Data-Science-Anwendungen bieten Einblicke in große und komplexe Datensätze, die oft leistungsstarke Modelle enthalten, die sorgfältig auf die Bedürfnisse der Kund:innen abgestimmt sind. Die gewonnenen Erkenntnisse sind jedoch nur dann nützlich, wenn sie den Endnutzer:innen auf zugängliche und verständliche Weise präsentiert werden. An dieser Stelle kommt die Entwicklung einer Webanwendung mit einem gut gestalteten Frontend ins Spiel: Sie hilft bei der Visualisierung von anpassbaren Erkenntnissen und bietet eine leistungsstarke Schnittstelle, die Benutzer nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
In diesem Artikel werden wir erörtern, warum ein Frontend für Data-Science-Anwendungen sinnvoll ist und welche Schritte nötig sind, um ein funktionales Frontend zu bauen. Außerdem geben wir einen kurzen Überblick über beliebte Frontend- und Backend-Frameworks und wann diese eingesetzt werden sollten.
Drei Gründe, warum ein Frontend für Data Science nützlich ist
In den letzten Jahren hat der Bereich Data Science eine rasante Zunahme des Umfangs und der Komplexität der verfügbaren Daten erlebt. Data Scientists sind zwar hervorragend darin, aus Rohdaten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, doch die effektive Vermittlung dieser Ergebnisse an die Beteiligten bleibt eine besondere Herausforderung. An dieser Stelle kommt ein Frontend ins Spiel. Ein Frontend bezeichnet im Zusammenhang mit Data Science die grafische Oberfläche, die es den Benutzer:innen ermöglicht, mit datengestützten Erkenntnissen zu interagieren und diese zu visualisieren. Wir werden drei Hauptgründe untersuchen, warum die Integration eines Frontends in den Data-Science-Workflow für eine erfolgreiche Analyse und Kommunikation unerlässlich ist.
Dateneinblicke visualisieren
Ein Frontend hilft dabei, die aus Data-Science-Anwendungen gewonnenen Erkenntnisse auf zugängliche und verständliche Weise zu präsentieren. Durch die Visualisierung von Datenwissen mit Diagrammen, Grafiken und anderen visuellen Hilfsmitteln können Benutzer:innen Muster und Trends in den Daten besser verstehen.
Darstellung von zwei Datensätzen (A und B), die trotz unterschiedlicher Verteilung die gleichen zusammenfassenden Statistiken aufweisen. Während die tabellarische Ansicht detaillierte Informationen liefert, macht die visuelle Darstellung die allgemeine Verbindung zwischen den Beobachtungen leicht zugänglich.
Benutzererlebnisse individuell gestalten
Dashboards und Berichte können in hohem Maße an die spezifischen Bedürfnisse verschiedener Benutzergruppen angepasst werden. Ein gut gestaltetes Frontend ermöglicht es den Nutzer:innen, mit den Daten auf eine Weise zu interagieren, die ihren Anforderungen am ehesten entspricht, so dass sie schneller und effektiver Erkenntnisse gewinnen können.
Fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen
Durch die Darstellung der Ergebnisse von Machine-Learning-Modellen und der Ergebnisse erklärungsbedürftiger KI-Methoden über ein leicht verständliches Frontend erhalten die Nutzer:innen eine klare und verständliche Darstellung der Datenerkenntnisse, was fundierte Entscheidungen erleichtert. Dies ist besonders wichtig in Branchen wie dem Finanzhandel oder Smart Cities, wo Echtzeit-Einsichten zu Optimierungen und Wettbewerbsvorteilen führen können.
Vier Phasen von der Idee bis zum ersten Prototyp
Wenn es um Data Science Modelle und Ergebnisse geht, ist das Frontend der Teil der Anwendung, mit dem die Benutzer:innen interagieren. Es sollte daher klar sein, dass die Entwicklung eines nützlichen und produktiven Frontends Zeit und Mühe erfordert. Vor der eigentlichen Entwicklung ist es entscheidend, den Zweck und die Ziele der Anwendung zu definieren. Um diese Anforderungen zu ermitteln und zu priorisieren, sind mehrere Iterationen von Brainstorming- und Feedback-Sitzungen erforderlich. Während dieser Sitzungen wird das Frontend die Phasen von einer einfachen Skizze über ein Wireframe und ein Mockup bis hin zum ersten Prototyp durchlaufen.
