웹에서 지리 공간 데이터를 스크랩하는 이유와 방법 – PromptCloud

GeoSpatial 데이터라는 단어는 무엇을 의미합니까? 간단히 말해서 좌표, 도시, 주소, 우편번호 등과 같은 위치 정보의 형태로 지리 데이터 필드를 포함하는 데이터 세트는 지리 공간 데이터로 간주될 수 있습니다. 일반적으로 이러한 데이터 세트는 특정 시점의 위치에서 특정 조건(사람, 교통 등)을 묘사하는 데 사용됩니다. 왜 중요 함? 다양한 이유가 있을 수 있습니다. 한 지역에 거대한 산불이 발생했다고 가정해 봅시다. 지난 며칠 동안 그 장소의 지리 공간 데이터는 우리에게 시기 적절한 산불의 원인을 찾는 데 도움이 되는 귀중한 정보를 제공할 수 있습니다.

지리 공간 데이터를 스크랩하는 이유는 무엇입니까?

웹에서 지리 공간 데이터를 크롤링하는 데에는 몇 가지 이유가 있습니다. 점점 더 많은 기업이 전 세계 산업을 괴롭히는 복잡한 문제를 해결하기 위해 분석을 사용하고 있습니다. 고급 분석은 다양한 소스에서 수집된 데이터를 사용하는 형태로, 지리 공간 데이터가 다른 데이터 소스와 결합되어 더 명확한 그림을 제공합니다. 다음은 GeoSpatial 데이터의 최근 혁신 및 사용에 대한 몇 가지 예입니다.

예측 분석

SAP는 인메모리 데이터베이스 및 애플리케이션 플랫폼인 SAP HANA를 개발했습니다. 사용 사례 중 하나는 브랜드와 조직이 지리 공간 데이터를 분석하고 폭풍이 특정 지역에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 예측하는 데 도움이 됩니다. SAP는 지질 정보 서비스(Geological Information Services)의 선두 기업인 Esri와 협력하여 Esri의 Geodatabase와 결합하여 SAP HANA를 출시했습니다. 고객은 비즈니스 프로세스를 사용하여 지리 정보를 분석할 수 있습니다. 이렇게 하면 다른 소스의 데이터를 지리 공간 데이터와 결합하고 함께 분석할 수 있으므로 조치를 더 쉽게 취하는 데 도움이 됩니다.

SAP의 프로토타입은 토양, 물, 급경사 및 초목의 4가지 지표를 기반으로 위험 예측을 계산합니다. 지방 정부는 소프트웨어를 사용하여 고위험 지역에 사는 사람들에게 경고를 발령할 수 있습니다. 소프트웨어를 사용하여 산사태 또는 동굴 붕괴와 같은 다양한 경고를 예측할 수 있으며 자연 재해 발생 시 공공 지원 시스템을 사용하여 발견 사항을 전달할 수 있습니다.

운영 인텔리전스

운영 인텔리전스는 분석을 사용하여 비즈니스 프로세스를 향상합니다. 운영 인텔리전스 솔루션을 제공하는 많은 회사는 다른 데이터 스트림 중에서 지리 공간 데이터 사용을 지원합니다. 가장 간단한 예 중 하나는 지리 공간 데이터를 사용하여 모바일 타워를 설치할 위치를 결정하는 네트워크 회사입니다. 네트워크 타워를 균일하게 배치하는 것이 항상 최선의 선택은 아닙니다. 다른 지역보다 높은 고도에 작은 영역이 있는 경우 연결 타워를 설정하여 더 큰 원주에 도달할 수 있습니다. 인구 밀도와 인공 구조물도 타워를 세울 때 염두에 두어야 할 중요한 요소가 될 수 있습니다. 이러한 사항은 지리 공간 데이터를 사용할 때 자동으로 고려될 수 있습니다.

상황 인텔리전스

대용량의 다차원 실시간 데이터와 과거 데이터를 활용하여 문제를 찾고 해결하는 기술입니다. 데이터의 일부는 종종 지리정보 보고입니다. 이 데이터의 시각화 및 분석은 갑자기 발생하는 특정 이벤트와 관련된 이유, 위치 및 방법과 같은 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 유틸리티 회사는 이러한 정보를 사용하여 문제를 정확히 찾아내고 가장 가까운 공무원이 문제를 해결하도록 합니다.

지반 분석

ISIS가 점령한 지역의 지리정보를 조사한 결과, 그들이 점령한 땅과 회복된 땅, 그리고 반군과 테러리스트 간의 충돌로 인해 현재 폭력에 취약한 지역이 무엇인지 알 수 있습니다. 이러한 데이터는 도움이 필요한 사람들을 돕고 싶지만 분쟁에 휘말리고 싶지 않은 기관을 돕는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 이러한 지반 분석은 위성에서 수집한 지리 공간 데이터를 활용하여 사람들에게 도움이 될 수 있습니다.

