Diese Arbeit handelt von einer, in diesem Rahmen, entwickelten "ParkSafe"-App, welche die Realisierung von "Pay-as-you-park"-Produkten ermöglichen soll. Es handelt sich dabei um Kfz‐Versicherungen, bei denen der Anwender durch Nutzung der App vor bestimmten Risiken beim Parken gewarnt wird, um auf diese Weise das Versicherungsrisiko zu reduzieren. Der Versicherungsnehmer wird im Gegenzug bei entsprechender Reaktion dafür belohnt.
Dazu wurden funktionale und nicht‐funktionale Anforderungen an eine solche App erhoben
und in einem Lastenheft dokumentiert. Basierend auf diesen Anforderungen, wurde zunächst ein Prototyp auf der Android‐Plattform entwickelt, um eine prinzipielle Machbarkeit der Ziellösung zu verifizieren.
Da die Erstversion der App als Showcase zur Demonstration einer definierten User Journey dienen soll, wurden im Anschluss benötigte Features ausgewählt, detailliert spezifiziert und implementiert. Im Rahmen einer Qualitätssicherung wurden schließlich verschiedene Tests durchgeführt, um die Funktionsfähigkeit dieser User‐Journey zu gewährleisten.
Von Versicherungen werden heute verschiedene Produkte angeboten, die App‐gestützt das Kundenverhalten evaluieren und dadurch eine verhaltensabhängige Ermittlung von Versicherungsprämien ermöglichen. Dazu zählen häufig mit dem Zusatz "Pay‐as‐you‐x" bezeichnete Produkte, wie zum Beispiel Kfz‐Versicherungen, die eine risikoarme Fahrweise des Versicherten mit einer niedrigeren Prämie belohnen (hier also "Pay‐as‐you‐drive").
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Motivation
1.2 Problemstellung und Zielsetzung
1.3 Vorgehensmodell
1.4 Aufbau der Arbeit
2 Grundlagen
2.1 Versicherungsfachliche Begriffsabgrenzungen
2.2 Android
2.2.1 Android-Plattform und -Version
2.2.2 Spezifika Java Android
2.3 „Cloud Firestore“-Datenbank von Google
2.4 Geofence/Geofencing
3 Anforderungsdefinition und -analyse
3.1 Überblick zum Kapitel
3.2 Vorgehensmodell
3.3 Anforderungsdefinition
3.3.1 Identifikation der Stakeholder
3.3.2 Brainstorming als Kreativitätstechnik
3.3.3 Brainstorming zur Erhebung der Grundfunktionalitäten
3.3.4 Brainstorming zur Definition benötigter Use Cases
3.4 Anforderungsanalyse
3.4.1 Spezifikation funktionaler Systemanforderungen in einem Lastenheft
3.4.2 Spezifikation nicht-funktionaler Systemanforderungen in einem Lastenheft
3.4.3 Priorisierung von Systemanforderungen
4 Prototyp-Entwicklung
4.1 Überblick zum Kapitel
4.2 Zweck des Prototypen
4.3 Prototyp GUI
4.4 Prototyp-Architektur/Klassendiagramm
4.5 Implementierte Use Cases
4.5.1 UC016: Wetter-Daten prüfen
4.5.2 UC017: Geofence-Daten prüfen
4.6 Schnittstellen
4.6.1 Cloud Firestore Geofence-Datenbank
4.6.2 Wetterdaten von openweathermap.org
4.7 Bewertung des Prototypen
5 Implementierung
5.1 Überblick zum Kapitel
5.2 Architektur
5.2.1 MainActivity und Layout
5.2.2 Entwurfsmuster
5.2.3 Worker Threads
5.2.4 Strukturierung der Anwendung in Packages
5.3 Objektorientierter Entwurf
5.3.1 Klassenmodell
5.3.2 Konventionen zur Namensgebung
5.3.3 Hilfsklassen
5.3.4 Refactoring des Klassenmodells
5.4 Highlights der Implementierung/Kritischste Klassen
5.4.1 MainActivity
5.4.2 AsyncTasks
5.4.3 JSON Parser
5.4.4 Komplexe Use Cases im Detail