Skizze
In der ersten Phase wird eine grobe Skizze des Frontends erstellt. Dazu gehört die Identifizierung der verschiedenen Komponenten und wie sie aussehen könnten. Um eine Skizze zu erstellen, ist es hilfreich, eine Planungssitzung abzuhalten, in der die funktionalen Anforderungen und visuellen Ideen geklärt und ausgetauscht werden. Während dieser Sitzung wird eine erste Skizze mit einfachen Hilfsmitteln wie einem Online-Whiteboard (z. B. Miro) erstellt, aber auch Stift und Papier können ausreichen.
Wireframe
Wenn die Skizze fertig ist, müssen die einzelnen Teile der Anwendung miteinander verbunden werden, um ihre Wechselwirkungen und ihr Zusammenspiel zu verstehen. Dies ist eine wichtige Phase, um mögliche Probleme frühzeitig zu erkennen, bevor der Entwicklungsprozess beginnt. Wireframes zeigen die Nutzung aus der Sicht der Benutzer:innen und berücksichtigen die Anforderungen der Anwendung. Sie können auch auf einem Miro-Board oder mit Tools wie Figma erstellt werden.
Mockup
Nach den Skizzen- und Wireframe-Phasen besteht der nächste Schritt darin, ein Mockup des Frontends zu erstellen. Dabei geht es darum, ein visuell ansprechendes Design zu erstellen, das einfach zu bedienen und zu verstehen ist. Mit Tools wie Figma können Mockups schnell erstellt werden. Sie bieten auch eine interaktive Demo, die die Interaktion innerhalb des Frontends zeigt. In dieser Phase ist es wichtig, sicherzustellen, dass das Design mit der Marke und den Stilrichtlinien des Unternehmens übereinstimmt, denn der erste Eindruck bleibt haften.
Prototype
Sobald das Mockup fertig ist, ist es an der Zeit, einen funktionierenden Prototyp des Frontends zu erstellen und ihn mit der Backend-Infrastruktur zu verbinden. Um später die Skalierbarkeit zu gewährleisten, müssen das verwendete Framework und die gegebene Infrastruktur bewertet werden. Diese Entscheidung hat Auswirkungen auf die in dieser Phase verwendeten Tools und wird in den folgenden Abschnitten erörtert.
Es gibt viele Optionen für die Frontend-Entwicklung
Die meisten Data Scientisten sind mit R oder Python vertraut. Daher sind die ersten Lösungen für die Entwicklung von Frontend-Anwendungen wie Dashboards oft R Shiny, Dash oder streamlit. Diese Tools haben den Vorteil, dass Datenaufbereitung und Modellberechnungsschritte im selben Framework wie das Dashboard implementiert werden können. Die Visualisierungen sind eng mit den verwendeten Daten und Modellen verknüpft und Änderungen können oft vom selben Entwickler integriert werden. Für manche Projekte mag das ausreichen, aber sobald eine gewisse Skalierbarkeit erreicht ist, ist es von Vorteil, Backend-Modellberechnungen und Frontend-Benutzerinteraktionen zu trennen.
Es ist zwar möglich, diese Art der Trennung in R- oder Python-Frameworks zu implementieren, aber unter der Haube übersetzen diese Bibliotheken ihre Ausgabe in Dateien, die der Browser verarbeiten kann, wie HTML, CSS oder JavaScript. Durch die direkte Verwendung von JavaScript mit den entsprechenden Bibliotheken gewinnen die Entwickler mehr Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Einige gute Beispiele, die eine breite Palette von Visualisierungen bieten, sind D3.js, Sigma.js oder Plotly.js, mit denen reichhaltigere Benutzeroberflächen mit modernen und visuell ansprechenden Designs erstellt werden können.
Dennoch ist das Angebot an JavaScript-basierten Frameworks nach wie vor groß und wächst weiter. Die am häufigsten verwendeten Frameworks sind React, Angular, Vue und Svelte. Vergleicht man sie in Bezug auf Leistung, Community und Lernkurve, so zeigen sich einige Unterschiede, die letztlich von den spezifischen Anwendungsfällen und Präferenzen abhängen (weitere Details finden Sie hier oder hier).
