Interactive Visualization Platform for Fish Health

Abstract

PatoGen, et ledende selskap som spesialiserer seg på diagnostikk av fiskehelse og sykdommer, spiller en avgjørende rolle i akvakulturindustrien ved å gi oppdrettsanlegg uvurderlige data gjennom omfattende test-analyser. Imidlertid utgjør håndtering og forståelse av den store mengden genererte data en betydelig utfordring for eiere av oppdrettsanlegg og andre interessenter.

For å løse dette problemet hadde denne bacheloroppgaven som mål å utvikle en brukervennlig nettbasert applikasjon som visualiserer fiskehelse og sykdomsrisiko ved hjelp av et trafikklys-system, ved å dra nytte av dataene som PatoGen leverer. Trafikklys-systemet, en anerkjent metode for å representere risikonivåer, ble valgt for sin intuitive evne til å formidle kompleks informasjon på en enkel og forståelig måte. Ved å bruke denne applikasjonen kan fiskefarmeiere og interessenter enkelt vurdere risikonivåene forbundet med ulike sykdommer, slik at de kan ta informerte beslutninger om driftspraksis på gården.

Den utviklede applikasjonen er sømløst integrert med PatoGen-databasen, slik at brukerne får sanntidsinformasjon som er nøyaktig. Prosjektet benyttet Java og Springboot for effektiv kommunikasjon mellom React-frontenden og databasen, noe som resulterte i et velfungerende system. Fargekodede risikoer vises deretter på et kart hentet fra Google Maps API.

I løpet av utviklingsprosessen ble det fulgt en streng smidig metodikk for å sikre levering av et fullt funksjonelt produkt. Tydelige mål og individuelle oppgaver ble etablert ved hjelp av Jira og Confluence, noe som hjalp med å spore fremgangen og overholde tidsbegrensninger. Regelmessig og effektiv kommunikasjon med kunden og veilederen viste seg å være avgjørende for å tilpasse prosjektets kurs når det oppstod utfordringer eller uklare krav.

Til slutt står resultatet som et svært fordelaktig verktøy for sluttbrukerne. Ved å utnytte kraften av avansert teknologi, forenkler det betydelig den utfordrende oppgaven med å visualisere komplisert data.

PatoGen, a leading company specializing in fish health and disease diagnostics, plays a pivotal role in the aquaculture industry by providing fish farms with invaluable data through comprehensive test analysis. However, managing and comprehending the vast amount of generated data poses a significant challenge for fish farm managers and other stakeholders.

To address this issue, this bachelor thesis aimed to develop a user-friendly web-based application that visualizes fish health and disease risk using a traffic light system, leveraging the data provided by PatoGen. The traffic light system, a widely recognized method for representing risk levels, was chosen for its intuitive ability to convey complex information in a simple and understandable manner. By utilizing this application, fish farm managers and stakeholders can easily assess the risk levels associated with various diseases, enabling them to make informed decisions regarding farm management practices.

The developed application is seamlessly integrated with the PatoGen database, ensuring real-time and accurate information for users. The project employed Java and Springboot for efficient communication between the React frontend and the database, resulting in a well-integrated system. To visualize the color-coded risks, a customizable map platform using the Google Maps API was implemented.

Throughout the development process, an agile methodology was followed to ensure the delivery of a fully functional product. Clear goals and individual tasks were established using Jira and Confluence, aiding in progress tracking and adherence to time constraints. Regular and effective communication with the customer and supervisor proved crucial in adjusting the project trajectory when faced with challenges or unclear requirements.

In conclusion, the result stands as a highly advantageous tool for the end users. By leveraging the power of advanced technology, it greatly simplifies the challenging task of explaining intricate data.