Notiuni de baza despre conceptul de vizualizare geospatiala si Big Data

Conceptul de Big Data este in prim-planul temelor actuale in cele mai multe cercuri de IT. Intelegerea conceptului de Big Data, la fel ca orice alta tehnologie in curs de dezvoltare , necesita mai intai ca acesta sa fie definit. In timp ce definitia este doar inceputul conversatiei, in cele din urma, valoarea pe care o promite Big Data este ceea ce face acest concept atat de interesant si demn de atentie. Capacitatea de a utiliza Big Data pentru a conduce la rezultate mai bune in afaceri face ca acesta sa fie foarte atractiv.


Ce este Big Data?


Big Data este definit de obicei folosind cei trei “V”s, definiti de Gartner1 dupa cum urmeaza:

Volum: Cresterea volumelor de date in sisteme de tip enterprise este cauzata de volumul tranzactiilor si a altor tipuri de date traditionale, precum si de noi tipuri de date. Un volum prea mare de date reprezinta o problema de stocare, dar prea multe date, de asemenea, presupun o problema masiva de analiza a datelor.

Viteza: Acest lucru implica fluxuri de date, crearea de inregistrari structurate, precum si disponibilitatea pentru acces si livrare. Viteza inseamna atat rapiditatea cu care datele sunt produse cat si rapiditatea cu care datele trebuie sa fie prelucrate pentru a satisface cererea.

Varietate: Liderii IT au avut intotdeauna o problema cu transformarea volumelor mari de informatii tranzactionale in decizii—acum exista mai multe tipuri de informatii pentru analiza—in principal provenind din social media si surse mobile (sensibile la context). Varietatea include date tabelare (baze de date), date ierarhice, documente, e-mailuri, date de contorizare, video-uri, imagini statice, audio, date stoc ticker, tranzactii financiare si altele.

Aplicatii Big Data din lumea reala adreseaza de obicei unul sau doi din cei trei “V”. Cu toate acestea, exista mai multe organizatii implicate in proiecte care utilizeaza Big Data, care intr-adevar incorporeaza toate cele trei caracteristici. Aceste proiecte implica de obicei un volum mare de date provenite dintr-o varietate de surse.

1 Comunicat de presa, “Gartner Says Solving ‘Big Data’ Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data”, iunie 27, 2011.


Ce promite Big Data?


Diferite sisteme stocheaza datele in diferite formate, chiar si in cadrul aceleiasi companii, ceea ce face dificil agregarea datelor pentru analiza. Ca urmare, investitiile unei organizatii in date, unul dintre activele sale cele mai de valoarea, nu sunt utilizate in totalitate. Cresterea gradului de constientizare a valorii dobandite prin analiza datelor intr-un context geografic duce la dorinta de a descoperi tipare si relatii bazate pe locatie in Big Data care permit luarea de decizii informate pentru rezultate mai bune in afaceri.


Cine utilizeaza vizualizarea geospatiala si Big Data?


Analistii GIS: Tehnologiile Big Data ofera acces la date nestructurate, generate de aparate, generate pe web, si date NoSQL. Vizualizarea pe harta si analiza acestor date pot dezvalui modele si tendinte, care sunt dincolo de capacitatile bazelor de date traditionale, foilor de calcul si fisierelor. Accesul la mai multe tipuri de date poate rafina, de asemenea, analize existente care rezulta in o mai mare incredere in deciziile de afaceri.

Utilizatorii non-GIS: analisti de afaceri, cercetatori si oamenii de stiinta beneficiaza de vizualizarea pe harta si analiza. Oricine este interesat de crearea de informatii din Big Data si de alte aplicatii de afaceri de tip enterprise poate obtine perspective valoroase prin expunerea si exploatarea dimensiunii geografice a acestor date folosind hartile ca instrument de vizualizare. Organizarea datelor in functie de locatie ofera, de asemenea, acces la alte date cu referinta spatiala, cum ar fi extensia Esri Business Analyst, care imbogateste si mai mult analiza datelor, imbunatateste colaborarea si permite un proces de luare a deciziilor mai riguros.