위치추적 영상

지리 공간 데이터 스크래핑은 푸티지의 위치를 ​​찾는 데 유용할 수 있습니다. 테러리스트 두 명이 숨어 있는 이상한 건물이 있는 비디오를 보고 있다고 가정해 보겠습니다. 지역은 알지만 정확한 위치는 모릅니다. 해당 지역의 지리 공간 데이터와 건물을 교차 확인하여 건물 위치를 정확하게 파악할 수 있습니다.

데이터 보관

수집된 모든 지리 공간 데이터는 즉시 사용할 필요는 없지만 보관할 수 있습니다. 특히 분쟁 또는 전쟁 중인 지역의 데이터는 정부 또는 정치적 개입으로 인해 삭제되거나 숨겨질 수 있습니다. 이렇게 하면 미래의 특정 시점에 데이터를 가지고 있는 사람은 누구나 연구를 수행하고 대중이 사용할 수 없는 매우 중요한 데이터베이스를 통해 다른 사람들을 지원할 수 있습니다.

다른 데이터 소스를 사용하는 것이 권장되는 이유는 무엇입니까?

지리 공간 데이터는 일반적으로 독립형 형태로 사용되지 않습니다. 주로 다른 데이터 소스와 결합됩니다. 기존 데이터를 보강하기 위한 데이터로 사용될 가능성이 더 큽니다. 즉, 잘못된 데이터가 분석에 유입되지 않도록 하고 분석에서 제공되는 통찰력을 강화하기 위한 것입니다. 여러 데이터 원본에는 사람들이 단기적으로 간과하는 경향이 있는 많은 이점이 있습니다.

보다 구체적인 데이터 수집

둘 이상의 데이터 소스를 사용할 때 필요한 데이터만 수집하여 데이터 낭비를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 장소에서 지리 공간 데이터를 수집하고 지리 공간 데이터를 사용할 수 없기 때문에 특정 필드가 누락되었음을 알게 됩니다. 2-5 필드로 양식을 쉽게 채울 수 있지만 20 페이지 길이의 설문 조사로 이동하면 무시할 수도 있는 주민들의 설문 조사를 통해 수집할 수 있습니다.

데이터 품질 향상

사람의 개입을 통해 수집된 설문 조사 또는 기타 데이터는 완전히 신뢰할 수 없습니다. 이러한 경우 데이터 형식이 두 개 이상 있으면 작은 오류가 발생하기 쉬운 데이터 또는 데이터 필드의 이상을 확인하는 데 도움이 됩니다.

데이터 해독

소음은 누군가의 총소리로 인식될 수 있지만 누군가는 발전기 폭발 소리라고 생각할 수 있습니다. 해당 인스턴스의 지리 공간 데이터에 있는 불 같은 이미지는 두 번째 생각을 확인할 수 있습니다. 이러한 방식으로 과거에 발생한 일에 대해 사람들로부터 수집된 데이터를 지리 공간 데이터로 백업하여 올바른 결과를 얻고 올바른 결론을 도출할 수 있습니다.

전체 그림 얻기

온라인과 오프라인은 오늘날 함께 사실을 구축하는 두 가지 정보 소스입니다. 소셜 네트워크 및 채팅 포럼과 같은 특정 요소는 브랜드에 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 상황에서 고객에게 더 가까이 다가가려면 둘 이상의 데이터 소스가 필요합니다. 지리 공간 데이터는 인기 있는 커피숍의 새로운 지점을 열면 고객의 발길을 점차적으로 증가시키는 방법을 보여줄 수 있습니다. 이것은 일일 수익 청구서와 함께 새 고객을 더 많이 유치하고 한 지점의 고객이 새 지점으로 이동하지 않도록 두 지점 사이에 유지해야 하는 최적의 거리를 알려줄 수 있습니다.

지리 공간 데이터를 스크랩하는 방법?

지리 공간 데이터를 스크랩하는 것은 간단하지 않습니다. 크롤링하여 다운로드할 수 있는 이미지나 텍스트가 아닙니다. EarthExplorer와 같은 많은 웹사이트는 대화형 지도 형식으로 데이터를 제공하지만 이러한 웹사이트에서 데이터를 수동으로 다운로드하는 것은 거의 불가능합니다. 최소한 다른 데이터 형식으로 작업한 전담 데이터 스크래핑 팀이 없는 한 지리 공간 데이터를 크롤링하려는 시도는 결실을 맺지 못할 수 있습니다. 웹 스크래핑 요구 사항을 돌볼 전담 개발 팀을 확보하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 팀을 구성하는 데 성공하더라도 팀을 유지하는 것은 그 자체로 어렵고 비용이 많이 드는 일입니다.

이러한 시나리오에서는 좌표 및 기타 요구 사항과 함께 PromptCloud와 같은 서비스 제공업체에 접근하여 필요한 데이터를 사용할 수 있는 형식으로 가져와 비즈니스에 집중할 수 있도록 하는 것이 좋습니다. 우리는 데이터에 집중합니다.