Als „die Programmiersprache des Webs“ gibt es JavaScript schon seit langem. Das vielfältige und vielseitige Ökosystem von JavaScript mit den oben genannten Vorteilen bestätigt dies. Dabei spielen nicht nur die direkt verwendeten Bibliotheken eine Rolle, sondern auch die breite und leistungsfähige Palette an Entwickler-Tools, die das Leben der Entwickler erleichtern.
Überlegungen zur Backend-Architektur
Neben der Ideenfindung müssen auch die Fragen nach dem Entwicklungsrahmen und der Infrastruktur beantwortet werden. Die Kombination der Visualisierungen (Frontend) mit der Datenlogik (Backend) in einer Anwendung hat Vor- und Nachteile.
Ein Ansatz besteht darin, Technologien wie R Shiny oder Python Dash zu verwenden, bei denen sowohl das Frontend als auch das Backend gemeinsam in derselben Anwendung entwickelt werden. Dies hat den Vorteil, dass es einfacher ist, Datenanalyse und -visualisierung in eine Webanwendung zu integrieren. Es hilft den Benutzern, direkt über einen Webbrowser mit Daten zu interagieren und Visualisierungen in Echtzeit anzuzeigen. Vor allem R Shiny bietet eine breite Palette von Paketen für Data Science und Visualisierung, die sich leicht in eine Webanwendung integrieren lassen, was es zu einer beliebten Wahl für Entwickler macht, die im Bereich Data Science arbeiten.
Andererseits bietet die Trennung von Frontend und Backend durch unterschiedliche Frameworks wie Node.js und Python mehr Flexibilität und Kontrolle über den Anwendungsentwicklungsprozess. Frontend-Frameworks wie Vue und React bieten eine breite Palette von Funktionen und Bibliotheken für die Erstellung intuitiver Benutzeroberflächen und Interaktionen, während Backend-Frameworks wie Express.js, Flask und Django robuste Tools für die Erstellung von stabilem und skalierbarem serverseitigem Code bieten. Dieser Ansatz ermöglicht es Entwicklern, die besten Tools für jeden Aspekt der Anwendung auszuwählen, was zu einer besseren Leistung, einfacheren Wartung und mehr Anpassungsmöglichkeiten führen kann. Es kann jedoch auch zu einer höheren Komplexität des Entwicklungsprozesses führen und erfordert mehr Koordination zwischen Frontend- und Backend-Entwicklern.
Das Hosten eines JavaScript-basierten Frontends bietet mehrere Vorteile gegenüber dem Hosten einer R Shiny- oder Python Dash-Anwendung. JavaScript-Frameworks wie React, Angular oder Vue.js bieten leistungsstarkes Rendering und Skalierbarkeit, was komplexe UI-Komponenten und groß angelegte Anwendungen ermöglicht. Diese Frameworks bieten auch mehr Flexibilität und Anpassungsoptionen für die Erstellung benutzerdefinierter UI-Elemente und die Implementierung komplexer Benutzerinteraktionen. Darüber hinaus sind JavaScript-basierte Frontends plattformübergreifend kompatibel und laufen auf Webbrowsern, Desktop-Anwendungen und mobilen Apps, was sie vielseitiger macht. Und schließlich ist JavaScript die Sprache des Webs, was eine einfachere Integration in bestehende Technologie-Stacks ermöglicht. Letztendlich hängt die Wahl der Technologie vom spezifischen Anwendungsfall, der Erfahrung des Entwicklungsteams und den Anforderungen der Anwendung ab.
Fazit
Der Aufbau eines Frontends für eine Data-Science-Anwendung ist entscheidend für die effektive Vermittlung von Erkenntnissen an die Endnutzer. Es hilft dabei, die Daten in einer leicht verdaulichen Art und Weise zu präsentieren und ermöglicht es den Benutzern, fundierte Entscheidungen zu treffen. Um sicherzustellen, dass die Bedürfnisse und Anforderungen richtig und effizient genutzt werden, muss das richtige Framework und die richtige Infrastruktur evaluiert werden. Wir schlagen vor, dass Lösungen in R oder Python ein guter Ausgangspunkt sind, aber Anwendungen in JavaScript könnten auf lange Sicht besser skalieren.
Wenn Sie ein Frontend für Ihre Data-Science-Anwendung entwickeln möchten, wenden Sie sich unverbindlich an unser Expertenteam, das Sie durch den Prozess führt und Ihnen die nötige Unterstützung bietet, um Ihre Visionen zu verwirklichen.
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