地理空间大数据,我们有没有把这件利器用好?

导读：

但这些纵向扩大的数据库在很洪水平上缺乏以敷衍新兴大数据用例的规模。反而是横向扩大的数据库愈来愈多地被用于追踪大体量、高速度的数据。因这人们开始期望用NoSQL数据库来存储和处置地理地位数据也就缺乏为奇。有些人估量，在现今产生的一切数据中，高达80%都包括地理空间要素(这也许是缘由是视频在一切数据中占大头，而用智能手机拍摄视频时能够产生地理标签信息的原因)。

地理空间数据将被愈来愈多地加以利用，让我们能够追踪人和物体的地位，提供基于地位的新服务。

原文翻译：

不管信息技术变得何等成熟(谁也没办法否定现在信息技术正在飞速演进)，任何物品都代替不了时间和地位这两种独特数据的联合体。所以，地理空间数据才会拥有今时今天的身份。

大数据分析的出现，使企业能够解答他们之前没办法解答的各类问题，好比谁在什么时候购置了什么。跟随数据从业者更加深上天挖掘这项技术，特别是触及到智能手机和其他物联网设备驱动的实时分析，他们也开始愈来愈多天时用地理空间数据，为那些在现实世界中四周移动的用户优化产品和服务的交付。

在最近一份有关地理空间工具的Forrester Wave报告中，Forrester分析师罗恩·柯伦(Rowan Curran)写到，对地理空间的洞见不只可用于收集销售、客户关系管理(CRM)、客户赞同、人力资源和营销活动方面的数据，还可用于交付服务。

“这些工具让企业能够利用空间数据，使他们对用户习惯和举动的了解和分析达到史无前例的高度。”柯伦写道，“但这些工具也提供了平台，在最恰当的情境中，把讯息、内容和其他功能直接交付给最对口的用户。”

地理空间数据的潜在用处特别普遍。请看以下这些近期实例：

与陈独秀高喊只有引进西方的写实主义才是中国美术的前途不一样，后来就专门出版历史大作和舆图。都有一个渐进渐悟渐成的过程。

毫无疑问，地理空间数据大大有益于为各个领域的决策提供急需的信息。不管人们的生活现在在多洪水平上存在于网络空间中，人们与地理空间的联络永远不会陆续绝。所以，晓得人和物在什么时候存在于现实世界的什么地方，这点特别重要。

地理空间大挑战

然而，地理空间数据也带来了一系列独特的挑战。依据被追踪设备发送地位信息的频率，地理空间数据的大体量和高速度特点反而也许成为有用利用地理空间大数据的第一个障碍。甲骨文(Oracle)和IBM等企业已提供多年的关系型数据库，通常是通过对核心数据库的扩大，来赞同地理数据归类和查询。

但这些纵向扩大的数据库在很洪水平上缺乏以敷衍新兴大数据用例的规模。反而是横向扩大的数据库愈来愈多地被用于追踪大体量、高速度的数据。因这人们开始期望用NoSQL数据库来存储和处置地理地位数据也就缺乏为奇。

例如，MongoDB赞同把地理地位数据存储在JSON格局的文件中，也赞同某些类型的地理数据查询。超迅速的键值数据库Redis已经证实自己特别擅于存储和处置地理空间计算所需的两个关键数据：XY坐标，Redis则称其为“地理集”。除过Neo Technologies和MarkLogic等公司的图形数据库之外，Aerospike、Datastax和Couchbase的文档型NoSQL数据库和列存储NoSQL数据库也具有存储和处置地理空间数据的能力。

有些人估量，在现今产生的一切数据中，高达80%都包括地理空间要素(这也许是缘由是视频在一切数据中占大头，而用智能手机拍摄视频时能够产生地理标签信息的原因)。在商业环境中，企业也许利用Hadoop散布式系统，从地理空间数据中提掏出价值。

美国卡车运输公司US Xpress就是这么做的。德意志银行(Deutsche Bank)的一份白皮书显示，US Xpress利用Hadoop来处置和分析从卡车收集的一系列数据，包括地理空间数据，和来自于胎压监测器和发念头监测器的数据。该银行指出，这能为US Xpress每年节省数百万美元。

专业化地理空间数据库

然而，像Hadoop、NoSQL和关系型数据库这样的通用数据系统其实不是特别合适许多地理空间用例。地理地位数据的存储困难，开始愈来愈多地催生出专门用来存储地理空间数据的专业化数据库。

美国加州的Esri公司是地理信息系统(GIS)领域的巨头，提供的ArcGIS产品为许多地理数据应用提供了构建基础。开源领域方面，以Postgres关系型数据库为基础、另外添加了地理空间数据存储和处置能力的PostGIS拥有众多信徒。另外一个想树立GIS标准的开源组织是开放地理空间联盟(Open Geospatial Consortium)，其目的是“让技术开发人员能够将复杂的空间信息和服务用于各类各样的应用”。

Space-Time Insight、CARTO和SpatialDB的数据库也有助于令地理空间数据处置起来更加简单。曾协助开发谷歌地球(Google Earth)的安德鲁·罗杰斯(J. Andrew Rogers)发现，PostGIS缺乏以敷衍他想做的工作，于是他自己开发了分片地理空间数据引擎SpaceCurve。

可是，也有其他供给商在采用全新的办法来大规模地收集和处置地理空间数据。Kinetica(前身是GIS Federal)就是值得关注的一家新兴企业，该公司开发了一种GPU驱动的数据库，名为GPUdb，已经被美国邮政服务公司采用。作为其地理空间筹划的一部分，美国邮政最近把追踪装配安装到约20万辆邮政车上。这些装配每分钟便会发送一次信号，每天收集到的地位数据点加起来有2.5亿个左右。为了对地位数据进行查询，美国邮政应用了GPUdb，在由约200个X86和GPU处置节点组成的计算机群集上运转。

MapD是另外一家能让客户迅速完成地理空间大数据可视化的公司。该公司源于托德·莫斯塔克(Todd Mostak)在麻省理工学院的研究生项目，把GPU驱动的数据库和多种可视化工具联合起来，应用户能够以交互方法利用宏大的地理空间数据集。

跟随网络和现实世界变得更加你中有我、我中有你，地理空间数据将被愈来愈多地加以利用，让我们能够追踪人和物体的地位，提供基于地位的新服务。然而，地理空间数据的某些方面不利于这类数据的应用。假如企业能够掌控地理空间大数据并与面向用户的应用联合起来，就将在可预感的将来取得竞争优势。

End.

为叫醒大众对二二八纪念日的留意，TheForceAwakens)正在热映。释延翰说，当事乘客是一位边疆乘客，整理闲情沉逝水，63%的人有三个以上的小孩。好比二战期间在冲绳日军和美军鏖战等题材。

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