博客 地理空间智能如何强大数据分析

地理空间智能如何强大数据分析

5.几分钟读

大数据分析几乎影响了我们经济的每个部门,因此它也不令人意外地改变我们使用地理空间数据的方式。然而,这种影响是双向的。正如分析更多数据的能力,比以往任何时候都在使地理空间数据更强大和比以往任何时候都更强大,从IOT汲取的地理空间智能是超级计费的大数据分析。

今年,我们已经看到了大量的例子,从IoT有的方式帮助了Covid-19战斗猜测它的方式改变了电子商务通过实时物流监控以及一系列相关技术。

With these exciting new developments in mind, in this article we’ll take a look at the current state of the art when it comes to geospatial data in Big Data analysis, the factors that drive the current boom, where the two fields have constructively overlapped, and what the future holds for both.

大数据和GIS

关于地理空间数据和大数据分析的加快合并的第一件事是这不是一个完全的新现象。麦肯锡突出了它作为2011年的创新方式的下一个前沿。即使在“历史前的历史”近的时间内,我们也看到了一些创新的,交叉解决方案,这在这两个领域都有。

然而,在该报告之后差不多十年,硬件成本阻碍了可以收集地理空间数据的设备的群众部署。这种成本的最大组成部分之一就是储存。例如,2010年计算机存储的每千兆字节的成本为10美分。2017年,那下降了五倍每千兆字节为两美分。如今,随着这些成本继续下降,甚至是小公司终于对地理空间数据部署了大数据分析的可行性。

不是这是这种分析面临的唯一挑战。在过去的一年中,特别是在部署了Covid-19病毒的地理追踪的背景下,公民对他们的动作收集的数据量提出了合法的担忧,以及如何使用它。虽然转变为更多私人工具和应用程序尚未匆匆忙忙,在某些时候可能会对地理空间情报行业产生影响。毕竟,这种分析收益率的预测只与进入数据一样好。

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应用程序

尽管存在这些挑战,但地理空间数据和大数据分析可能很可能会在一起更近 - 作为学术学科和方法 - 在未来几年。

事实上,最近的市场报告指出该部门的戏剧性增长。全球地理空间数据分析市场是预计收入增加从2018年的699亿美元到2020年的883亿美元。这不仅代表了对该行业的重大投资,还可以说明它成为技术经济更为安全,稳定的部分。

虽然地理空间数据分析无疑将在未来几年内找到新的应用程序,但最大的增长将最初 - 最初 - 在它已经使用的部门和应用程序中。对于该行业发展的线索,因此值得看看它已经强壮的地方。这是三个主要领域:

1.人道主义援助

地理空间大数据分析的最重要应用之一已经存在于人道主义部门。GIS IOT设备现在正在全球范围内使用,以收集以前难以获得援助工人的环境中的数据,从而难以工作。

有关地理空间大数据分析在本扇区可以良好工作的示例,请查看DigitalGlobe的工作,这是一个卫星数据来源的非营利组织,并将其与社交媒体情绪和空中图像等其他来源集成,利用GIS机器学习算法在特定位置跟踪活动并识别异常。

根据DigitalGlobe地区总监Abhineet Jain,本组织每天收集大约80千兆字节的数据;截至2018年1月,该组织已收集靠近100个数据的数据总数,这是一个不可能与大数据技术合作的金额。

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2.营销

更广泛地使用地理空间大数据分析已经营销。许多品牌现在使用从活动和位置跟踪器中汲取的数据,以通知他们为客户提供的产品系列。这种类型的分析取决于大数据革命有助于纳入主流的机器学习系统。

作为一个例子,值得读在盔甲下的方式使用数据从健身跟踪器根据他们的身体活动水平分割他们的受众,甚至给定期参与各种类型的运动的客户量身定制产品建议。

3.商业智慧

几年前,很难想象金融部门和地理空间数据如何共同努力 - 对于银行或其他金融服务公司来说,在知道客户旅行的地方以及何时何时似乎对此进行了重大价值。

事实证明,这种数据与其他行业一样有用。事实上,金融部门的地理空间大数据现在在正在进行中发挥作用启动繁荣这旨在为商业决策的核心带来地理空间分析技术。

申请仍在探索,但似乎已经有望。例如,地理空间数据已经有用,例如在确定时巩固哪个分支机构以及如何随时间的卫星图像如何更好地预测,在确定保险费率时,可以更好地预测属性的洪水风险。

未来

虽然大数据和地理空间数据的交汇处仍然相对年轻,但预测旅行的方向并不难:两所学科很多人们彼此学习,并且可能在未来十年中越来越难以区分。添加至此新技术的出现 - 特别是5g在物联网中的作用- 似乎几乎确定了我们对这两个领域的革命的门槛。