5.5 Schnittstellen
5.5.1 Bonusprogramm-Datenbank
5.5.2 Geofence-Datenbank
5.5.3 openweathermap.org-API
5.5.4 Google-Places-API
6 Qualitätssicherung
6.1 Überblick zum Kapitel
6.2 Standards und Konventionen
6.2.1 Dokumentations-Standards
6.2.2 Design-Standards
6.2.3 Coding-Standards
6.3 Software Reviews/Code-Inspektionen
6.4 Test-Plan
6.4.1 Vorgehen
6.4.2 Zu testende Features
6.4.3 Test-Verfahren
6.5 Testfälle
6.5.1 Testfall-Spezifikation
6.5.2 Testfall zu UC009: Userdaten persistieren
6.5.3 Testfall zu UC015: Multi-Gefahrencheck ausführen
6.5.4 Testdurchführung
7 Schlussbetrachtung
7.1 Zusammenfassung
7.2 Kritische Würdigung der Ergebnisse
7.3 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Das Hauptziel dieser Master-Abschlussarbeit ist die Entwicklung eines „ParkSafe“-App-Showcases, der es Kfz-Versicherern ermöglicht, „Pay-as-you-park“-Produkte zu realisieren. Die Forschungsfrage fokussiert sich darauf, wie ein solcher Anwendungsfall gestaltet sein muss und welche Anforderungen eine unterstützende Android-App erfüllen muss, um das Versicherungsrisiko durch Warnungen vor Gefahren beim Parken zu reduzieren und Kunden für risikominimierendes Verhalten zu belohnen.
- Entwicklung eines Android-App-Showcases als technische Machbarkeitsstudie
- Einführung eines „Pay-as-you-park“-Modells zur Reduzierung von Versicherungsrisiken
- Konzeption einer User Journey zur Gefahrenerkennung und Risikovermeidung
- Integration eines Bonussystems zur Steigerung der Kundeninteraktion
- Anforderungsanalyse und Implementierung mittels Java auf der Android-Plattform
Auszug aus dem Buch
4.5.1 UC016: Wetter-Daten prüfen
Wie in 4.1 bereits erwähnt, stellt UC016 einen der beiden komplexen UCs dar, die verprobt werden sollen. Im Kontext von diesem UC sollen primär der technische Abruf der Wetterdaten über eine API von openweathermap.org sowie das Parsen der im JSON-Format erhaltenen Daten verprobt werden. Es wird daher lediglich der Wetter-Forecast für die nächsten sechs Stunden abgefragt und in einer TextView angezeigt. Dabei erfolgt keine weitere Auswertung der Ergebnisse, um z.B. ausschließlich kritische Wettermeldungen zu identifizieren, wie es im Zielszenario benötigt wird. Der Ablauf ist dabei wie folgt:
1. Nach einem Klick auf den Button „Start Wetter-Check“ wird in der Methode startWeatherCheck() ein Objekt der Klasse AsyncTaskLocation erzeugt. Diese Klasse wird verwendet, um die Logik für die Bestimmung der Standort-Koordinaten in der doInBackground()-Methode zu implementieren und diese somit in einen separaten Worker-Thread auszulagern (da die Ermittlung der Standort-Koordinaten unter Verwendung von GPS potenziell länger andauern kann).
2. Nach Rückkehr des Worker-Threads wird anschließend in der onPostExcecute()-Methode ein Request an openweathermap.org gestartet, um ein JSONObject mit Wetterdaten zu erhalten. Für den Request wird die http-Library „Volley“ genutzt.
3. Sobald das JSONObject über eine onResponse()-Callback Methode erhalten wurde, wird wiederum ein Worker-Thread über ein Objekt der Klasse AsyncTaskParsing gestartet. In dieser Klasse ist die ebenfalls potenziell länger andauernde Logik für das Parsen des JSONObjects ausgelagert.
