Einführung: Das richtige Messdatenformat wählen
In der Technik und im Testwesen ist die Art, wie Daten gespeichert werden, fast genauso wichtig wie die Messungen selbst. Die Wahl des Messdatenformats kann Auswirkungen auf Leistung, Kompatibilität und (langfristige) Zugänglichkeit haben.
In diesem Artikel vergleichen wir die am weitesten verbreiteten Formate in Industrie und Forschung:
- MDF (Measurement Data Format:
.dat,.mf3,.mf4) - Excel (
.xlsx) - CSV (Comma-Separated Values:
.csv) - HDF5 (
.h5) - MATLAB (
.mat) - Parquet (
.parquet)
Stärken und Schwächen der einzelnen Formate
MDF (Measurement Data Format)
MDF ist der Industriestandard im automobilen und industriellen Testbereich.
- Stärken:
- Standardisiert durch ASAM
- Umfangreiche Metadaten-Unterstützung
- Schwächen:
- Spezialisiert, benötigt spezielle Tools zum Aufzeichnen und Visualisieren
- Für Zeitreihen konzipiert: Daten im Frequenzbereich können nicht verwendet werden
- Am besten geeignet für:
- Automotive
- ECU-Entwicklung
- Sensor-Logging
- Standardisierte Prüfstände
TIP
.dat, .mf3, .mf4) direkt unterstützt. Zusätzlich zur Industriestandard-Unterstützung haben wir einen Workaround integriert, der es ermöglicht, auch Frequenzbereichsdaten in MDF-Signalen zu speichern.Excel (.xlsx)
Excel-Dateien sind eine der gebräuchlichsten Möglichkeiten, wie Ingenieure Daten austauschen und prüfen.
- Stärken:
- Universell bekannt
- Einfach für Berichte
- Breite Kompatibilität
- Schwächen:
- Nicht skalierbar für große Datensätze
- Nicht für Signale optimiert
- Risiko von manuellen Fehlern
- Am besten geeignet für:
- Kleine Datensätze
- Schnelle Berichte
- Abteilungsübergreifende Kommunikation
TIP
.xlsx) direkt unterstützt, sofern sie gemäß den Richtlinien strukturiert sind (Link zu Docs).CSV (.csv)
Obwohl oft mit Excel verwechselt, ist CSV etwas anderes: Es handelt sich um ein Klartextformat, bei dem Werte durch Kommas (oder Semikolons) getrennt sind.
- Stärken:
- Einfach
- Leichtgewichtig
- Mit jedem Texteditor oder jeder Software lesbar
- Schwächen:
- Keine Metadaten
- Schlechte Effizienz bei großen Datensätzen
- Keine Struktur über Zeilen/Spalten hinaus
- Am besten geeignet für:
- Datenaustausch
- Schnelle Exporte
- Kompatibilität zwischen Tools
HDF5 (.h5)
Ein Kraftpaket für wissenschaftliche Daten, HDF5 ist extrem skalierbar und flexibel.
- Stärken:
- Bewältigt Gigabyte oder Terabyte
- Hierarchische Struktur
- Weit verbreitet in Python und MATLAB
- Schwächen:
- Höhere Lernkurve
- Kein universelles Schema
- Am besten geeignet für:
- Wissenschaftliche Experimente
- Messworkflows im großen Maßstab
- Langzeitarchivierung
MATLAB (.mat)
Das MATLAB-Format ist in Forschung und Prototyping weit verbreitet.
- Stärken:
- Native Integration mit MATLAB
- Ideal für Matrizen und Signaldaten
- Schwächen:
- Proprietär
- Langsamer bei sehr großen Dateien
- Außerhalb des MATLAB-Ökosystems eingeschränkt
- Am besten geeignet für:
- Wissenschaft
- Prototyping
- Forschung im Bereich Signalverarbeitung
Parquet (.parquet)
Ein modernes, spaltenbasiertes Speicherformat, das in Big Data- und Cloud-Umgebungen weit verbreitet ist.
- Stärken:
- Extrem effizient
- Unterstützt Kompression
- Hervorragend für Analysen geeignet
- Schwächen:
- Weniger bekannt in klassischen Ingenieursbereichen
- Erfordert moderne Dateninfrastruktur
- Am besten geeignet für:
- Data-Science-Workflows
- Verteilte Analysen (z.B. Spark, Dask)
- Cloud-Speicherung
Fazit: Flexibilität ist entscheidend
Wie man sieht, gibt es kein einziges bestes Messdatenformat – die richtige Wahl hängt von den jeweiligen Umständen und Anforderungen ab:
- MDF für Automotive und industrielle Tests
- Excel für kleine Datensätze/Statistiken
- CSV für einfachen Austausch oder Experimente
- HDF5 für Wissenschaft und Big Data
- MATLAB für Forschung und Prototyping
- Parquet für skalierbare Cloud- und Analyse-Pipelines
INFO
Deshalb wurde ScryLab flexibel entwickelt:
- Native Unterstützung für MDF (
.dat,.mf3,.mf4) und Excel (.xlsx) - Plugin-System, mit dem du ScryLab einfach mit eigenen Importern erweitern kannst – für Excel, CSV, HDF5, MATLAB, Parquet oder jedes beliebige eigene Format.
Mit diesem Ansatz bist du nicht auf einen einzelnen Dateityp festgelegt – stattdessen kannst du deine Workflows an die tatsächlich verwendeten Daten anpassen.