösung, Lücken und Retention korrekt modellieren.
• Räumliche Punkte, Flächen und Vorfilterstrukturen für analytische Abfragen einsetzen.
• Sessions, Sequenzen, Funnels und Ereignisabstände aus geordneten Daten ableiten.
• Zeit-, Geo- und Ereignisanalysen fachlich validieren und technisch optimieren.
• Voraggregation und Datenlebenszyklus für hohe Datenraten planen.

Didaktische Bemessung: Drei Tage sind erforderlich, weil Zeitreihen, Geodaten und Ereignisse jeweils eigene Datentypen, Funktionen und Qualitätsfallen besitzen. Die Kombination in einem Abschlussfall benötigt einen vollständigen dritten Praxistag.

Seminarinhalte

Tag 1: Zeitreihenmodellierung und Analysen

1. Schritt 1: Messpunkt, Ereigniszeit, Verarbeitungszeit, Zeitzone, Auflösung und erwartete Frequenz definieren.
2. Schritt 2: Sortierschlüssel und Partitionierung aus Gerät, Dienst, Zeit und Aufbewahrung ableiten.
3. Schritt 3: Zeitstempel normalisieren und Sommerzeit-, Offset- sowie verspätete Ereignisse prüfen.
4. Schritt 4: Zeitreihen in feste Raster aggregieren und fehlende Intervalle eindeutig kennzeichnen.
5. Schritt 5: Gleitende Kennzahlen, Änderungsraten, Perzentile und Vergleichsperioden berechnen.
6. Schritt 6: Ausreißer und Datenlücken durch nachvollziehbare Regeln erkennen.
7. Schritt 7: Voraggregationen für mehrere Auflösungen erstellen und mit Rohdaten abstimmen.
8. Schritt 8: TTL und Speicherstrategie für Roh-, Detail- und Langzeitdaten festlegen.

Tag 2: Geodatenmodellierung und räumliche Abfragen

1. Schritt 1: Koordinatensystem, Genauigkeit, Punkt-, Linien- und Flächenbedarf des Anwendungsfalls erfassen.
2. Schritt 2: Geodaten in geeigneten Typen und normalisierten Koordinaten speichern.
3. Schritt 3: Punkt-in-Fläche-, Distanz- und räumliche Beziehungsabfragen schrittweise entwickeln.
4. Schritt 4: Bounding-Box-, Raster- oder Zellvorfilterung zur Reduktion teurer Geoprüfungen einsetzen.
5. Schritt 5: Geografische Aggregationen nach Region, Zelle und Zeitfenster erstellen.
6. Schritt 6: Ungültige Koordinaten, Grenzfälle und Flächen mit problematischer Geometrie erkennen.
7. Schritt 7: Räumliche Ergebnisse mit Referenzfällen und Stichproben fachlich validieren.
8. Schritt 8: Scanmenge, Vorfilterwirkung und Laufzeit mehrerer Modellvarianten vergleichen.

Tag 3: Ereignisfolgen, Sessions und kombinierte Analysen

1. Schritt 1: Ereignis-ID, Akteur, Sitzungsschlüssel, Reihenfolge und fachliches Zeitfenster festlegen.
2. Schritt 2: Sessions aus Zeitabständen oder expliziten Kennungen ableiten und Randfälle behandeln.
3. Schritt 3: Sequenzen und Trichter mit definierter Reihenfolge, Wiederholung und Abbruchlogik berechnen.
4. Schritt 4: Aufenthaltsdauer, Übergänge und Abstände zwischen Ereignissen analysieren.
5. Schritt 5: Zeit-, Standort- und Verhaltensdimensionen in einer gemeinsamen Analyse kombinieren.
6. Schritt 6: Verspätete, doppelte und außer Reihenfolge eintreffende Ereignisse in der Auswertung kontrollieren.
7. Schritt 7: Materialisierung häufiger Zeit-Geo-Segmente anhand von Nutzen und Aktualität bewerten.
8. Schritt 8: Abschlussfall mit fachlicher Gegenprobe, Performanceprüfung und Betriebsgrenzen abnehmen.

Praxisaufgaben und Prüfpunkte

Praxisaufgaben

• Zeitreihenmodell mit Rasterung, Lücken und gleitenden Kennzahlen
• Räumliche Analyse mit Vorfilterung und Referenzprüfung
• Session- und Sequenzanalyse mit Randfällen
• Kombinierter Zeit-, Geo- und Ereignisfall

Prüfpunkte

• Ereignis- und Verarbeitungszeit sind eindeutig getrennt.
• Räumliche Ergebnisse werden durch bekannte Referenzfälle geprüft.
• Session- und Sequenzregeln behandeln Duplikate und verspätete Daten.
• Voraggregationen und Vorfilter verbessern Leistung ohne fachlichen Verlust.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Engineering, Analytics Engineering, IoT- und Telemetrieteams, Geodatenanalyse, Product Analytics und Datenbankentwicklung

Voraussetzungen: Gute SQL-Kenntnisse, ClickHouse-Grundlagen und Verständnis von Zeitreihen oder ereignisbasierten Daten

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, klar nummerierte Arbeitsschritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Für jede Aufgabe werden Ausgangszustand, erwartetes Ergebnis, technische Prüfabfrage und Rückfallweg dokumentiert. Dadurch lassen sich die erarbeiteten Verfahren als wiederholbare Entwicklungs- oder Betriebsstandards übernehmen.