4. Die onPostExcecute()-Methode dieser Klasse erhält lediglich ein Objekt der Hilfsklasse WeatherInformation, aus der eine Wetter-Warnung als String entnommen werden kann, um sie schließlich in der GUI anzuzeigen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Beschreibt die Motivation hinter der App-Entwicklung im Kontext von Big Data und IoT, definiert die Problemstellung sowie das Ziel und legt das Vorgehensmodell dar.
2 Grundlagen: Vermittelt notwendiges versicherungsfachliches Grundwissen und erläutert technologische Basis-Komponenten wie Android, Google Cloud Firestore und das Geofencing-Konzept.
3 Anforderungsdefinition und -analyse: Detailliert den Prozess der Anforderungserhebung durch Stakeholder-Identifikation und Brainstorming sowie die anschließende Spezifikation und Priorisierung im Lastenheft.
4 Prototyp-Entwicklung: Dokumentiert die technische Machbarkeitsprüfung kritischer Komponenten wie API-Anbindungen und Datenbank-Interaktionen anhand eines vertikalen Prototypen.
5 Implementierung: Beschreibt das finale technische Design der App unter Verwendung des MVC-Entwurfsmusters, die Paketstruktur und die Highlights der Klassen-Implementierung.
6 Qualitätssicherung: Erläutert das Testvorgehen, die angewandten Standards und führt beispielhafte Testfälle für komplexe Anwendungsfälle auf, um die Stabilität der App zu gewährleisten.
7 Schlussbetrachtung: Reflektiert die Zielerreichung, bewertet kritisch die Ergebnisse im Hinblick auf den Software-Entwicklungsprozess und gibt einen Ausblick auf potenzielle zukünftige Erweiterungen.
Schlüsselwörter
Android App, Pay-as-you-park, Kfz-Versicherung, Versicherungsrisiko, Geofencing, Cloud Firestore, Anforderungsanalyse, Prototyping, MVC-Entwurfsmuster, JSON-Parser, Qualitätssicherung, Black-Box-Tests, User Journey, IoT, Big Data
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer Android-App namens „ParkSafe“, die als Showcase für „Pay-as-you-park“-Versicherungsprodukte dient, um Kunden vor Gefahren beim Parken zu warnen.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die Schwerpunkte liegen auf der Anforderungsanalyse, der Implementierung von mobilen Anwendungen für den Versicherungssektor, der Nutzung von Cloud-Datenbanken und der Qualitätssicherung.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Hauptziel ist die Demonstration, wie mittels App-gestützter Risikominimierung beim Parken und einem entsprechenden Bonussystem Versicherungsschäden reduziert und die Kundenbindung gestärkt werden können.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Die Entwicklung orientierte sich am klassischen Wasserfallmodell, wobei für die Anforderungsanalyse Standards wie ISO/IEC/IEEE 29148 und für das Test-Design IEEE-Standards herangezogen wurden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil umfasst die detaillierte Anforderungsdefinition, die Entwicklung eines Prototypen zur technischen Verprobung, die vollständige Architektur- und Implementierungsbeschreibung der App sowie das Testkonzept.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Zu den zentralen Begriffen zählen Android-App, Versicherungsrisiko, Geofencing, Cloud Firestore, MVC-Entwurfsmuster und User Journey.
Warum wurde für die Datenbank „Cloud Firestore“ gewählt?
Die NoSQL-Datenbank bietet eine leistungsfähige, skalierbare "Database-as-a-Service"-Lösung, die sich ideal für die persistente Speicherung von Geofence- und Nutzerdaten in einer Cloud-Umgebung eignet.
Wie werden Wetterdaten in der App verarbeitet?
Die Wetterdaten werden über eine API von openweathermap.org in einem JSON-Format abgerufen, in einem Worker-Thread geparst und dann in der App zur Erzeugung von Warnmeldungen ausgewertet.
- Arbeit zitieren
- Carlos Sinaga (Autor:in), 2020, "Pay-as-you-park"-Produkte für Kfz-Versicherungen. Implementierung des Android App Showcases "ParkSafe", München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/583482
