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Der Ansatz von Hawa Dawa basiert auf der Prämisse, dass es zur Bewältigung der negativen Auswirkungen von Luftverschmutzung auf die Gesundheit und die Umwelt erforderlich ist, Luftqualitätsdaten und datengesteuerte Erkenntnisse nahtlos in Entscheidungsprozesse in den Bereichen öffentliche Gesundheit, Verkehr, Fracht- und Logistikmanagement, Stadtplanung, Energieverbrauch und mehr zu integrieren. Der Weg zu sauberer Luft für alle erfordert umfassende Informationen und datenbasierte Maßnahmen.
Die Vorraussetzungen hierfür sind:
Das sind die Grundlagen, die die Produktdesign-Philosophie von Hawa Dawa bis ins kleinste Detail inspirieren. Hawa Dawa bietet eine All-in-One-Plattform für Luftqualität, die aus folgenden Komponenten besteht:
- Erfassung von Umweltdaten auf Basis modernster IoT-Sensorik
- TÜV-geprüfte Genauigkeit der Messergebnisse
- Datenverfügbarkeit in Echtzeit 24/7
- Hohe räumliche und zeitliche Auflösung der Daten
- Zuverlässige Datenlieferung und -qualität
- Hochautomatisiertes und vollständig gemanagtes Netzwerk
- Alle relevanten Daten übersichtlich dargestellt
- Erweiterbarer Funktionsumfang
- Einfaches und übersichtliches Management von Daten aus unterschiedlichen Quellen
- Einfache Integration weiterer Datenpunkte
- Einblicke in Zusammenhänge und Einflussfaktoren
- Effektive und proaktive Planung und Umsetzung von Maßnahmen
- Mehrwert für Ihre Anwendungsnutzer durch Integration aktueller, historischer oder prognostischer Luftqualitätsinformationen
- Umfassende Daten für alle Hauptschadstoffe, aus einer Vielzahl von Eingangsquellen (Satelliten, IoT-Sensoren, öffentliche Messungen)
- Intelligente API-Funktionen für die Implementierung von interaktiven Anwendungsfällen
- Modernste Technologie, containerisiertes und sicheres Backend
- Kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität und -abdeckung durch KI
- Verstehen von Trends, Einflüsse und Entwicklung der Luftqualität
- Schaffung von Transparenz und Handlungsfähigkeit
- Unterschiedlichen Varianten hinsichtlich Detailgrad, Berichtsperiode, berücksichtigte Information und Darstellungsweise
- Generierung eines dichteren Informationsbildes durch Integration anderer verfügbarer Datenquellen zur Luftqualität
- Datenkorrelationsanalysen zur Erkennung der Ursache für bestimmte Umweltsituationen und der Schadstoffbelastung bestimmter Datenbereiche im Zeitverlauf
